開發者必須了解的11項行動應用開發建議|數位時代 BusinessNext

開發一款受大眾歡迎的應用，往往很不容易。美國科技新聞網站The Next Web採訪了11名成功企業家，總結了他們在行動應用上的開發建議，看看是否對身為開發者的你有所啟迪。

1、上線前的測試非常關鍵
行動應用測試還是一個相對新穎的領域，但是它對應用的發展影響非常大。可借助諸如Artisan之類的平台去完成這些測試——來自商業智能在線服務網站RJMetrics的創辦人羅伯特·莫爾（Robert J. Moore）。

2、深掘用戶的興趣
用戶的興趣遠比你自己的更重要。你需要深刻理解用戶的興趣，並設置不同的步驟循序漸進地引發他們的興致。頭腦裡有了這樣的觀念，創造用戶體驗的基礎才穩。否則，你的嘗試就只能像是賭博一樣了——電話會議服務公司Speek的創辦人丹妮·碧昂斯（Danny Boice）。

3、規劃線下體驗
一些成功的熱門應用如WorkFlowy和Evernote work重視離線使用，用戶未連接WiFi或者其他網絡時依然能夠享受它們的服務。行動開發者在研發階段就要想清楚，用戶在離線模式時如何能夠體驗服務——來自美容科技創業公司Poshly Inc的創辦人多琳·布洛赫(Doreen Bloch)。

4、使用要便捷
即便所有的人都有智慧型手機，這並不意味著他們都是玩手機的高手。有鑑於此，行動應用要非常簡單，即便一個新手也能很快學會使用——來自金融教育網站Money Crashers Personal Finance的創辦人安德魯-施拉格(Andrew Schrage)。

5、簡單到大人小孩都會使用
一旦設計初步完成後，邀請一個非技術背景的朋友或者家庭成員測試應用。按鈕是否方便操作？說明文字是否易懂？記錄下他們碰到的問題加以改正——來自企業家私人助理服務公司She's Got Systems創辦人凱里·阿茲維多（Kelly Azevedo）。

6、調整你的介面設計
Android用戶與iPhone用戶的習慣非常不同，確保你的設計原則與操作系統相符——來自社交遊戲公司Duxter的創辦人阿達姆·利伯（Adam Lieb）。

7、使用網格設計
網格對於設計大有裨益。當你翻頁時，網格能使所有的設計保持一致，它是非常重要的設計概念——來自行動廣告服務公司Ampush的創辦人傑西·普吉（Jesse Pujji）。

8、盡可能多平台發展
用戶每天會通過不同的平台使用服務，如網站、智慧型手機、平板電腦等。開發者要確保應用能在各種平台或設備上流暢運行——來自企業社交平台Spindows創辦人克里·希伯特（Clay Hebert)。

9、開發應用是為了讓人更方便
開發任何一款行動應用和任何一個網站，首要顧慮的問題是：“我的設計是否讓終端用戶的生活更便捷”。以人為本的設計是實體產品開發中的普通階段，但在數字應用設計領域時經常被忽略，要穿著用戶的鞋子去感受和思考——來自全球商業設計與諮詢公司verynice的創辦人馬太·馬諾斯（Matthew Manos）。

10、模擬真實的世界
怎麼才能帶給用戶更豐富的體驗？秘訣就是給出一種模擬真實世界的設計。比如，如果你設計一款涉及生產率的應用，那麼就研究人們使用實體產品時的行為，然後再設計一款改善效率和用戶體驗的應用——來自應用開發公司Arkenea的創辦人拉胡爾·瓦沙尼亞（Rahul Varshneya）。

11、專注發展一個功能
開發者犯的最大的錯誤就是試圖將很多功能擠進一個小螢幕。一款應用應該專注一項主要的功能。不要提供過多的選擇給用戶——來自行動音樂應用Smule的創辦人佩瑞娜·古普塔(Prerna Gupta)。

出自[創業邦

](http://www.cyzone.cn/a/20140117/248640.html)

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在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。