評斷App好壞的指標是什麼?
評斷App好壞的指標是什麼?

最近某商業雜誌一則關於「App接案大殺價 百萬殺到剩五萬」的報導很引人注目,文中討論App代工產業碰到寒流的關鍵,除了業內競爭,主要還是歸咎於「行銷效益不佳」,原本腦袋發熱的企業主已開始冷靜審視App對企業的意義為何。到底該衡量哪些指標,才能判斷App做為企業行銷工具是否成功?

乍看簡單的問題,其實依你所站的立場會有很大的不同。如果是外部人員的角度(也就我們的角度),行銷能做的,你可以想像成我們就站在街口發傳單,我們可以透過各種宣傳手法想辦法把使用者帶到你家門口,邀請他們到店裡逛逛,設計一些活動與誘因勸誘潛在使用者下載,但也僅止於此--行銷做的再天花亂墜,也無法將使用者不想要的東西硬塞進他們的手機裡。

最初這個問題似乎可以簡單化約成「下載數」,但很快就會發現,下載並不代表全部。根據Localytics的調查,平均26%的App在被下載後就不會再被開啟;更早前Pinch Media的研究更發現,即使是付費的App,下載後20天還在使用的人比例也會降到5%以下。

下載數這個指標就像網站流分析裡的會員數,雖然是很基本的衡量指標,但要分析這個指標的意義,必須放在情境脈絡(Context)**來看。**舉例來說,一個使用率只有3%,但下載數高達千萬,與另一個使用率80%,但下載數只有1萬的App,又是哪一個比較成功呢?

更進一步來分析,你希望用什麼方式回收你對App的投資呢?那問題更不止是下載數與使用率了。如果我們做的是資訊類App,希望透過線上廣告來獲利。那麼就要問自己:這些使用者對你的內容瀏覽率為何?使用時間有多長?

如果你的是行動商務,要問的是人均收益、每日Active的使用者數量、顧客終身價值(the lifetime value of loyal customers )、取得成本…還有轉換率也很重要。Localytics曾針對消費者從下載到真正透過App購買東西的過程做過研究,發現44%的人至少要使用App超過10次才會真正下單;我們常說「嫌貨才是買貨人」,研究也指出那些拖拖拉拉才下定決心要買東西的顧客,反而會比一開始就下單的人,更常發生後續的購買行為。

簡單地說,評估App好壞要考量的因素很多,歸納整理如下表:

指標 說明
每日(月)active人數 即下載並使用App的數量,請每日追踪並定期Review
會員忠誠度 即使用者使用App頻率,是每日一次?每日多次?還是每月一次?
平均使用時間 如果是內容式的App,可以再劃分到每則內容的瀏覽時間
瀏覽率 對內容式App來說,可以是使用者閱讀了多少篇文章;對商務來說,就是看了多少商品
轉換率 這個指標有兩層意思,衡量的東西有點不同,一是與網路電子商務一樣,計算會員中下單的比率;另一則是這些會員平均使用多少次你App後才下單的比率。
保持率 即會員下載你的App後,持有並仍持續使用的時間長度與比率。
取得成本 這在進行行銷活動時一定要考慮的點
顧客終身價值 即透過App取得的顧客,平均一段時間(例如一年)裡可以貢獻的收益
以上的指標,並不一定每個App都適用,但**這些指標共通的點都在於,要以長期式活動效果的觀點來衡量****App****好壞。一個成功的App****關鍵並不只在多少人下載,而是多少人在下載後會開啟,並且願意再來! **** **來源:dcplus數位行銷實戰家 網址:[www.dcplus.com.tw](http://www.dcplus.com.tw/)
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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方

隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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