上次提到在 2000 年的時候，我購買了人生中的第一台數位相機 Sony DSC-P1，開啟了數位攝影的旅程。雖然在這之前我已經使用過不少底片相機，包括全自動的傻瓜相機和傳統的單眼相機，但那時的拍攝對我來說僅僅是記錄生活，並未深入思考構圖、光影，甚至攝影歷史。數位時代的到來改變了一切，而 Nikon D70 則是讓我真正重視攝影的關鍵。
我在 2004 年看到 Nikon D70 的規格與性能時，毫不猶豫地選擇了它。它擁有 610 萬像素的 CCD 感光元件、最高 1/8000 秒的快門速度，以及能支援 RAW 格式的能力，這些特點在當時的數位攝影市場中是非常吸引人的。剛開始我並不了解這些規格的真正價值，但後來這台相機帶給了我在攝影這個領域裡截然不同發展。
D70 帶給我的挑戰比預想中更多，雖然它的硬體性能優秀，但最初我拍出的照片總是不盡人意，與我心中想像的畫面差距甚遠，這段挫折讓我明白，攝影不僅僅只是按下快門。為了駕馭這台相機，我開始認真看待曝光原理、光圈、快門、感光度，甚至測光的基本概念。從這個時候開始我買了許多攝影書籍，也時常向身邊懂攝影的朋友請教，真正讓我進步的，是一次次的實地拍攝和不斷嘗試。記得剛接觸 D70 時，我按照同事的建議，在公園固定拍攝一片芋葉，從早晨到午後，記錄不同光線下的變化，並嘗試不同光圈和快門的組合。雖然過程枯燥，卻讓我真正感受到基礎功的重要性。
數位攝影的便利性也促使我更加深入地了解攝影這門藝術。過去使用底片相機時，因為每次拍攝的成本高，我不太敢隨意嘗試不同的拍攝技巧。然而 D70 讓我不斷地嘗試、犯錯，並從錯誤中學習。同時數位相機的即時回饋也讓我逐漸掌握了曝光與構圖的技巧。這些在數位攝影中習得的知識，反而讓我在底片相機的使用上進步不少。我開始更懂得如何使用底片相機捕捉光影，也慢慢學會在快門按下之前，先思考每一張照片背後的意圖。
D70 除了是一台技術卓越的相機，更是陪伴我走過人生重要階段的夥伴。它跟隨我七年遊歷各地，記錄了我在山林中的探索、城市裡的發現，也拍下了我人生中的重要時刻。從第一段十一年的戀情到京都的求婚，以及婚禮上的感動，這台相機默默地記錄了我的生活與情感。同時它也見證了我從攝影新手，逐漸成長為能夠用鏡頭講故事的人。每當翻看那些用 D70 拍攝的照片，我總能感受到當時的記憶彷彿再次鮮活起來。
如今數位相機已經進化到另一個階層，但我始終認為 D70 是一台值得懷念的經典相機。D70 的色彩與細膩，是一個舊時代的縮影。在市場上回頭討論 CCD 相機的現在，某些單眼相機的表現讓人無法忘懷。
我最早接觸到數位相機時，是 1997 年時 SONY 推出的 MVC-FD5，相片儲存的載體是磁碟片。後來又用了 Sony MVC-CD1000 它的儲存媒介是可重複寫入的光碟片（應該很多人沒聽過磁碟跟光碟片）。在 2000 年時公司買了一台 Nikon CoolPix 990，我一個人到日本獨旅時跟公司借了這台數位相機，寫了「因為宇多田」的遊記，從這一年開啟了圖文寫作的習慣。在日本時我看到 SONY DSC-P1 這台相機的廣告，回台灣之後發現台灣有進口，於是我後來到台中的 NOVA 買了我個人的第一台數位相機，就是這台小巧的輕便型相機。
在 2000 年時這台相機算是同期相機裡最輕巧的，它使用當時才剛推出的 Memory Stick 記憶卡，這點讓許多人不看好，但我還是選擇了它當作我的第一台消費型 DC（那時候我的電腦已經都是使用 VAIO 系列，因此讀取 SONY 自家記憶卡很便利）。早期的消費型 DC，都是由相機裡內建的程式曝光設定來控制（沒有手動功能），因此若是要拍攝某些特殊的主題，那就必須熟悉相機本身的特性，然後再進行事前準備，這麼一來就能達到自己的需求，但掌握的這段時間一定會有許多失敗的照片。相機是一種工具，要如何利用不同的工具來表現或記錄下我們要的，是個很複雜的問題同時也是攝影的一種樂趣。
最近除了底片相機又開始流行之外，CCD 感光元件的相機，也帶動了一股風潮。我這台 DSC-P1 也是以 CCD 作為感光元件。在 2000 年的時候，CCD 感光元件的影像品質遠高於 CMOS，且在低光狀態下它可以捕捉較多的光，主要是其每個像素電荷都是由專門的電路來處理，因此低光表現比 CMOS 更好。但後來 CMOS 的製造成本低，功耗也低，加上它可同時讀取多個像素的信號，這對高速連拍或影片錄製的表現更好，隨著製程技術的不斷提升，像背照式（BSI）感光元件的出現，光可以直接抵達感光層，低光表現與雜訊表現都有所提升，畫質更為清晰細膩，且感光元件可以容納更多的像素這也讓解析度不斷的提高（Stacked Sensor）。所以現在看到的都是 CMOS 的感光元件了。
這一系列的照片，是 2000 - 2003 年期間的工作與日常，都是這台 SONY DSC-P1 所拍攝的，回頭看當年的照片對比到現在，發現自己攝影的構圖跟其他的表現，還是有一點進步的。
◎引言
在上一篇《AI 助力產品規劃與市場洞察的應用》中，我分享產品開發過程中「揣摩上意」、「集思廣益」、「市場分析」的方式與經驗，這一篇我將接續分享「商業模式」、「市場份額」如何展開，並以「會員紅利系統」與「訂閱服務機制」應用在：健身俱樂部、電子商務平台、餐飲連鎖品牌、共享辦公空間、娛樂與影城、旅館住宿集團與OTA，這六種類似的產業，作為參考的範例。
當我們已經確認了前段的需求，並且做了市場的需求分析與調查之後，再往下就需要思考我們想推出的解決方案或服務，其商業模式應該如何展開，才能夠確保有足夠的獲利支撐這個產品。同樣的也應該預估產品在市場中潛在的影響力跟競爭地位，並制定一個有機會達成的市場份額，在之後的銷售規劃上才能圍繞這個目標來進行。
以下將延續上篇探討「會員紅利系統」與「訂閱服務機制」這兩種商業模式在不同產業中的應用，包括健身俱樂部、電子商務平台、餐飲連鎖品牌、共享辦公空間、娛樂與影城、以及旅館住宿集團與 OTA。此外，還會介紹如何透過市場份額的分析來評估這些模式的潛在商業價值。
◎會員紅利系統與訂閱服務機制的商業模式
⦿會員紅利系統的商業模式
•積分累積與兌換：通過用戶的每次消費累積積分，這些積分可以用於兌換商品、優惠券或免費服務。這種模式的優勢在於能夠提高用戶的重複消費頻率，增強品牌忠誠度。適合各類高頻率使用場景，例如餐飲、零售與健身。
•推薦獎勵：用戶通過邀請新會員加入可獲取額外積分，這種方式不僅能增加新客戶，還能提高現有會員的參與感與忠誠度。這種模式適合需要快速擴大用戶基數的行業，如共享經濟平台與電子商務。
•分級會員制：根據積分的累積，會員可以晉升至不同等級，每個等級享有不同的專屬權益，例如折扣、升等、獨家活動邀請等。這樣的層級設計能激發用戶進一步消費以達到更高的會員等級，適合娛樂、影城及旅館住宿集團。
⦿訂閱服務機制的商業模式
•固定費用訂閱（預收）：用戶每月或每年支付固定費用，以獲取無限次使用特定服務的權利，例如健身房的月卡或電影院的 A-List 計劃。這種模式的優勢在於現金流穩定，並能提高用戶的使用頻率。
•增值服務訂閱：在基本服務之外，提供額外的增值服務，這些服務可能包括專屬內容、特別折扣或專屬活動。此模式適合電子商務平台與共享辦公空間，能吸引願意支付更多的用戶。
•按次消費訂閱：結合按次消費與訂閱模式，用戶支付較低的訂閱費用後可享受每次消費的額外優惠，例如餐飲連鎖品牌的飲品訂閱服務。這樣的模式能夠兼顧穩定收入與促進消費頻率。
•多元化訂閱：提供不同層級的訂閱選擇，每個層級對應不同的服務範圍與權益，例如共享辦公空間的基本會員與高級會員服務。這樣的多元化設計能滿足不同消費能力的用戶需求，並最大化收入潛力。
從 1997 年開始，我就習慣使用行事曆來管理每天的工作，在當時使用的是 Outlook。時至今日，我已經改用 Mac 和 Google 的行事曆，搭配蘋果備忘錄與 Google 的待辦事項應用，逐漸建立起一套屬於自己的工作管理系統。這些工具的功能不盡相同，但它們的核心價值在於協助梳理時間、掌控進度，以及記錄重要細節。
現在的敏捷開發包含採用 Scrum 與 Kanban 的相互搭配，跟我使用這幾個工具的概念類似，這包含規劃與檢視的循環作業、工作事項的拆解與分層管理、不同工具間的動態轉換，基本上 Scrum、Kanban 是以團隊為概念來運作，而我使用的方式則是針對個人工作管理的一種模式。因此這篇就簡易分享我如何使用這幾個隨手可得的工具，來優化我的工作模式。
◎行事曆：規劃未來與檢視過去的好幫手
行事曆是這三個功能裡我最早接觸的，求學階段我是使用傳統的日誌手寫紀錄，邁入職場後發現有電子化工具，我就轉改為用電腦跟 PDA 來紀錄。對我來說行事曆不僅僅是提醒工具，而是一種反思與歸納彙整的載體。最早期我會在每月與每一年度回顧整年的工作狀況，但養成檢視行事曆事項後，我就把這種檢討進一步固定為每週都進行。通常下班的路上，我會回顧上一週的工作狀況，並檢視有哪些問題需要解決；而最後一個假日晚上，我會預先安排或調整接下來一週的工作優先事項。
我對行事曆的使用非常直觀，所有需要安排具體時間的事項都會記錄在這裡，包括專案的時程安排、團隊的固定會議，甚至是我的運動計劃。最早它在團隊工作中若是有搭配 Lotus Note 或 Microsoft Exchange 伺服器，可以將個人的行事曆與其他同事分享，在 2000 年初期這是很新穎的模式，而現在使用 Google 行事曆就可以輕易分享各種行程，也可以預約實體設施。而行事曆不僅是用來規劃未來，也能成為追溯過去的工具。我可以藉由查看行事曆，搜尋特定關鍵字，快速掌握某段時間的工作狀態，或找到某些項目延誤、重複發生問題的原因。
◎引言
在產品開發的過程中，規劃與分析是決定產品成功與否的關鍵環節。無論是初創公司還是成熟企業，精準的產品規劃不僅能幫助團隊聚焦於核心目標，還能有效應對市場的競爭與挑戰。如何進行全面而深入的產品分析，並制定具體的執行策略，是產品開發過程都需要面對的課題。
產品規劃通常涵蓋多個層面，從理解市場需求到設計商業模式，從制定價格策略到選擇銷售管道，每一個環節都需要結合數據分析、用戶研究以及創新的思維方式。這不僅是對產品價值的深度挖掘，更是企業在激烈市場中獲得競爭優勢的必要步驟。
對於產品規劃，我一般會從「揣摩上意」、「集思廣益」、「市場分析」開始，接著思考「商業模式」、「市場份額」、「產品結構」，最終再進行「價格策略」、「銷售策略」的規劃。之前我分享過<如何擬定網路平台產品的定價模式>，裡面提到如何有效制定產品的價格策略。而這篇文章我將以結構化的方式，分享我在軟體平台開發過程中，會進行的產品規劃與分析的前期核心環節，包括如何揣摩需求背後的商業目標、如何進行市場與競爭分析。同時也會分享如何透過AI工具的輔助，提升我們作業的廣度與效率，希望這些清晰的框架與實際經驗的分享，可以提供完整的產品規劃指引。
◎揣摩需求與目標：理解產品的本質
產品規劃的第一步是明確需求背後的商業目標，這是一切決策的起點。需求通常來自多種管道，例如常見的是由經營層/老闆提出一個戰略概念、或是我們從使用者回饋中發現未被滿足的痛點，抑或是競爭環境中出現的挑戰。無論來源為何，最終的目的是確保產品的設計方向與公司的商業發展藍圖保持一致。這裡我覺得很重要的一點，需求提出只是開頭，不論是由誰所提案，負責作業的人都要進行適當的市場解析與研究，最終才制定一個可行的產品方案。千萬不要只評直覺或單一觀點，就投入產品的規劃與開發。
例如，我們接到經營層提出一個目標：「提升現有產品的用戶黏性」，更具體而言公司希望能夠促使現有客戶持續進行消費，並透過建立完善的系統與機制，進一步強化客戶與產品的連結。這個策略不僅能提升客戶忠誠度，還能有效降低市場開發成本，因為對於企業來說，維繫舊客戶的成本通常遠低於開發新客戶。同時公司也希望藉此實現資金預收，為企業帶來穩定的現金流，從而更靈活地管理金流水位，支持公司的業務運營與擴展。
這個看似簡單的需求，其背後蘊藏著多層的事項要進行分析跟考量。我們利用這個假設的目標，開始進行產品規劃的實作拆解，由於不同行業別對於產品用戶黏性的切入點都不相同，我就以網路平台的角度來切入，實作中提到的一些情境、系統規劃，會適用於下列的幾種產業：健身俱樂部、電子商務平台、餐飲連鎖品牌、共享辦公空間、娛樂與影城、旅館住宿集團與OTA。
在這個階段我會透過生成式語言模型來提供給我產品方向的思維參考，我可以給予一個提示詞詢問：「在網路平台中，要達到提升現有產品的用戶黏性，有哪些系統功能可以實現呢？」透過像 ChatGPT 這類的語言模型，就會給出一些參考，像是會員積分與紅利系統、VIP 分級會員系統、推薦系統與個性化內容、任務與獎勵系統、個性化行銷與消息推送、訂閱制服務與專屬內容......等。當我收到這些參考項目時，就會開始跟我已知的服務進行關聯，例如會員積分與紅利與會員分級系統，不論在零售業或是旅遊娛樂產業都很常見。推薦系統跟個性化內容，最早在 Amazon 電商最為知名。任務與獎勵系統像Nespresso膠囊咖啡，或是寶可夢的手機版遊戲，都有這一類的設計。跟已知的服務關聯是很重要的一個環節，一方面讓我們更進一步去理解這個功能的可行樣貌，另一方面也養成對於生活中接觸的不同事物仔細觀察的習慣。
除了透過提示詞來取得產品方向的參考外，還可以不斷的利用提示詞深入分析，或對於我們不太理解的項目進行解釋。同時也可以提供目前我們已經擁有的功能，來推理較適合開發哪一種新的功能達到公司的目的。例如可以透過這個提示詞來詢問：「上面提到的功能哪一種最能實現預收金流，以及技術上面的困難度最低，使用者的接受度也最高？」這時語言模型回覆提到「訂閱制服務與專屬內容」 是最能實現預收金流、技術困難度相對較低、且使用者接受度最高的一種功能。通常語言模型回覆的內容更多且更完整，因此可以往復進行提示詞的修正，最終獲取我們需要的資訊。
彙整了公司的需求以及我們整理的資料後，可以將本次產品規劃的核心目標定為：快速吸金以提升公司資金流動性，同時打造一個具黏著力且具備競爭壁壘的商業生態系統。這個目標的具體呈現與達成是透過推動「會員紅利」系統與「訂閱服務」機制，讓會員每年預先支付一個額度的會費，換取公司旗下的產品服務，而針對這個我們可以繪製一個系統目標的心智圖。
同樣心智圖的產生，也能以 ChatGPT 來作業，我們可以要求生程式語言模型以 Markdown 的格式來輸出心智圖，之後再將這個 Markdown 語法的文件，轉存成md檔再透過心智圖軟體來開啟，例如 Xmind 或 EdrawMind 來呈現心智圖。但這裡也需要注意一點，現有版本的生程式語言模型，其原理就是個受過大量資料所訓練出來的文字接龍。它所回答的內容不一定是真實的，我們可以透過這個輔助工具來提升效率，並快速獲取資料，但這些資料的彙整跟吸收，還是要仰賴我們的思維才能成為有用的東西。同時語言模型產出我們要求的格式時，有時會出錯，因此也必須了解這些格式的語法，當它出錯時才能進行提示詞的修正與調整。AI 工具很好用，但使用它也需要具有一定的知識背景。
