本案例依原書第 2 章全球時尚零售案例的「How Do We Build?」部分重組。
把商品描述 AI 的策略構想轉成可衡量成果、資料需求與系統依賴。
原書的 Outcomes 要求每件商品描述從 30 分鐘降到 5 分鐘，同時支援多市場同步上市、維持品牌語氣，並透過優化描述改善商品可被找到的程度。
| 面向 | 原書內容 | 用途 |
|---|---|---|
| 每件描述時間 | 30 分鐘 → 5 分鐘 | 效率目標 |
| 其他 Outcomes | 多市場同步上市、品牌語氣一致、改善商品可搜尋性 | 避免只看速度 |
| 歷史資料 | 跨市場歷史商品描述 | 學習品牌與市場語言 |
| 績效資料 | 不同描述風格的績效指標 | 判斷哪些內容有效 |
| 行為資料 | 顧客搜尋與互動資料 | 支援優化 |
| 市場資料 | 市場特定語言偏好 | 在地化 |
| Dependencies | PIM、翻譯管理平台、電商 CMS、分析與績效追蹤工具 | 建立正式工作流 |
Excel：=(30-5)/30 計算目標時間降幅；並建立資料來源與依賴清冊。AI 可依歷史內容協助生成初稿與分析語氣，但不得把未驗證生成內容直接視為品牌合規。
30 − 5 = 25 分鐘。25 / 30 = 83.33%。5 / 30 = 16.67%。83.33% 是由原書 30→5 分鐘目標直接重算出的目標改善，不是原書另行公布的實際成效。即使達到時間目標，也必須同時維持品牌語氣、跨市場品質與商品可搜尋性。