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

顧客數據平台 CDP

顧客沒說出口的話：用 AI 在退貨與流失發生前讀懂沉默訊號

最危險的顧客不是來客訴的那一個，是默默不再回來的那一個。研究顯示每 26 個不滿的顧客，有 25 個從不抱怨就直接離開；NRF 估計 2025 年線上退貨率高達 19.3%，逆物流成本可達商品價格的 66%。儀表板一片綠，不代表顧客還愛你。本文談沉默流失與退貨背後的早期訊號、AI 如何在事情發生前讀懂這些微弱徵兆，以及品牌如何用第一方數據把沉默變成可以行動的預警。

AI 技術與數據優化

AI Skill 怎麼按職能分工：CRM、廣告、客服各該裝哪一個範本

同一個電商團隊裡，CRM 企劃、廣告投手、客服需要的 AI Skill 完全不同。這篇給三個職能各一份技能範本骨架，說明每個角色該把哪一段工作做成技能，以及為什麼三份範本最後都得接回同一份第一方會員資料。

AI 技術與數據優化

哪些任務該做成 AI Skill、哪些不該？一個行銷主管的投入判斷框架

AI Skill 很好用，但不是每件事都值得做成技能。這篇提供一個行銷主管可用的判斷框架，從重複性、標準化程度與有沒有資料三個問題，分辨哪些任務做成技能會有複利、哪些做了反而是浪費，以及為什麼有資料撐腰的任務最該先做。

廣告平台操作實務

AI Skill 用在廣告投放：把成效診斷 SOP 變成全隊可複用的標準流程

廣告成效一不穩，多數團隊就靠資深投手的手感救火，換個人接手品質就掉。這篇談怎麼把投放診斷的判斷順序寫成一個 AI Skill，讓排查從個人手感變成全隊可複用的標準流程，以及為什麼第一步要先確認資料訊號沒斷。

AI 技術與數據優化

AI Skill 實戰工作流：電商行銷團隊從選題、寫稿到成效分析怎麼串成一條線

裝了一堆 AI Skill 卻沒變快，多半是因為它們各管一段、沒串起來。這篇拆解一個電商行銷團隊怎麼把選題、寫稿、查證、上稿到成效分析串成一條工作流，以及為什麼最後一段接上第一方資料，整條線才真正產生價值。

廣告平台操作實務

Google AI Max、Meta Andromeda 收走受眾操作權後，廣告主只剩三個能贏的地方

Google AI Max 與 Meta Andromeda 把「選受眾」收進演算法之後，廣告主能調的旋鈕越來越少。這篇談平台拿不走的三個槓桿，種子名單、素材角度、目標校準，以及怎麼用 AI Skill 把它們做成全隊一致的標準流程。

AI 技術與數據優化

AI Skill 變開放標準後，決定品牌勝負的是第一方數據

AI Skill 成了跨平台開放標準，裝同一套技能的門檻趨近於零。當「怎麼做」人人都能複製，品牌的差異就移到「拿什麼做」。這篇談為什麼第一方資料才是 AI 時代真正分得出高下的地方，以及台灣零售品牌現在該先做的幾件事。

AI 技術與數據優化

Martech 真正的問題不是工具，是「沒人能行動」

行銷團隊買了一櫃工具，Gartner 卻發現平均只用了一半的功能，曾經低到只剩三分之一。問題從來不是工具不夠多，2026 年的 martech 地圖已經有 15,505 個產品。真正卡住品牌的，是資料躺在各自的孤島裡、洞察跑得出來卻沒人能拿去行動、也沒人真正擁有那份資料。本文談 martech 的行動斷層怎麼來、AI 為什麼讓問題更明顯，以及品牌該先修哪裡，才能讓買來的工具真正動起來。

顧客數據平台 CDP

當 AI 幫顧客比價，忠誠度還值錢嗎：品牌信任的新訊號

當 AI 一秒就能幫顧客列出更便宜的選項，靠慣性留客的時代正在結束。Salsify 調查顯示 72% 消費者過去一年換過品牌，Deloitte 指出 44% 零售高管預期 AI 會削弱品牌忠誠。但同一批數據也說，87% 的人願意為信任的品牌付更多。AI 讓比價變便宜，卻讓信任變貴。本文談 AI 如何侵蝕忠誠、信任的新訊號是什麼，以及台灣品牌如何用第一方關係，把顧客留在自己手上。

AI 技術與數據優化

你還看得懂顧客從哪來嗎：AI 與隱私時代的顧客旅程訊號重建

Google 在 2025 年放棄淘汰第三方 Cookie，但行銷人發現顧客旅程反而更看不清了。Safari 與 iOS 早已封鎖追蹤、AI 對話裡沒有 pixel 與 UTM、大量高價值流量落入「Direct」黑洞，last-click 歸因正在失效。當追蹤個人軌跡越來越難，品牌要做的不是換一套追蹤工具，而是重建看得懂的顧客旅程訊號。本文談 signal loss 的真相、MMM 與第一方數據如何接手，以及台灣品牌的訊號重建路線。

AI 應用與 AI Skill

當 AI 替顧客決定：AI 成為新貨架，品牌要怎麼被選中

當顧客開始用 ChatGPT、Google AI 模式問「推薦哪個品牌」，購物入口正從搜尋框移到對話框。Gartner 預測 2026 年搜尋量下滑 25%，Adobe 統計 2025 假期零售 AI 流量暴增 693%。AI 成為新貨架，沒被 AI 講出來的品牌等於不存在。本文拆解 AI 中介的三層衝擊、AI 靠什麼決定推薦誰，以及台灣品牌現在就能動手的五件事，從 GEO 內容優化到第一方數據與單一顧客視圖。

91APP CDMP

企業導入 AI Agent 平台怎麼選？依雲端棧、誰來建、預算的決策指南

比較完所有 AI Agent 平台之後，真正的難題是「到底該選哪一個」。本文用雲端棧、誰來建、治理需求、預算四個維度，把選型變成一張可以對照自己處境的決策表，並提醒零售品牌：選對平台只是一半，另一半在資料底座。

91APP CDMP

零售品牌怎麼用 Gemini Enterprise？從門市、供應鏈到行銷的 AI 代理應用

零售業的工作現場被太多查找與彙整塞滿。本文拆解 Gemini Enterprise 在門市營運、供應鏈與品類、行銷內容三大場景的 AI 代理應用，以及品牌要先把會員與商品資料整理到 AI 用得上，才跑得動。

91APP EngageOne

「電子報開信率掉了」可能不是主旨行的問題：2025 收件匣執法加嚴後，台灣品牌的 EDM 交付率體質檢查

Google、Yahoo、Microsoft 在 2024 到 2025 年陸續把大量寄件者規範從「警告」收緊成「退信」，Gmail 更在 2025 年 11 月明確加嚴執法。對品牌來說，EDM 的勝負點已從「開信率」往前移到「信進不進得了收件匣」。本文用一個三道檢查的框架，帶台灣品牌逐項盤點 SPF、DKIM、DMARC alignment、PTR 反解、一鍵退訂與投訴率，並說明為什麼驗證只是入場券、名單品質與第一方數據體質才是進收件匣的關鍵，附完整體質檢查清單與常見地雷。

91APP CDMP

AI Agent 平台的資安怎麼看？企業選型的五層檢查表：從模型、資料到治理

評估 AI Agent 平台時，企業最該看的不是 Demo 多炫，是資安與治理。本文提出 Model、Knowledge、Action、Orchestration、Governance 五層檢查表，搭配 OWASP、NIST 的權威框架，幫企業判斷一個平台到底管不管得住，並回到台灣品牌的第一方資料底座。

OMO 全通路洞察分析

OMO CRM 實戰：App 的線上業績只有個位數，卻是門市最重要的成長引擎

對門市占比高的零售品牌，App 的線上成交往往只有個位數百分比，很多品牌因此低估它。但 App 推播是一條成本極低、可分群、可自動化、能把上百萬會員叫回門市的觸達管道。這篇拆解一套 OMO 會員動員的自動化腳本：怎麼把同一張每月 DM 依生命週期與品類偏好分眾、用免費推播在對的時點打對的人、用頻率上限保護這條脆弱的管道，並用名單歸因與對照組衡量它替門市帶回多少回店與回購。

91APP CDMP Featured

AI Agent 平台怎麼比較？2026 四大陣營全解：開發框架、低程式碼、巨頭生態系與桌面代理

AI Agent 平台沒有單一贏家。本文把市面上的選擇拆成開發框架、低程式碼、巨頭生態系、桌面代理四大陣營，逐一比較定位、適合對象與限制，並回到台灣零售品牌最該問的問題：選平台之前，你的資料底座準備好了嗎。

91APP CDMP

CRM 導入為什麼失敗？零售品牌常踩的 5 個坑與解法

零售品牌砸錢導入 CRM 卻沒效果，問題多半不在工具。本文拆解 CRM 導入失敗的五個常見坑：只買工具不建流程、線上線下資料沒歸戶、沒分群就群發、KPI 只看開信率不看 LTV、誤以為買了 AI 就會自動經營。這五個坑分成策略與資料地基、經營方法、衡量與治理三層，前一層沒補好後一層的準確度就受限。每個坑都配上可執行的解法，並導向正確順序：先整合第一方數據與會員歸戶，再做分群，最後才談自動化與 AI。附國際研究來源與台灣品牌行動清單。

91APP CDMP

零售 CRM 的下一步：從記錄客戶到預測購買意圖

多數零售品牌的 CRM 停在記錄客戶做過什麼。下一步，是把累積多年的第一方數據從事後記錄變成事前預測：用購買機率排出高購買意圖名單、用 DCIU 分群預測未來 14 天的購買意圖、用標籤 LIFT 算受眾相對價值。本文拆解記錄型與預測型 CRM 的差異、預測背後的機制，以及台灣品牌分階段升級的五個起手式。預測是機率不是保證，門檻需用自己的資料校準。

91APP CDMP

用 AI Agent 預測客戶流失：把會員資料變成留客行動，零售與訂閱品牌的新解法

等到 VIP 不回來才發現，通常已經太晚。本文談 AI 代理如何在流失發生前預測高風險客群、解釋原因並接上留客行動，以及零售與訂閱品牌要先把會員生命週期資料整理成算得出風險的知識。

91APP EngageOne

CRM 行銷怎麼做？從客戶資料到個人化溝通的實戰步驟

你的 CRM 裡躺著幾十萬筆客戶資料，但每次發促銷還是全部一起打。本文用零售品牌實際在用的三個維度，把客戶資料變成行銷動作：生命週期分群決定對誰說、高購買意圖名單決定什麼時候說、標籤 LIFT 找出值得投放的族群。從這週把全會員名單切成三群開始，附五個可立即執行的起手式與常見問答。

91APP CDMP

CRM、CDP、ERP 到底差在哪？零售品牌最常混淆的三個系統

很多零售品牌把 CRM、CDP、ERP 混為一談，結果買錯系統、花了冤枉錢。這篇用零售視角沿著一筆訂單的旅程把三者分工講清楚：CRM 管訂單前的客戶關係，ERP 管訂單後的進銷存與財務，CDP 站在中間把散落官網、App、門市的第一方數據整合成同一個人。文章拆解三種常見的買錯劇本，協助你判斷何時需要 CDP/CDMP 這類資料整合層，先定位痛點落在客戶旅程的哪一段，再決定預算花在哪裡。

91APP CDMP

Gemini Enterprise Agent Platform 是什麼？當 AI 會自己做事，企業怎麼把掌控權握在手上

當 AI 代理會自己做事，企業最怕的是失控。本文拆解 Gemini Enterprise Agent Platform 的建置、擴展、治理、優化四階段，聚焦企業如何用代理盤點、權限、稽核與護欄，把 AI 的掌控權握在組織手上。

91APP CDMP

Gemini Enterprise 方案怎麼選？企業導入前要搞懂的版本、計費與真實成本

選 Gemini Enterprise 不只是比價。本文拆解版本分級（Business／Standard／Plus）、席次與用量兩種成本，以及最常被低估的資料準備成本，帶零售品牌在簽約前把全公司的使用樣貌與總成本算清楚。

91APP CDMP

Gemini Enterprise 是什麼？從「員工各自用 AI」到「整間公司 AI 化」，企業知識管理的新解法

Gemini Enterprise 是 Google 2025 年 10 月推出的企業級 AI 代理平台。本文用零售視角拆解它是什麼、跟一般 Gemini 差在哪，以及品牌該如何把它當成公司整體 AI 化與知識管理的入口，而非員工各自使用的工具。