AI Agent
Agentic Workflow 是什麼?為什麼 RAG 知識檢索是 AI Agent 的底層蹲馬步
模型走向公共財,真正拉開 AI Agent 差距的是它讀不讀得到對的知識。本文拆解 Agentic Workflow 的運作、RAG 檢索增強生成的建置心法,以及零售電商與行銷廣告為什麼該把知識檢索當成最底層的蹲馬步功夫。
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模型走向公共財,真正拉開 AI Agent 差距的是它讀不讀得到對的知識。本文拆解 Agentic Workflow 的運作、RAG 檢索增強生成的建置心法,以及零售電商與行銷廣告為什麼該把知識檢索當成最底層的蹲馬步功夫。
91APP EngageOne
團購會員經營決定了團購生意是賺一檔還是賺一群人。多數品牌辦完一檔團購就失去那批名單,下一檔又花錢從零招客,把首購客當成辦完就丟的訂單紀錄。真正的藍海,在於把團購名單依關係階段拆成首購、回購、沉睡三群,貼標分群、在對的時機觸發回購、跨檔期持續溝通,讓一次性的價格敏感客變成可重複動員的第一方數據資產,把利潤留在自己口袋。
AI Agent
AI agent 工具正從聊天框走進你的會議記錄、信件、簡報與跨工具流程。這篇盤點 Microsoft Copilot、Gemini、Notion AI、ChatGPT、Claude、Manus、n8n、Zapier 與會議記錄 agent,標清楚哪些即開即用、哪些要先設定,也說明為什麼個人效率工具救不了組織級的資料破碎,第一方數據底座才是品牌真正的差距。
91APP EngageOne
簡訊、Email、LINE、App Push 不是選一個用到底,而是依即時性、成本與內容深度分工。本文拆解四個觸達通路的定位、開封與成本差異,給一套依會員分群決定通路組合的選擇方法,讓行銷預算花在對的人對的通路上。
AI Agent
AI agent 數據分析工具正把寫 SQL、拉報表、做儀表板,變成用自然語言問一句就有答案。本文盤點行銷數據分析者今天用得上的 AI agent 工具,依四個自動化層級拆解 agent 接得住哪些活、哪些判斷仍需人,並點出讓 agent 洞察可信的前提:第一方數據底座是否整合乾淨、能否把同一顧客的足跡歸戶。
91APP CDMP
新客行銷的真正戰場不在「拉到人」,而在「拉到的人會不會買第一次、買完會不會回來」。本文拆解拉新管道、註冊到首購的轉換設計、首購誘因,以及用顧客數據平台把註冊到回購的旅程串成一條線,讓每一筆新客成本都有機會被養成長期價值。
AI 工具與自動化
AI agent 工具進品牌行銷後,內容企劃、社群、SEO 與 GEO 的分工全變了。本文依內容生產鏈盤點 ChatGPT、Claude、Jasper、Perplexity、Notion AI 與 GEO 優化工具的真實位置,說明為何被 AI 引用要靠第一方數據底座撐住,並給台灣品牌一份能立刻照做的補強順序。
91APP EngageOne
團購提升銷量的關鍵不在折扣有多深,而在社群信任、限時壓力與揪團機制的組合設計。本文拆解品牌團購怎麼做:團購為什麼有效、社團購/官網限時團/開團主三種類型如何依名單歸屬與信任來源來選,以及一場團購從選品、定機制、養社群、收單到名單回流的完整五步設計,並用方法論說明團購帶進來的人如何歸戶貼標,從一次性銷量事件變成品牌可重複經營的長期會員資產。
AI 工具與自動化
零售電商經營者一天要顧商品、會員、客服、庫存。這份 AI agent 工具指南把工具依「經營者的待辦任務」分類,每類推真實工具、說清最適用例與注意點,並解釋為什麼工具的答案會跟著你的會員資料底座一起好或一起壞。
OMO 全通路洞察分析
OMO CRM 整合分析的核心,是把同一個會員在官網、門市、App、LINE 留下的足跡歸成一筆檔案,再用跨通路消費力比較與會員看板做決策。本文拆解線上線下會員為什麼會破碎、身分解析的識別碼比對順序、歸戶之後該怎麼看跨通路客分析,以及從各通路各自為政走向單一會員視角的四層落地方法。
AI 工具與自動化
當 Google Performance Max 與 Meta Advantage+ 把受眾操作權收進黑盒,廣告人的 AI agent 工具該用在哪?本文盤點受眾調研、素材切角、成效診斷、跨平台自動化四類真實工具,並說明平台收走執行層後,廣告人能控制成效的只剩餵什麼名單、給什麼素材、設什麼目標,而這三件事都回到你自己的第一方數據與策略。
91APP EngageOne
跨通路行銷自動化的關鍵不在發更多訊息,而在讓觸發依顧客行為而非月曆排程。本文拆解新客、培養、回購、挽回四階段各自該用哪些通路、自動化觸發流程怎麼設計、頻次與疲勞如何管理,以及通路之間如何接力,帶你從按月曆群發的靜態排程,走向隨顧客行為即時分岔的動態旅程編排,並看清為什麼整合的會員數據底座是這一切能運作的前提。