Brick Liao

廖重榮（Brick Liao），91APP 數據產品整合部副總經理。長期帶領 91APP CDMP 產品與數據顧問團隊，協助台灣零售與電商品牌把第一方數據變成可操作的受眾標籤，涵蓋會員分群、廣告受眾、OMO 整合與個人化行銷

廣告平台操作實務

程序化購買是什麼？零售品牌在 Meta、Google 之外買廣告，先看懂 DSP、私有交易與每一塊錢的去向

程序化購買是用軟體與資料自動挑選、競價或議價、投放廣告版位。ANA 2023 年分析 21 家大型廣告主的交易紀錄，進入 DSP 的每 1 美元，只有約 36 美分轉成符合品質條件、有效觸及消費者的支出。文中拆解交易方式、技術鏈與資料來源，說明私有交易為什麼不等於安全，並整理零售品牌下第一筆預算前該確認的事。

OMO 全通路洞察分析

門市 AI 導購怎麼做？讓店員一開口，就接得上顧客的線上紀錄

美國大型零售商已把 AI 助理放進店員手機，但多數只回答流程、商品與庫存問題，還不認得眼前這位顧客。本文提出門市 AI 導購的三層能力，整理 Target、Walmart、Lowe's、Home Depot 的官方做法，拆解台灣品牌走到「認得顧客」這一層前要補的資料歸戶、業績歸屬與個資邊界，並給出小範圍試行的五個步驟。

91APP CDMP

組合商品怎麼定價？年貨禮盒與套組，先算清楚它拿走了多少單品生意

年貨禮盒與保養套組的組合價，同時影響三筆帳：顧客用哪一件判斷划算、組合拿走多少原本會用原價賣出的單品、顧客買回去用不用得完。本文用戲劇節缺席率等研究、禮盒包裝規定與示意算式說明，同樣賣出 100 盒，實際多賺的毛利可以差到十倍，並整理年貨上架前的定價檢查與對照組做法。

第一方數據

零方數據與第二方數據是什麼？零售品牌補齊會員資料的兩塊拼圖

零方數據是顧客主動告訴品牌的偏好，第二方數據是合作夥伴直接分享的資料。Chrome 維持第三方 Cookie 的現行選擇機制，多項預定接手的瀏覽器廣告與衡量技術卻進入淘汰程序，這兩塊資料因此更值得經營。從四種資料的來源與權利差別談起，說明零售現場怎麼收零方數據、第二方合作的四種型態，以及個資法劃下的邊界，最後給出從三題問卷和一張資料來源表開始的做法。

技術與數據優化

商品結構化資料怎麼做：讓頁面、標記和 Merchant Center 的價格與庫存保持一致

商品結構化資料是把價格、庫存、退貨政策寫成機器讀得懂的格式。Google 官方說 AI 搜尋沒有專用標記，但建議標記和頁面一致、商品資料保持最新。本文整理 Google 與 OpenAI 公開文件的規則，說明頁面、結構化資料、Merchant Center 商品資料三處怎麼對齊，以及上線前的檢查順序。

AI 應用與 AI Skill

ChatGPT Dots、Muse、Claude Duet、Grok Bot、OpenClaw、Hermes 怎麼選？六款個人 AI agent 的差異與費用，零售品牌該先準備什麼

Grok Bot、Meta Muse、ChatGPT Dots、Claude Duet 在 2026 年 8 到 10 月接連上線，加上開源的 OpenClaw 與 Hermes Agent，個人 AI agent 已經從工程師玩具變成一般人手機裡的 App。本文比較六款 agent 的定位、運作方式、skill 機制、費用與台灣能不能用，說明聊天助理和 agent 差在哪，也整理顧客開始派 agent 替自己下單之後，零售品牌該先準備的資料與規則。

技術與數據優化

PHP 與 Node.js 同一天緊急修補、日本零售接連停單：不懂程式的經營者也看得懂的網站風險

2026 年 10 月 21 日，PHP 與 Node.js 同一天發布緊急安全更新，日本則接連傳出雲端業者遭勒索、外送與便利商店會員資料外洩。本文用引擎、保固、換零件三層比喻，讓不懂程式的經營者看懂網站漏洞為什麼會一再出現、日本這一波事件暴露了哪些管理風險，並整理出可以直接拿去問工程師與廠商的問題，以及品牌這個月就能動手的五件事。

91APP CDMP

促銷方案怎麼設計才會轉換？免運門檻推下單、加價購拉客單，先分清機制在對誰說話

滿額免運、加價購、限時優惠改變的是客人結帳前的最後一個決定：限時優惠與低門檻免運推「現在下單」，滿額折、加價購、組合與第二件折推「多買一點」。促銷方案要能轉換，先決定要動哪一個決定、對哪一種客人。

91APP CDMP

購物車放棄率怎麼降？先找出客人在官網哪一步離開：從首屏到結帳的頁面動線診斷表

購物車放棄率是頁面動線的綜合症狀。把進站到付款拆成首屏、導覽與搜尋、商品頁互動、購物車、登入與結帳、付款與物流六步，用「症狀、可能原因、先查什麼」的診斷表找出掉人的那一步，再針對運費揭露時機、訪客結帳、結帳欄位數、付款與取貨方式、行動版速度逐一修正。

91APP CDMP

購物車未結帳提醒怎麼發才有人回來結帳？轉換前行為觸發腳本的時機、通道與頻次煞車

購物車未結帳提醒、瀏覽未購推播、到貨與降價通知、新客首購催促，是品牌官網在客人下單前能發的行為觸發腳本。有效的前提是觸發後先緩衝再發、依觸發類型選 LINE、Email 或 App 推播，並設每人每日合計的頻次上限與靜默規則。

廣告平台操作實務

廣告轉換率低，先別換素材：廣告承諾與到達頁的接縫，決定點進來的人買不買

廣告轉換率是廣告帶來的轉換次數除以廣告點擊（互動）次數。它偏低時，先查廣告與到達頁的接縫：廣告講的商品、價格、優惠在到站第一屏有沒有兌現，帶進來的是新客還是會員，點擊與下單的裝置和時段對不對得上。文章附廣告面向的自我診斷表與上線前檢查清單。

91APP CDMP

商品轉換率怎麼算、怎麼用？流量進來不買，先把商品頁分成該推、該修、該下架

商品轉換率是看過某支商品頁的人裡最後買了它的比例，和全站轉換率分開算才找得到問題商品。這篇說明怎麼用 GA4 與 91APP 商品報表算出它、用瀏覽量與轉換率把商品分成該推、該修、該下架，逐項檢查商品頁的主圖、尺寸圖、評價、可售狀態與七天鑑賞期揭露，並附一張症狀對原因的自我診斷表與台灣品牌可照做的行動清單。

OMO 全通路洞察分析

叫貨、出清、調撥總是喬不攏？先訂服務水準政策與核准規則，KPI 才訂得下去

採購多備被說庫存太高，少備被說缺貨；出清該誰提、調撥該誰核，每個部門說法都不同。這篇從後勤會議上最常見的僵局談起，說明為什麼缺貨率和庫存健康度會互相打架，以及要先寫下哪幾條規則：常態品、活動品、新品各自的服務水準政策，叫貨、出清、調撥、報廢的提出與核准分工，可以放手的核准範圍，從發現需要做決定起算的時效，以及統一的判斷門檻。最後提供一套用決策問卷與虛擬商品情境題找出分歧的做法。

OMO 全通路洞察分析

補貨建議為什麼沒人照做？從活動行事曆到決策紀錄，後勤決策工具這樣選

系統算出的補貨建議，採購常常還是打開自己的試算表重算一次。從資訊晚到、太晚發現、整理資料與協調意見三個卡點出發，說明共用活動行事曆、例外提醒、附計算過程的建議清單、決策紀錄與工時抽樣表各自的選型條件，並把導入期的採用成本算進人力規劃。

AI Agent

叫貨、出清、調撥交給 AI agent 之前：誰接哪一段，人在哪裡簽名

叫貨、出清、調撥如果交給 AI agent，要拆成哪幾種 agent、各接哪一段、人在哪裡簽名？這篇用本文提出的六種後勤 agent（檔期情報、決策包、補貨與出清建議、例外監看、核准路由、決策紀錄）說明分工，並解釋為什麼服務水準政策與責任分配表（RACI）沒訂好就上 agent，只會把喬不攏的狀態自動化。文中對照 Capgemini 研究院的信任調查、NIST AI 風險管理框架與 OWASP 對過度授權的提醒，整理權限分級、可回溯紀錄與導入順序。

AI 應用與 AI Skill

Claude Code Mod 是什麼？行銷人不寫程式，也能把 AI 工作台改成自己順手的樣子

Claude Code 的 Mod 是直接跑在 Claude Code 裡面的擴充功能，可以加上對話旁的面板、在 AI 動手前先攔下來讓你確認、用一個指令立刻產出結果，還能把資料留到下一次對話。這篇用行銷人的工作情境，說明 Mod 和 Skill、Hook、MCP 的差別，整理五種常見用法，以及安裝別人寫的 Mod 前該先看的權限問題。

AI 應用與 AI Skill

Claude Code Mod 怎麼做？用對話做出第一個 Mod，從試用、留存到安裝別人的版本

想讓 Claude Code 多一個活動檢查面板、一個發佈前的確認關卡，不必自己寫程式。這篇照實際操作順序，說明怎麼確認 Mod 已開啟、先試官方範例、用對話請 Claude 寫出第一個 Mod、把它留到下次對話，以及安裝別人寫的 Mod 前要先檢查什麼，最後附上三段行銷人可以直接照抄的需求描述。

OMO 全通路洞察分析

採購物流人力盤點：人手夠不夠，別再用「每人管幾個品牌」來算

採購與物流人力夠不夠，用「每人負責幾個品牌」算不出來。品牌數不是工作量，工作量低也不等於人力過多。把工作說明表拆成工作量、工作品質、營運成果三類資料，搭配 4 到 8 週工時紀錄與過去 12 到 24 個月的業務量基準，主管才能判斷後勤人力是否吃緊、分工是否失衡，以及成果不好時該先查流程還是先補人。

技術與數據優化

呆滯庫存是採購的錯嗎？用庫存健康度拆出預測、採購、供應商各自的責任

倉庫裡賣不掉的貨，不一定是採購買錯。同樣是庫存暴增，Target 2022 年的病因是非必需品類需求轉向，Nike 同年則是供應鏈在途時間差。這篇拆解如何把超量、呆滯、短效庫存換算成金額與占比，把缺貨、延遲、品質異常分成採購可控、品牌預測、供應商因素三類，並提出一組採購 KPI：供應商準時足量交貨率、採購可控缺貨率、庫存健康度，以及扣掉運費、急單與品質損失後、經財務確認的總成本改善。

OMO 全通路洞察分析

品牌電商物流 KPI 怎麼定：從準時出貨率到單位物流成本

出貨的每個環節都做到 95 分，顧客收到的完美訂單可能只剩八成。物流 KPI 要先寫清楚定義、公式、資料來源與責任人，再依電商、寄銷倉、門市、直播、外銷各通路分開算。這篇整理準時出貨率、出貨正確率、異常結案時效、帳實準確率、逆物流時效、單位物流成本與客服查貨回覆時效的算法與分母陷阱，說明 3PL 與承運商履約怎麼對帳，以及為什麼第一輪該先收基準、再訂目標。

廣告平台操作實務

Meta 廣告新客怎麼算？Advantage+ 拉新要分清官網首購與品牌首購

在門市買過三次的人第一次上官網下單，算官網首購，不算品牌新客。Meta Advantage+ 把受眾交給 AI 之後，品牌要把品牌首購、通路首購、久未購買後回流、身分未知與會員註冊分開記，才看得出拉新預算有沒有投到沒買過的人，新客獲取成本也才算得對。這篇整理平台與 GA4 怎麼定義「新」、分母一換預算比較怎麼變，以及跨通路身分串接與拉新測試的做法。

廣告平台操作實務

Meta 訊息廣告怎麼提升成交？AI 客服接手後，從對話到訂單的轉換清單

Meta 訊息廣告讓還在猶豫的人直接開口問，需要確認尺寸、庫存、搭配的商品可以優先測試。若品牌另外開通 AI 客服（Meta Business Agent）接待，要把對話開始、有效詢問、進入結帳、有效訂單分開記，才看得出 AI 在哪一段幫上忙、哪一段漏單，再決定預算往哪裡放。整理 Meta 官方公告、適合與不適合先聊天的商品，以及從對話追到訂單的做法。

廣告創意與內容表現

Meta AI 廣告素材哪些該開？Advantage+ 生成素材依改動程度分級，開到真的多賣為止

Meta 的 Advantage+ 廣告創意把背景生成、圖像生成、文案生成與動畫集中在廣告管理員，有些只調整呈現方式，有些會碰到商品外觀與價格優惠。這篇用綠燈、黃燈、紅燈替生成功能分級，說明哪些可以先開、哪些要設規則、哪些先停，再用 A/B 測試搭配自家訂單的退貨與取消，判斷生成素材有沒有讓品牌多賣。

廣告平台操作實務

91APP MediaOne 是什麼？用真實訂單驗證成效的 AI 廣告投放 Agent

Meta、Google、GA4 三份報表的 ROAS 對不起來時，91APP MediaOne 用品牌後台的實際訂單核對廣告成效，並由 AI Agent 接手受眾、素材與跨平台預算調整。這篇說明它由哪四個環節組成、和 Advantage+、PMax 怎麼分工、訂單歸因能回答與不能回答的問題，以及導入前品牌要先準備什麼。

廣告平台操作實務

AI 廣告投放的反應速度差在哪？平台 AI 每次競價出價，第三方工具受報表與 API 節奏限制

AI 廣告投放的第一方和第三方工具差在哪？從反應速度看，平台內建 AI 在每一次競價當下出價，第三方工具若只依平台報表，就要等報表更新，還受 API 次數限制。出價快不等於成效快，平台 AI 改設定後還有學習期。這篇用 Google 與 Meta 官方文件拆解三種時間差。