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

價格、產品選擇與服務要素）之重視程度。此類基於消費者回饋的研究結果，對通
路代理商理解不同人口結構區域的產品銷售表現，具有實務參考價值。
家庭特徵也被認為是影響購買行為的重要因素。Bawa and Ghosh (1999) 的研
究顯示，家庭規模、戶主年齡和家庭收入等因素與購物頻率和支出金額密切相關。
Hoch, Kim, Montgomery, and Rossi (1995) 則發現教育程度、家庭收入和家庭規模會

影響消費者對產品價格的敏感度。這些發現雖然來自消費者層面的研究，但對通路
代理商分析不同區域產品績效差異提供重要的思考方向。
地理位置和店鋪特徵也被證明會影響零售績效。Kumar and Karande (2000) 的研
究顯示，超市周圍的人口密度和店內設施都會影響其銷售表現。Min (2006) 則採用
資料探勘技術，發現不同人口特徵的消費者對超市服務的不同偏好。這些研究雖然
聚焦於零售端，但其方法和發現對通路代理商分析產品在不同區域、不同類型通路
的表現提供具有價值的參考。

然而，在將這些基於消費者調查的研究結果應用於通路代理商的實際數據時，
需要注意以下幾點：首先，消費者調查反映的是個體行為傾向，而通路代理商的數
據則反映整體的市場表現，兩者之間可能存在差異。其次，通路代理商面對的是多
層次的市場結構（製造商－代理商－零售商－消費者），其產品績效受到的影響因
素可能更為複雜。再者，消費者研究往往聚焦於特定產品類別或零售形式，而通路
代理商則需要考慮更廣泛的產品組合和通路類型。
基於以上考量，本研究在設計研究模型時，將綜合考慮上述研究的發現，但會
較為關注通路代理商的營運特點。本研究將應用 AVM 產出的通路產品利潤資訊，
結合政府公開的人口統計數據，分析不同產品類型在各種人口特徵下的表現。這種

方法既參考過去研究的成果，又能更好地反映通路代理商的實際營運情況，從而提
供更有針對性的管理建議。
為克服消費者層級文獻與通路層級資料間之層級落差，本研究採取多項調和策
略：首先，透過 AVM 系統引入實際商品推廣成本與取得成本，使模型可捕捉代理
商在供應與銷售過程中的中介角色與決策複雜性；其次，模型中所使用之零售商交
易資料，實質反映終端顧客之購買選擇與實際銷售表現，故可視為整合型的「集體
行為反應」資料；最後，在模型設計上並未將個體行為理論直接套用，而是以其邏

輯作為應用基礎，發展具資料對應性的推估機制。整體而言，本研究透過資料層級、
變數設計與理論角色之重構，完成 B2B 與 B2C 理論之跨層級轉化與應用。

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