「迷你CEO」PO是什麼?韓國電商龍頭Coupang,教你如何打造超讚產品
「迷你CEO」PO是什麼?韓國電商龍頭Coupang,教你如何打造超讚產品

決定釋出日期前,記得要考慮上架平台

「那麼釋出日程呢?」

「日程?沒有這種東西,我們就是每次開發完就釋出。」

「不決定特定日期,完成就釋出嗎?所以沒有熱修復(Hotfix)的概念嗎?」

「對,就是完成開發與測試後就立刻釋出。」

剛轉到Korbit任職時,我問了一位外國工程師關於釋出日程的問題,但Korbit似乎還沒有這樣的制度。

所謂「釋出」,是指開發完成後經過產品的品質或功能測試(Quality Assurance, QA),如果被判定是完成狀態,就意味著可以提供給顧客使用。所有開發的終點都是釋出,如果是新產品的話,釋出日期就會被稱為上市或公開日期。

然而, 不分時刻地「釋出」具有風險 。如果是大規模的產品,就很可能發生多個團隊同時嘗試釋出,如此一來會增加發生技術性問題的可能性。每次發行都會有新的程式碼版本,如果沒有依照特定週期,而是有需要就釋出,那麼連版本管理都會變得很費力。除此之外,在沒有充分告知顧客的情況下,就隨時改變功能和設計,會使顧客體驗難以保持一貫。

決定釋出週期對各方面都很有幫助。一般會建議兩週定期釋出一次,因為大部分的Sprint都是兩週一個週期,在Sprint結束當週的星期四發行會比較安全。

PO,PM,產品
把一次迭代的開發內容以最快的速度完成它,這個過程稱為Sprint。如果Sprint中途發現產品出現問題,緊急修正後發行穩定版本的動作則為Hotfix(熱修復)。
圖/ shutterstock

這是因為,安排在星期四釋出的話,假如釋出後發生問題,還可以利用星期五進行修正。這是確保Sprint結束之前,能有最多開發時間,又同時保有後續修正時間的理想排程。

如果在Sprint中途發現目前的產品出現問題,且必須要盡快解決時,緊急修正後發行穩定版本的動作被稱為Hotfix(熱修復)。理想情況下,應該在每兩週一次的固定釋出週期中間的星期四釋出Hotfix。如此一來,我們就可以把當週需要修正的內容放入Hotfix的版本,來不及的話,就還是可以在固定的釋出日期釋出。

但如果是非常緊急的狀況,就要馬上進行Hotfix。我們一定會遇到必須要忽視釋出排程,直接套用修復版本的情況。這種時候,PO要跟開發團隊討論好再做決定。如果是會嚴重影響顧客體驗的問題,最好就要立刻修復。

決定釋出日程的時候,也應該把要上架的平台納入考量。 一般來說,產品主要可以在安卓、iOS、PC等三種平台上使用。PC平台上使用的產品,大部分都是網頁形態,可以透過瀏覽器連接使用,所以釋出日程相對自由。只要新版本釋出,顧客在連接到瀏覽器的瞬間就能看見新功能,因此開發團隊只需要協調好釋出日期,也不需要透過任何機構驗證。

但是,安卓或iOS的情況就有點不同了。安卓相對來說非常自由,當新版本一釋出,幾乎就可以立刻從Google Play上下載或更新了。經營iOS系統的蘋果則相對保守,如果要釋出新版本,就必須先經過蘋果檢驗,沒辦法立即推出到顧客面前,且必須獲得蘋果APP Store允許才能下載或更新。

想要推出同樣的功能到顧客面前,安卓與iOS APP的釋出日程肯定會不同。

一般來說,安卓只要根據每兩週一次的固定釋出週期來更新就好;但是,iOS就必須考慮APP Store驗證的時間來抓釋出日程。

韓國的安卓使用者較多,因此可以先上傳安卓APP,等幾週後再上傳iOS APP。先解決安卓發行後發現的所有問題,也有助於穩定應用在iOS版本上。

PO不可以因為急於想推出新產品而隨意決定釋出日程,遵守以下幾點原則的話,會很有幫助:

・先確認開發團隊是否有決定好釋出日程或程序
・如果需要跟其他團隊合作,要盡快事先討論好釋出日期
・盡量不要在深夜或星期五釋出

最後一點原則非常重要。如果只是因為要遵守時程而在深夜釋出,為了要確認狀況或預防問題發生,負責組員就需要留守到很晚,或是需要一兩個人留下來觀察。無論對PO,或對開發團隊都會造成不便。如果選擇在星期五釋出,也會遇到類似的問題。倘若星期五下午釋出的版本出現問題,除了星期五,連星期六都有可能要繼續處理問題。如果時間拖到太晚,不妨就延期至隔天;如果是星期五,就延期到星期一吧。

某些產業中,有些事項必須要告知顧客。舉例來說,因為金融科技產業受公共金融機構規範,如果要追加或刪除某項特定功能,就有義務要在7到30天之前告知。即便沒有告知義務,套用新功能時,為了避免造成顧客困擾,也可以考慮事前公告。在這種情況下,就要先跟負責告知和公告的法務部、客服中心等討論,考量他們的意見後再決定釋出日期。

有些公司可能會禁止在使用率或銷售量激增的時期改版。因為在這個時候釋出新版本,如果發生技術問題,反而會造成大量顧客的不便。公司也可能會考慮在春節、中秋或年底等特定期間禁止改版。若以外送服務為例,由於訂單量會在特定時間內湧入,因此也可以避免在該時段釋出新版本。而遊戲、加密貨幣交易平台則是從晚上到凌晨之間的使用率最為活躍。因此,建議可以考量每個產品的使用率高峰期,避免在該時段釋出新版本。

在產品上線之前,PO要考慮的事情非常多;根據各個平台排定日程、應對可能會發生的問題、事前通知等,PO要做足許多準備。安排好固定的釋出時程雖然會有幫助,但為了解決突發問題,也要盡可能決定好Hotfix的釋出日程。

雖然PO都很希望能盡早推出新功能,但是,為了提供良好的使用體驗,PO要隨時隨地與開發團隊和其他部門討論,盡可能有計畫地安排好釋出日程。

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你有想過Netflix推播給每個用戶的封面照片為何不同?每個小細節都影響顧客的體驗,PO要了解顧客,才能提出打動顧客的最佳方案。

運用A/B測試分散流量

「預計B組會在一天後從5%調升至20%。」

「好的,我會從數值達到5%的時候開始監控。」

「我也會持續觀察數值,假如系統有什麼異常的話再通知我。」

推出新版UX的當天上午,我在Scrum會議上向開發團隊宣布後續計畫。我們已經完成發行,我選擇了慢慢釋出新設計的方法。

就像我們前面提到的,如果公司有A/B測試平台,就可以分散使用者流量。

所謂的「流量」(Traffic),指的就是使用產品的使用者。通常我們會用下述的方
式分散流量:

A組:不適用新設計或新功能的使用者
B組:適用新設計或新功能的使用者

一般來說,A、B組是隨機劃分的。這樣一來,以後要比較各組數值時,才能獲得有意義的統計結果。我會在後續章節再詳細說明A/B測試。

某些情況下,B組也可能是由人為方式劃分的。如果只想先向VIP顯示新版本,就可以利用使用者ID或手機裝置的識別號碼將其編入B組。另外,如果想先以公司內部員工進行驗證,就只要把他們納入B組即可。

發行新設計或新功能之後,就立刻讓所有使用者使用,是很危險的。當然,有時也會因為有法律義務,而必須要在特定日期同步推出。在Korbit時,也曾因為要遵守金融機構的規範,必須得在特定日期推出新功能。

但若是一般情況下,就建議循序漸進地提升曝光率,先針對少數人釋出,如此一來便可以觀察系統或公司銷售等數據,檢視新功能會不會造成負面影響。假設出現問題,就可以將B組關閉,讓流量全數聚集在A組,這種方式被稱為開關(On/Off)轉換。

當我要分階段釋出一項功能時,通常會遵循以下時程:

         A組 B組
 第一階段 95% 5%
 第二階段 80% 20%
 第三階段 50% 50%
 第四階段 20% 80%
 第五階段 0% 100%

前兩天先漸漸確認狀態,先投入5%的流量在B組,對他們推出新設計或功能,這代表實際產品使用者中有5%的人會有與現在不同的體驗。

最多可以花費一天的時間檢討各項數值,觀察B組的使用率有沒有銳減、人均銷售量有沒有減少、系統錯誤率有沒有提升等問題。如果沒有特別的狀況,隔天就可以把B組的人流提升至20%,接著再花一天的時間觀察相同的數值。此時也要跟客服中心合作,確認顧客發問或客訴案件的增加率。如果客訴明顯增加的話,代表其中可能含有開發團隊沒有意識到的問題。

如果前兩天都沒有發生問題,第三天開始就可以把A組和B組分為50 : 50,讓一半的實際顧客使用新的設計或功能。從這個時間點開始,為了取得有效的統計分析樣本,至少要維持該比例7天以上。PO在這段時期也要隨時隨地確認數值,因為中間也可能會有突發狀況,所以千萬不可以掉以輕心,要保持警戒持續觀察。

即使這段時間沒有發生問題,我也不會立刻把B組調成100%。我會花至少3天左右把比率調成80%,再確認一次數值,因為B組流量快速增加時,可能還會發生無法預期的問題。

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PO被譽為「迷你CEO」,看似掌握大權,卻必須承擔相應的責任,其 決策、管理、分析能力決定著產品的成敗、影響著每位顧客的使用體 驗,甚至攸關公司的未來發展。

經歷所有過程、約莫兩週以後,我才會將新設計或新功能釋出給所有顧客。像這樣經過逐步反覆的驗證後,再上線新設計或新產品,會比突然完整上線給所有顧客要來得更加穩定。

如果遇到無法像這樣分組分散流量的狀況,就只能保持警覺。遇到技術問題,或是基於其他法律義務因素,而必須立刻100%上線時,PO必須隨時準備還原。

所謂「還原」(Rollback),是指降回以前的版本,還原時會選擇以前營運下來最穩定的版本。還原後,還要再經歷一次確認問題、修正問題、重新發行的過程。

為了承擔這些風險,PO必須要跟開發團隊協調,建構可以分散和調整流量的環境。A/B測試非常重要,因此運用A/B測試平台最有效率,後文會再詳細說明。

推出新設計或產品的時候,PO要盡可能避免100%這個數值。如果是使用者數量非常多的服務,100%適用帶來的風險會更大。我們必須要循序漸進地釋出,確認各項數值,以穩定的方式適用新設計或新功能。比起盡快推出產品,推出穩定的產品會帶來更好的顧客體驗。

產品負責人實戰守則
圖/ 三民書局

本文授權轉載自《產品負責人實戰守則:從洞悉顧客需求,到引領敏捷開發,韓國電商龍頭頂尖PO教你打造好產品的決勝關鍵》,三民出版

責任編輯:林美欣

關鍵字: #產品/專案開發
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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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