忙到崩潰卻沒發現?「Moodistory」幫你記錄、量化情緒,找到低潮和幸福感的關鍵
忙到崩潰卻沒發現?「Moodistory」幫你記錄、量化情緒,找到低潮和幸福感的關鍵

你曾使用過GTD時間管理法嗎?無論是一件多不起眼的小事,你總能找到很多可以優化的地方。如果你曾這樣做過,也許你就是一個生活駭客。

作為一個新興的文化現象,這群「生活駭客」不斷地「開發」著自己,提升自己的時間利用率,或者逼自己完成一些看起來不可能的任務。這類型的人在英文中有個專門的詞叫「Lifehacker」,就像把自己當作一個系統,像駭客一樣破解它,找到巧妙使用它的辦法。

Moodistory
圖/ 愛范兒

面對社會不斷投射來的壓力,再強大的系統也有近乎崩潰的時候。這看起來似乎無法量化的情緒,我們到底能不能掌控?答案是肯定的。「Moodistory」就是一款能讓自身情緒得到量化的App。透過日常記錄,它能幫助我們更加瞭解自己。

Moodistory
圖/ 愛范兒

量化情緒,必須先練習「覺知」

想要提升自己,前提是能夠量化自己,而自我量化的第一步便是要學習覺知(witnessing)。寫日記是一種很好的回顧方法,只是日記內容過多,無法讓我們專一來評估情緒發展的歷程,因此要再進一步瞭解自己的情緒影響時,我們就可以通過Moodistroy來記錄。

醫院有一門專業的「身心科」,是專門診斷心理問題的。如果你曾經掛過身心科的門診,就會知道診斷前需要做一些量表,最終醫生會根據量表呈現的內容來為診斷做輔助。而做量表的這個過程,其實就是量化情緒的過程。

Moodistory
圖/ 愛范兒

不過,認真回答5、6份量表可能要花費半小時以上的時間,而回憶也容易會失真,因此每天的真實記錄才是對情緒最好的量化。Moodistory每天只需要花5秒就可以記錄自己的心情日記。對一個需要覺知自己情緒變化的人來說,這個輔助工具十分方便。

Moodistory
圖/ 愛范兒

「Moodistory」的神奇之處

Moodistory的使用介面相當簡潔,主介面是日曆格子,每個格子上反應著對應心情的顏色。可以在多樣的顏色主題中,選自己最喜歡的。

Moodistory
圖/ 愛范兒

這樣的展示形式就如Moodistory官網所說,這是情緒查看的最佳方式——
它將使用者對過往的情緒與Moodistory中呈現的事實進行比較。你可以輕鬆發現自己在高峰和低谷的日期中所做的事,並以此為起點,讓你能夠反思不良的習慣、該如何改善以及保證心理健康。

量表等級從2~11種都是能夠挑選的。最簡單的是2種情緒,包括1種積極、1 種消極;最複雜的是11種情緒,積極和消極情緒各5個,剩下1個則是中性。

Moodistory
圖/ 愛范兒

記錄慢慢累積之後,就可以在數據介面查看自己的情緒分析圖,也許就能找到那些影響個人幸福感的因素。包含平均情感、情緒分佈、情緒發展、一週情緒記錄、最會影響積極和消極情緒的活動以及最常進行的活動。

Moodistory
圖/ 愛范兒

Moodistroy最方便的是可以快速創建情緒日記,內建超過180種活動與事項讓你能夠來記錄自己的一天。如果沒有符合的選項,可以快速創建或者編輯現有的活動。

在Apple Watch上記錄:點擊「創建記錄」,左右滑動選擇心情,語音輸入今日事項(可省略),完成。

Moodistory
圖/ 愛范兒

在iOS上操作也大致相同,並且還增添一項可以選擇活動的操作。

Moodistory
圖/ 愛范兒

用量化情緒來進一步認識自己

到現在為止筆者已經使用了三個月,並透過Moodistory的PDF文件匯出的功能製作了一份情緒文件。

Moodistory
圖/ 愛范兒

有趣的是,透過這樣的量化能夠發現自己不為人知的秘密——原來最影響自己心情的是食物。要是吃得開心就是快樂的,要是哪一天沒吃到好吃的食物就會是不快樂的。

Moodistory
圖/ 愛范兒
Moodistory
圖/ 愛范兒

使用Moodistory,可以慢慢地學習覺知情緒的過程。哪怕是過完一週回頭再看,也會發現某些不快樂是沒有必要的。只要越認識自己,容載情緒的心就能逐漸變得寬闊,而感知快樂的能力也跟著增強了。

編按:
Moodistory目前可在iOS的App Store購買下載,價格約為170元。

責任編輯:文潔琳
本文授權轉載自:愛范兒

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

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。

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