臺灣社交距離App這樣用才對!下載了不等於可以「趴趴造」,專家有這4大建議
臺灣社交距離App這樣用才對!下載了不等於可以「趴趴造」,專家有這4大建議
2021.05.19 | 3C生活

政府推廣的「台灣社交距離App」讓使用者即時掌握與確診者接觸情形,若想提升事後回溯比對效果,專家建議先做到4件事,包括 正確安裝啟用、啟用人數達一定規模、減少環境障礙物、避免群聚

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圖/ 蔡仁譯攝影

延伸閱讀:臺灣社交距離App破400萬下載,推抽獎活動!秒判斷14天內有無接觸確診者,用法一次看

新興科技媒體中心引述國立台灣大學圖書資訊學系助理教授鄭瑋、台灣大學資訊工程學系副教授蕭旭君的說法指出,國人最清楚的接觸史追蹤方式就是每天記者會所說的疫調工作,然而一旦有社區感染的疑慮,或確診者數量增加時,可能會造成人力上的負擔。

由衛生福利部疾病管制署與台灣人工智慧實驗室合作開發的「台灣社交距離App」(下載連結:iOSAndroid)是一款接觸史追蹤App,基於蘋果公司(Apple)與Google聯手推出的「暴露通知」功能,將蘋果與Google的手機內建此功能,再由各個國家的官方衛生單位申請,即可啟用。系統能透過藍牙訊號強度估計2支手機之間的距離,進而判斷2支手機的主人是否有接觸。

鄭瑋和蕭旭君表示,此類接觸史追蹤App會定期下載確診者的隨機ID,並與使用者的ID比對。若比對結果有配對成功,表示使用者過去曾經與確診者接觸。 要注意的是,系統沒有即時警示「有無接觸」的功能,而是設計為過去14天的「回溯配對」功能

鄭瑋和蕭旭君也說,若需要準確提升事後回溯比對的效果,要有以下前提:

  • 第一,App使用者須正確安裝啟用,並確實將藍牙訊號打開 。因為此App機制是由藍牙技術交換隨機ID,若沒有安裝成功,或沒有打開藍牙,將會沒有辦法傳送和接收隨機ID。

  • 第二,正確啟用的人數需達一定規模 。這款App機制仰賴手機發送和接收隨機ID,進行事後回溯比對時,若愈多人正確啟用,愈能反映真實接觸狀況。

  • 第三,儘量減少環境障礙物 。藍牙訊號強度易受到障礙物影響,可能難以精準估計距離。有國外研究指出,將手機放在背包深處或衣物口袋中,會削弱藍牙的訊號強度。

  • 第四,避免群聚 。事實上,使用這款APP仍應避免群聚,根據跨三校四系的團隊於2020年7月進行的藍牙訊號實驗顯示,在人員密集處,即便保持社交距離,對藍牙訊號來說人體也是障礙物,且藍牙訊號也會互相干擾;因此藍牙訊號的漏失率會提升,根據訊號強度來估計距離的結果可能也不準確。

鄭瑋和蕭旭君指出,即便「台灣社交距離App」沒有回溯比對到用戶曾與確診者接觸,也不代表絕對安全,因為藍牙訊號可能因為種種原因受到干擾,有時無法判斷接觸情形,也可能無法精確估算接觸距離,且確診者也不一定有事先安裝App。

他們建議, 國人不應因為使用「台灣社交距離App」就產生錯誤的安全感,也不能因為有了這款App就在疫情升溫時放心社交、群聚

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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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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