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

地區或銷售點的表現。首先，應進行差異化分析，深入研究為什麼餅乾類產品在這
些特定地區表現較好，這可能涉及到庫存管理、產品陳列位置、當地消費習慣等多
個因素。其次，在表現優異的地區內，識別出表現最佳的銷售點，分析其成功因素，
如庫存管理策略、產品陳列方式、與當地零售通路門店的特殊合作方式等，並將這
些最佳實踐分享給其他銷售點。同時，個案公司可以建立內部學習機制，讓 90 位

業務人員能夠分享他們的經驗和觀察，鼓勵他們互相學習，交流成功的銷售和陳列
策略。考慮到不同地區的特殊性，公司還應開發針對性的區域營銷策略。例如，在
直轄市可能需要更注重便利性和快速購買，而在離島地區可能需要強調產品的保質
期和多功能性。
然而，需要認識到並非所有策略都能在所有地區同樣有效。正如個案公司總經
理訪談中所提到的，有些產品在不同地區的銷售差異可達 1,000 倍。因此，公司需
要建立一個靈活的系統，能夠快速識別哪些策略在特定地區有效，並及時調整。在

確認某些策略在特定地區成功後，可以謹慎地將這些策略擴展到其他相似的地區或
銷售點。最後，建立一個持續的監控系統，定期評估不同地區和銷售點的表現，以
便及時調整策略。

伍、結論與建議

一、研究結論
透過估算 PLCV，企業可以瞭解其生產或代理的產品，於其生存期間可以為企
業創造多少現金流量。因此，企業可以根據不同產品所創造之價值，形塑不同的產

品管理策略，從而將企業價值最大化。
議題一：如何應用 AVM 系統產出之產品資訊計算，計算 PLCV

本研究以通路代理商之角度，對於個案公司之代理產品及自有產品計算
PLCV，並將其「PLCV」定義為所代理之產品於開始上架至停止上架之整個期間，
能為企業產生之淨利潤或損失之現值。
對於 PLCV 模型，本研究參考過往專家學者所提出之顧客終身價值模型，使
用淨現值 (Net Present Value; NPV) 概念作為模型基礎，並應用行銷領域中細分市場
之概念，將產品依據屬性分群，運用細分之產品類別進行 PLCV 之估算 (Berger and

Nasr, 1998; Gupta et al., 2006; Jain and Singh, 2002; Rosset et al., 2003)。
PLCV 模型之重要變數包含各產品類別之預估生存時長及每月預期淨利。對於
預估生存時長，本研究採用過往個案公司上架過的產品其內部資訊，透過 Kaplan-
Meier 生存分析進行評估；針對每月預期淨利，本研究以個案公司導入 AVM 系統所
產出之產品利潤資訊進行估算。由於 AVM 系統以作業為基礎，可以將實際耗用之

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