Brick Liao

OMO 全通路洞察分析

會員支付不是綁卡衝一波：用儲值金做出「資金沉澱」的留存

用信用卡活動衝支付數字，常常只是把支付方式換一個，錢沒留下來。這篇談會員支付經營的另一條路：用儲值金做出資金沉澱與預付鎖定，喚回沉睡的支付用戶，也談何時不該急著推儲值。

91APP EngageOne

告別分眾疲乏：用年齡×品類×購物週期把名單越切越準

同一份高含金名單反覆全域投放，回報會一路衰退。這篇談分眾疲乏的來源，以及怎麼用年齡、品類、購物週期的多維交叉分眾，搭配不同分群不同 KPI 的漏斗設計，把名單越切越準、把訊息越打越有效。

OMO 全通路洞察分析

紙本回饋券、實體 DM、儲值金：把被低估的實體第一方資產變成 OMO 燃料

紙本回饋券、每月寄出的實體 DM、儲值金，都是門市每天產生卻沒進會員數據的第一方資產。這篇談怎麼把這些實體資產數位化歸戶，用可攜式價值與跨通路券，讓線上線下的會員經營真正接起來。

OMO 全通路洞察分析

門市會員註冊 APP 卻從不線上買？用 OMO 健康度找出不跨通路的真正障礙

門市會員註冊了 APP，卻幾乎不在線上買。與其加碼推播，不如先用會員 OMO 健康度分群，找出他們不跨通路的真正障礙：消費習慣、線上線下商品落差、觸及不到純實體客。先做障礙地圖，再決定怎麼經營。

OMO 全通路洞察分析

導入顧客數據平台卻「無感」？實體品牌先重排價值指標與 OMO 量測

實體為主體的品牌導入顧客數據平台，半年後常覺得「無感」。問題多半不在工具，而在價值指標錯位與 OMO 量測斷點。這篇拆解無感的可能原因，以及接手品牌前 30 天該先重排哪些可感知的價值指標與線下歸因方式。

AI 技術與數據優化

先拆解任務，再決定要不要 multi-agent：AI 系統的架構取捨

一個會員搬家、要改訂單收件地址的 AI 客服需求，看起來像一句話，背後卻是任務拆解（task decomposition）、工具選型與 multi-agent 架構的連鎖決策。這篇用最基礎的觀念把原理講透，並回答一個被低估的問題：什麼時候根本不該上 multi-agent。

AI 技術與數據優化

用經理人思維設計 AI 工作流：從確定性程式到模糊系統的四個轉變

agentic workflow 與傳統軟體的差別，重點不在用了哪個模型，而在設計者要從寫死每一步的工程師，換成給方向與邊界的經理人。本文用基礎觀念講透 deterministic 與 probabilistic 的差異、agent 三個核心旋鈕、雙層記憶與自主權三檔，幫技術決策者想清楚 ai 工作流怎麼設計才不會失控。

AI 技術與數據優化

你的 AI 到底做對沒有？用評估框架與 LLM 評審科學化衡量

AI 客服與 agent 上線後，最常被跳過的不是模型，是 eval（評估）。本文把 LLM 評估的三維矩陣、LLM as judge 四種玩法、rubric 設計與 A/B 一次一變數講清楚，讓非該領域的決策者也讀懂底層原理，知道怎麼科學化衡量「AI 到底做對沒有」。

AI 技術與數據優化

該微調，還是該做 RAG？拆解強化 AI 的成本、時效與決策順序

很多團隊強化 AI 的第一個念頭是訓練自己的模型，但這常是成本最高、最快過時的選項。本文從基礎觀念拆解 Prompt、RAG 與微調三條路：你的問題是知識不夠，還是行為不對？為什麼 context window 變大，RAG 仍不可取代？微調的四個地雷與少數該動手的例外，加上一條從便宜到昂貴的決策順序，幫你把錢花在對的地方。

AI 技術與數據優化

提示詞工程不是寫咒語：鋸齒邊界、人機協作與 Prompt Chaining

提示詞工程（prompt engineering）不是寫咒語，也不是專屬職業，而是工程師的基本功。本文從 BCG 與哈佛的鋸齒邊界研究談起，拆解半人馬與生化人兩種人機協作模式、提示詞黃金三要素，再深入 Prompt Chaining 提示詞串聯與 Chain-of-Thought 的底層差異，講清楚為什麼把任務拆開能換來可觀察性與可獨立 debug。

AI 技術與數據優化

為什麼換更強的大模型，解不了你的問題？LLM 的四個限制與擴增地圖

換更強的 base model 是極少數巨頭的賽道，一般公司施力點在另一條軸：擴增 LLM（augmenting LLM）。這篇拆解大模型的四個工程限制，包括知名的 lost in the middle，並給出 Prompt、RAG、Fine-tuning 三招的擴增地圖。

91APP CDMP

行銷自動化工具怎麼選？先確認資料、分群、旅程與衡量是否到位

選行銷自動化系統，多數品牌在比功能表，這是常見的選錯起點。真正決定自動化跑不跑得動的，是五項底層能力：資料整合、分群、決策樹、跨通路、衡量。本文用一份能力盤點清單，帶零售品牌行銷主管從功能比較轉向能力盤點，並用公開可查的國際品牌案例，說明資料統一後成效如何發生。