Page 70 - 36-1

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

的產品，依據屬性區分為食品及用品兩大類；而對於細分的第二階段，將食品下分
為五大類別，分別為糖果零食類、沖泡保健類、飲料冰品類、酒類及日雜類，而用
品亦將再細分成五大類，分別為個人清潔類、個人用品類、美妝保養類、雜貨類、
2
紙棉製品類；針對細分的第三階段，分別將食品及用品中的五大類繼續下分 。
本研究對於產品進行之三階段分類，於個案公司所提供之「每月產品上架情況

表」新增欄位，包含「類別 1」、「類別 2」、「類別 3」，部分呈現如表 2 所示。

表 2 每月產品上架情況表（篩選）
productID 類別 1 類別 2 類別 3
4713043260107 用品 個人清潔類 臉部清潔
4713043260091 用品 個人清潔類 頭髮清潔
8886451011190 食品 沖泡保健類 成人營養奶粉
8888240000095 食品 沖泡保健類 沖泡咖啡
資料來源：本研究整理

（二）產品存活分析
本研究蒐集各產品之存活期間及 2021 年 12 月時之存活狀態，對於分群產品進
行存活分析。根據「每月產品上架情況表」，若產品該月有銷售資料，其值為 1；
若產品該月無銷售資料，其值則為 0。而依據上述定義，若產品連續 6 個月皆無銷
售資料，視為「產品死亡」。本研究於計算各產品存活期間時，是以個案公司開始
上架該產品的時點為起始點，以個案公司停止上架產品的時點為終點，計算該產品
總存活月份數作為生命週期時長，並於「每月產品上架情況表」中新增一欄位，命

名為「livemonths」；對於產品存活狀態，則新增一欄位，命名為「survival」，若
產品於 2021 年 12 月底前已死亡則標示 1，反之則為 0。本研究彙整後，依此建立「產
品生存時長彙整表」，如表 3 所示。

表 3 產品生存時長彙整表（篩選）
productID 類別 1 類別 2 類別 3 201601 201602 … 202112 livemonths survival
除蟲
4711101060034 用品 雜貨類 1 1 … 0 30 1
防蟲
藥膳
4710063134418 食品 日雜類 1 1 … 0 53 1
乾貨
4710943210010 食品 日雜類 調味品 1 1 … 1 72 0
資料來源：本研究整理

2 本研究依據臺灣某大型零售通路的分類方式來劃分產品類別。這種分類方法不僅在業內被廣泛
採用，也與消費者的購物習慣和認知相符。

62