電商小白也好懂!掌握數位廣告新浪潮:零售媒體網絡「RMN」
電商小白也好懂!掌握數位廣告新浪潮:零售媒體網絡「RMN」
2022.04.22 | 新零售

近期國外電商圈再度討論起「RMN」(Retail Media Network)這個關鍵字,業界常稱為「零售媒體網絡」,因美國零售龍頭沃爾瑪(Walmart)針對旗下的媒體網絡新增影音廣告版位,以及自動化的廣告功能,零售業自己發展廣告媒體似乎將成為不可忽視的商業力量!

除沃爾瑪外,電商巨頭亞馬遜(Amazon)極早就建立了自家零售媒體網絡,亞馬遜同樣也提供多樣化的媒體管道,除一般常見的Banner,還有直播、影音等形式,今年(2022年)二月時亞馬遜發佈2021年第四季營收,光是平台上的廣告就為亞馬遜帶來97億美元,一年下來更賺進了310億美元,甚至比YouTube的廣告營收還多!

amazon
圖/ unsplash

什麼是RMN?

零售媒體網絡(以下簡稱RMN)到底是什麼?其實,在網路還沒發生的時代,就已經存在類似的「平台」。常見的街邊店、便利商店等等,消費者都可在店內看到各種商品的廣告,如今則是將這些廣告搬到線上,品牌可以透過與電商平台購買廣告版位,取得電商平台上較有競爭力的銷售位置,增加站上消費者的下單意願及品牌印象。

隨著科技的技術越來越成熟,AI數據收集及分析的能力也越來越強,連帶投放的精準度也跟著提升,亞馬遜則提供各樣場景、版位給廣告商,除了有網站之外,手機的App、Email,或是站外的推播通知都能刊登廣告,頂級的RMN系統更能提供細緻的分析,讓零售商精準掌握流量來源及ROI(投資報酬率)等。簡單歸納一下,電商品牌加入RMN有哪些好處呢:

第一、收集到第一方資料,更準確預測各樣的消費行為。電商網站的廣告投放也變得更個人化,更大幅降低傳統廣告的干擾性。

第二、提供精準的數據分析,幫助電商平台推出與消費者產生良好互動的新工具,甚至開發新的擴充工具。

第三、幫助電商品牌精準掌握消費者輪廓,將已購買的消費者轉換成長期的客戶,以及加速未結帳消費者購買下單。

RMN的興起,其實跟Google取消「第三方Cookies」策略有很大的關聯。對廣告主而言,沒有Cookies難以追蹤消費者的行為,但電商網站有了RMN系統。甚至利用消費者的數據建構出完整的用戶歷程。

根據外媒《Forbes》訪問一家調查機構,發現在2021年關注消費者數據及分析的電商增加三倍以上,近八成的電商品牌增加了在RMN的廣告預算,也顯見這塊市場正蓬勃發展。

big data
圖/ unsplash

不斷進化的功能與版位

維繫優質的客戶體驗其實是電商營運成功的關鍵,如果消費者在瀏覽電商網站時不斷被覆蓋面積大且不感興趣的廣告干擾,就會對品牌產生不好的印象,一旦出站也不容易返回,另外消費者的行為也不斷跟著改變,如果有AI機器學習能夠讓網站更了解「消費者在想什麼?」自然推薦商品也更加精準。

同份研究計畫也發現,有高達六成消費者表示,開始關注在電商網站瀏覽時產生可能的資安疑慮。顧客變得越來越聰明,越來越難從數據中找到固定的消費行徑,雖然疫情期間大部分的消費行為發生在網路世界上,但人仍然重視實體的消費體驗,購買日常必需的民生用品,還是以實體消費為主,也不受限於單一媒體,資料變得破碎難以整合。RMN的興起幫助電商平台更精準掌握到消費者的數據。

這些零售媒體廣告平台通常提供什麼樣的功能及優勢?提高投放廣告精準度,例如沃爾瑪提供了豐富的第一方數據資料庫,裡面包涵過去購買過的用戶、預期受眾及實體、線上的消費行為。

在站上收集第一方的數據,相較於第三方較為封閉,但是這樣的分析工具更能提供精準的策略優化建議。也因為RMN將線上跟線下的數據整合,讓廣告商了解數位、實體廣告該分配的預算,譬如品牌或產品適合在直播影音、行動裝置或影音的廣告,降低資源浪費,還能即時調整預算。

電商龍頭各自較力,RMN火力全開!

直播電商
圖/ Shutterstock

電商平台搭建自己的RMN並不是近期的趨勢,亞馬遜在2012年就發表自己的媒體網絡,沃爾瑪、Target等美國線下零售的龍頭也紛紛加入這個行列,甚至專賣特定品項的電商品牌,如主營連鎖化妝品店的Sephora,以及購物車APP起家的Instacart也開始搭建自己的廣告媒體平台。

沃爾瑪擁有完整、豐富的線下零售商資料,也已經開始建立相關網絡,並與相關領域的大型技術商The Trade Desk深度合作,建構了廣告需求方平台(Demand-Side Platform,DSP)提供給廣告商自行購買廣告,今年(2022年)二月沃爾瑪也公布了2021年第四季營收,廣告業務為他們帶來了21億美元,遠超推特(Twitter)。

搭建這樣的技術及網絡,一般中小型電商其實要維持營收成長都已經相當困難,但如果能連結眾多品牌成為大型的網絡,仍然能撈到不少RMN的紅利。禾多移動AviviD就連結了許多家媒體跟電商平台,並提供讓廣告主能投放的版位,曾經訂閱過電商網站、媒體網站的用戶,離站了一樣能接收到感興趣的的商品推薦。不只有叫回離站客,在電商網站上也有智慧推薦商品的引擎,能針對用戶瀏覽過的、消費過的商品,推測出他未來有興趣的商品,加速促購,近年幫助數十家電商品牌營收成長。

期待看到未來RMN市場的蓬勃發展,相信台灣在這個賽道上也不只有少數幾家,相關生態鏈所衍伸出的服務也令人期待。

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責任編輯:傅珮晴、侯品如

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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