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Integrating Artificial Intelligence into Product Life Cycle Value and Activity Value Management: A Case Study
of P Channel Agent

客、通路成員與其他相關行動者之參與與協作而共同形成，其形成機制具有跨層級
與動態特性（楊達凱、蔣詩嶔與黃恆獎，2024）。此一觀點顯示，若僅從顧客層級
的 CLV 出發，恐難以完整反映通路系統中產品價值的生成與演進，亦突顯將產品
生命週期價值 (PLCV) 置於通路層級加以分析的必要性。因此，若將消費者研究所
得之行為傾向視為預測性參考變數，或作為模型設計的理論基礎，仍具應用之合理

性。
本研究嘗試將顧客終身價值的概念應用到 PLCV 的衡量中，這是一項創新。本
研究認為，可以將顧客終身價值模型延伸應用於同質性產品類別，以衡量各產品類
別的生命週期淨利潤，並稱之為 PLCV。將顧客終身價值模型應用到 PLCV 時的合
理性評估如下：（一）適用性和調整：產品和顧客的特性不同，產品生命週期可以
明確劃分為導入期、成長期、成熟期和衰退期，每個階段的特點和挑戰都不同，而
顧客生命週期則相對模糊。（二）通路代理商的特殊性：本研究的個案公司是通路

代理商，不自行生產產品。這意味著公司可能在產品生命週期的不同階段開始或終
止代理，這與傳統的產品生命週期概念有所不同。（三）成本考量：原有的顧客終
身價值模型可能不考慮取得成本和固定成本，但在 PLCV 的估算中，這些成本可能
很重要；本研究納入這些成本因素。（四）行銷成本：雖然 Berger and Nasr (1998)
的原始模型忽略行銷成本，但考量行銷成本在解釋實證結果和提供研究意涵時的重
要性，本研究將其納入模型中。具體而言，本研究將行銷成本視為產品生命週期中
的一個重要組成部分，並在淨利潤的計算中予以考慮。這一調整不僅使本研究的模
型更貼近通路代理商的實際營運情況，也為後續的實證分析和管理建議提供更堅
實的基礎。（五）模型選擇：在眾多顧客終身價值模型中，本研究選擇 Berger and

Nasr (1998) 的模型作為基礎，主要是因為其簡潔性和適用性。然而，本研究也參考
其他模型的優點，如 Gupta et al. (2006) 考慮顧客取得成本的做法。透過這種創新的
應用和調整，本研究旨在為 PLCV 的衡量提供一個新的視角，同時也希望能夠為通
路代理商的行銷策略制定提供更有力的數據支援。有關上述文獻所提出之生命週期
價值模型與本研究之關係，彙整如表 1。

三、消費者人口統計變數對購買行為或產品績效影響之相關文獻

消費者人口統計變數對購買行為或產品績效的影響一直是零售和市場研究的
重要課題。儘管這些研究主要基於消費者問卷調查，但其發現對於理解通路代理
商的產品績效也具有重要啟示。多項研究指出，消費者的性別、年齡、收入等人口
統計特徵會顯著影響其購物行為和對產品的偏好。例如，Zeithaml (1985) 透過對美
國超市消費者的調查發現，男女消費者在購物準備和價格敏感度上存在顯著差異。
Mortimer and Clarke (2011) 進一步指出，性別差異會影響消費者對超市各項屬性（如

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