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

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

廣告平台操作實務

會員經營做得好，廣告流量才會越滾越大：CDMP 受眾標籤的正循環飛輪

會員經營和廣告投放共用同一份第一方資料，是同個飛輪的兩段：資料乾淨、標籤 LIFT 算得準，種子品質才高，相似受眾才撈得到更好的新客；新客被留住、沉澱回名單池，下一輪種子更強。名單髒、留不住人，廣告就只能一直買一次性流量。Meta 2026 年 3 月把衡量改誠實後，自有會員的價值更看得出來。本文以三個案例拆解每一環因果，並給台灣品牌五個起手式。

AI 技術與數據優化

Meta 歸因改版後 CPA 上升，是真的變貴還是數據變誠實？用 LIFT 重新評估受眾價值

2026 年第一季 Meta 分兩波調整歸因口徑，收窄較長的瀏覽窗、收窄點擊定義（確切時程以官方公告為準），不少品牌後台 CPA 帳面跳高，誤以為廣告變貴就砍預算、改受眾。這篇教你先分清 level shift 與 volatility、measurement 與 business 兩種位移，第 0 關先排除歸因口徑變更，把 Meta 報表跟後台訂單對齊，再拆自家真實 CPM 成本。CPA 帳面變化不等於真實成效變化，重點是回到第一方數據，用 LIFT 標籤評估哪些受眾的相對轉換優勢仍在，以增量觀念看真實價值，而不是被表面 CPA 嚇到。

廣告平台操作實務

Meta 廣告一週約 50 次最佳化事件才學得穩：轉換量有限的品牌怎麼用標籤名單餵演算法

Meta 對學習階段常以約 50 次最佳化事件為參考門檻，需依帳號確認。對轉換量有限的中小型零售品牌，把預算拆碎亂測只會讓演算法更難穩定學習。本文說明：與其稀釋預算，不如用第一方資料回算的高購買意圖名單（依標籤 LIFT 排序）當種子集中餵，把有限轉換量花在最可能成交的人身上；用加車、結帳等微轉換補訊號量，並讓私域先養再上付費。2026 年 3 月 Meta 歸因口徑收緊後，能算數的轉換更少，名單品質成為影響學習效率的重要變因。

91APP EngageOne

Email 自動化觸發信怎麼設？歡迎信、購物車、回購週期的腳本實戰

在收件匣競爭與促銷疲乏下，單靠群發電子報越來越難穩定提升單封效率；行為觸發的自動化信，常能在較小寄送量下承接高意圖顧客。本文拆解三類觸發信怎麼設：歡迎信序列搶註冊後黃金 48 小時首購期、購物車未結帳的三段式催購、依消耗品週期的回購提醒。國際 benchmark 顯示，自動化信只佔 2% 寄送量卻做 37% email 業績（歐美樣本，非台灣 KPI）。但觸發信的上限不只在文案，更在數據與頻控：要在對的時間、對對的人、用對的力道，前提是把第一方行為數據與會員標籤接起來，用購買意圖判斷時機、用生命週期判斷力道。

91APP EngageOne

EDM 到達率與名單健康度：為什麼你的信進了垃圾匣，怎麼救

多數品牌盯著開信率調主旨、改 CTA，卻忽略更上游的到達率：信究竟有沒有進到收件匣。Validity 2024 樣本顯示，全球收件匣到達率約 84%、亞太區約 78%。本文拆解送達率、到達率、開信率三層差異，說明 2024 年 Gmail 與 Yahoo 寄件者新規（SPF/DKIM/DMARC 驗證、垃圾投訴率低於 0.3%、一鍵退訂）與 Apple MPP 如何改變遊戲規則，並回到名單健康度的地基：許可制、漸進式蒐集、定期清理，加上第一方數據分群，把信集中發給會互動的人，反過來保護寄件者信譽，形成正循環。

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CRM 系統怎麼選？零售電商品牌的選型指南（不只看功能清單）

不少 CRM 選型文會先從功能與價格比較切入，但零售電商品牌真正該問的，不是誰功能多，而是它接不接得住全通路的第一方數據。本文從零售視角給出五個選型判準：資料整合、OMO 會員歸戶、會員分群、個人化溝通、回購自動化，並附可直接帶進選型會議的驗收問題清單。B2B 型 CRM 看重銷售漏斗與聯絡人管理，零售要的是把買過的人留住、讓他回來買。第三方追蹤的不確定性升高後，選 CRM 的本質，是選你未來三年要不要把客戶握在自己手上。

廣告平台操作實務

Meta 再行銷成本越來越高？用購買意圖標籤把池子縮到對的人

不少品牌面臨 Meta 再行銷成本上升、頻次偏高、CTR 下滑，第一反應是換素材，但問題往往不只在素材，更在受眾沒分層。本文把「再行銷越來越貴」拆成受眾、頻次、衡量三層，用三個公開研究說明頻次倒 U 型、受眾飽和、與 Meta 2026 年 3 月歸因改版的影響。解法是用購買意圖分群把池子縮成高、中、低三段：高意圖上付費、中層先用 App Push 與 LINE 免費觸達、低意圖排除，並建立近 14／30 天已購排除名單，衡量改看真實增量而非帳面點擊。文末附四個可立即執行的動作與六題常見問答。

91APP EngageOne

Email 名單分眾實戰：用會員標籤決定溝通的力道、時機與優先序

多數品牌的電子報還在群發，發越多、退訂與檢舉越多，連收件匣信譽都一起被磨損。真正有效的 Email 行銷是分眾：用 NAPL 生命週期分群（主力客／流失客／註冊未購）決定溝通力道，用 DCIU 購買意圖分群決定發信時機，用標籤 LIFT 找出最值得優先溝通的族群。分眾的關鍵在判斷收信人此刻處在什麼狀態（情境個人化），而非只是把名字填進信裡（表面個人化）。本文用國際公開數據與三個切法，拆解怎麼把第一方會員標籤變成讓電子報只對一群人說話的能力，並附台灣品牌可立即執行的五個起手式。

廣告平台操作實務

Meta Advantage+ 把受眾自動化之後，你還能操作什麼？用第一方標籤當種子的打法

Meta Advantage+ 與 Andromeda 把廣告定向收進黑箱，拓客情境下受眾細切變成反模式，廣告主剩下的關鍵槓桿是餵什麼種子名單進系統。這篇拆解自動化收走了什麼、留下了什麼，並說明為什麼用第一方購買標籤的 LIFT 值排序種子，比再加興趣標籤有效。從 Meta 與 Google 官方文件、Andromeda 架構到 2026 年 3 月歸因改版，一次講清種子品質如何影響 AI 的初始訊號，附台灣品牌五個可執行起手式。

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CRM 是什麼？零售品牌角度的客戶關係管理白話指南

多數 CRM 內容會從銷售流程切入，但零售品牌更需要從會員經營與全通路互動的角度理解 CRM。同一套 CRM 概念落到 B2B 銷售與零售會員經營身上，操作重點差很多：零售要管的不是一條一條的商機，而是一整群會員的生命週期。這篇用零售電商的語言，把 CRM 真正該幫你解決的事講清楚。