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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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