零售的科學
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Hello，大家好，我是 91APP 產品長 李昆謀( Happy Lee )， 因為這十年來，一直在幫零售業做數位轉型，會在這邊分享 OMO、新零售、大數據、電子商務 等等相關的內容，也算是把這些年來的經驗，自己做個整理。歡迎大家追蹤我的專題。
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學習的關鍵不在於聽講座或閱讀，而在於透過寫作、教學、和分享，將所學的知識轉化為自己的理解。書寫促使我們真正思考並處理資訊，而 AI 雖能加速資訊獲取，卻無法取代學習過程中的實作與思考。
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Garnter 預測到2026年，傳統搜尋引擎流量將大幅下滑，AI技術的發展使得「零點擊搜尋」變得更加普及。Google 也推出了AI Overview功能來應趨勢。這種變化可能會帶來新的商業模式，如Perplexity計劃推出的廣告分潤機制，為創作者提供新的收入
關於聯邦宇宙 Fediverse 的初步介紹，用實際範例說明 ActivityPub 協議的功能與特色，同時也實驗目前 Threads 支援的能力
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本篇文章探討了 NAPL 模型中的三倍購物週期，及其在會員分群計算中的重要性。透過回購人數的 80/20 法則與 GMV 貢獻度的分析，探討如何根據會員的購物行為來判斷活躍度，並驗證三倍購物週期作為活動與流失的分界點。透過不同維度的計算模型，強調這一關鍵變數對於會員行為理解的重要性。
分析中提到科技的迅速發展，如何改變我們對孤獨的理解及應對方式。。從電影《愛情不用翻譯》和《雲端情人》的角色互動，反思人類與AI的情感關係，討論AI是否只是暫時的慰藉還是真正的陪伴。研究顯示，已有產品如Replika幫助用戶減輕社交焦慮，但也引發了對人類情感與AI互動的深入思考。
因應未來不斷變化的消費場景，零售業的數位轉型，要打造出「可組合式商務」(Composable Commerce），以快速因應市場變化，創造靈活而有高適應性的企業。MACH 架構是一套打造可組合式商務的技術原則。
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品牌要怎麼發展 D2C 呢？本指南希望可以提供的一個簡單的發展路徑，讓讀者作為一個參考。一個清晰的 D2C 服務骨幹，也就是從基礎到應用，從新的系統整合思維、發展 OMO 策略、搭建所有的自營通路，匯聚自己的全通路數據、再用規劃清楚的開放API來接上應用生態系。
科技的發展腳步越來越快，從電商
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RMN是什麼？這篇文章嘗試用媒體X通路X品牌X廣告系統商之間的關係，展開描述 RMN 的六種型態，並分別舉出實際案例。
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區塊鏈技術在零售業中，消費者可以擁有自己的消費記錄，建立虛擬錢包並控制自己的消費數據，這將對市場產生影響。文章討論了創新應用的可能性、零方數據的概念、以及數據擁有權的變化，最後提出了區塊鏈與既有平台的整合、Open DMP的概念、以及區塊鏈技術的去中心化悖論。
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RFM是經典的會員分析三維度。NAPL分群是RF維度，會員分級就是用會員貢獻度，也就是M: Monetary Value的分群方式。而 NAPL 交乘 會員分級，就是一種RFM的分析方式。
