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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所謂的寫作技巧，最重要的規則是什麼？寫作必須要是清晰的(Clear)、有組織的(Organized)、有說服力(Organized)。這些都很好，都是很重要的寫作規則，但最最最..最關鍵的一件事，寫作必須要是「有價值的」（Valueable）。「從現在開始，最重要的是， 你的寫作需要有價值」
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企業在過去幾十年的資訊時代，花了許多精力與金錢，在數位轉型的資訊系統投資。那在 AI 之後怎麼辦？
如果從 AI Agents 作為企業對應的切角，有三個方向可以思考：Hire more Agents、Build Agent Service、Ready for Agent
而這三個方向整合起來，
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《高效經理人手冊- 史丹佛商學院最熱門管理課，鍛鍊主管5大卓越執行力》提供了企業高階經理人實用的管理工具，涵蓋團隊、時間、自我、目標和品質管理五大領域。書中強調科學化管理方法，如設計計分卡招募人才、優化會議效率，以及尋求教練和顧問協助。這本實用指南教導如何有效管理企業最寶貴的資源，幫助經理人提升領導
由台灣大哥大總經理林之晨與CIO蔡祈岩所撰洗「AI的它時代，台灣企業的大機遇」的讀書心得，關於企業AI轉型，提出了包括 AI 資訊架構調整、發展企業專屬模型等關鍵策略。文章最後探討了AI與人類智慧的本質區別，指出自我意識和目的性思考是人類獨有的特質，暗示在AI時代，人類更需要重視自身的存在意義和價值
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零售業的核心問題是「人」和「商品」的配對，即幫消費者找到合適的商品。銷售場景分為「有人的銷售」和「無人的銷售」，並涵蓋線上和線下兩種形式。 消費者可分為「有需求的消費者」和「沒有需求的消費者」。現代零售業主要靠「沒有需求的消費者」創造需求來提高銷售額。
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人生複本 Dark Matter 影集的觀後感。原來箱體開箱的過程，也是一種 AI Prompt。
高韌性設計是系統、組織和服務的關鍵。它通過減少對單一供應商或資源的依賴，提高適應性和可持續性。這一原則適用於各個領域，從SaaS系統到AI應用、組織結構、能源策略，甚至個人項目如電子報。高韌性設計的核心是多元化和靈活性，確保即使面臨挑戰也能持續運作。
一般性系統的高韌性設計
作為一家 S
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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。
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透過不同模型的交乘，增加單一模型解釋的豐富度，可以讓簡化的模型，增加其更進一步的豐富度，因此可以簡單的 NAPL 模型觀測會員分佈全貌，然後透過 DCIU 交乘來用比較細緻的分群，來做會員溝通操作
會員經營裡面，會員分群是很關鍵的事。透過好的會員分群溝通，可以提高
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就跟城市規劃一樣，會員、商品、交易、數據等等都會變成零售業在全通路領域地圖裡的基礎建設，就像每個城市的水廠、電廠、通路、跟公共運輸一樣，然後每個系統建築在這些基礎設施之上運作。
我們都身為消費者，零售業是我們每個人都感覺都很熟悉的產業
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傳統的循環是「先分配庫存（門市進貨），再進行銷售（門市銷售）」，而電商的循環是「先進行銷售，再分配庫存」，所以傳統以門市為基礎的庫存分配方式，真的是對的嗎？把電子商務是為一間虛擬門市來分配庫存，真的是好的嗎？
