【觀點】GA4助攻行銷實例!看鮮乳坊如何靠落實數據,找到「對的人」
【觀點】GA4助攻行銷實例!看鮮乳坊如何靠落實數據,找到「對的人」

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

在使用者隱私意識抬頭的近三年,簡直成為了廣告數據的動盪時代,而品牌又該如何精準找到「對的人」呢?

鮮乳坊自 2015 年募資專案開始,就以「獸醫現場把關」「嚴選單一牧場」「無成分調整」及「公平交易」四大堅持傳遞品牌理念,至今已推出多元產品線,甚至發展出全新商業模式,以訂閱制提供用戶更方便的消費選擇。而越發豐富的商品與服務選項,及涵蓋線上線下多處的銷售通路,使得「數據」的收集與應用變得更加重要。

從品牌內部變動到外部大環境影響,鮮乳坊選擇導入最新版的Google Analytics 4 (簡稱GA4),完善第一方數據資料庫,加速支持品牌成長。

網站改版挑戰、舊版GA3限制多

在開始建置GA4數據環境前,先盤點品牌成長面臨的挑戰與需求:

一、網站改版,事件埋設追蹤不符

鮮乳坊官網在改版後,面臨 GA 追蹤事件須重新埋設的問題,然在分析需求未被妥善釐清的狀態下,事件規劃與部署難以全面滿足行銷人員需求,進而產生數據斷層及缺漏問題。

二、系統分析限制,難以區分不同消費歷程

GA3 購物/結帳流程報表限制大,僅能針對單一路徑分析,且事件、分析項目皆為系統預設,無法依照消費情境提供客製化洞察。鮮乳坊提供消費者一般消費制及訂閱制兩種購物方式,受限於 GA3 報表規範,僅有半數資訊得以從 GA 上清楚觀察。

三、報表資料分析費時費力,增加行銷成本

GA3 自訂報表設定彈性仍有一定程度限制,且視覺化程度較低。面對品牌多元且複雜的分析需求,行銷人員往往需要將報表輸出後再運用 Excel 樞紐分析或製成圖表,方能有效觀察數據趨勢、探究變動因素。

策略導入GA4三階段,實現數據先決

GA4_鮮乳坊Showcase_三階段數據策略
CloudAD 三階段數據解決方案,打造「對的數據、對的分析、對的應用」,實現數據賦能
圖/ CloudAD

一、對的數據:部署 GA4 資源,直搗品牌需求
透過需求訪談、網站資源健檢,依照品牌人員數據洞察所需,擬定完整事件部署計畫,包含:
1. 基礎事件:完整規劃事件埋設清單,追蹤用戶於網站上的各項行為
2. 電子商務:依照電商情境規劃事件及對應參數,紀錄用戶購物流程與訂單資訊
3. 使用者屬性:自訂使用者屬性,協助品牌識別與篩選使用者,增添使用者輪廓、行為分析的維度與深度

GA4_鮮乳坊Showcase_事件部署
圖/ CloudAD

二、對的分析:建立自定義探索報表,洞察數據價值

GA4 相較於 GA3,在報表自訂的彈性與視覺化呈現皆有相當大的變動。善用 GA4 報表,再豐富的商品組合、再多元的購物形式皆能於介面上輕鬆呈現。不僅免去品牌匯出至 Excel 的時間,也降低加工過程可能誤植的錯誤機率。
透過自訂報表的建立,鮮乳坊大幅提升商業分析效率,舉其中兩情境為例:
1. 兩種購物流程追蹤:鮮乳坊一般消費制及訂閱制兩種購物模式,只需善用路徑探索報表,依據兩種流程定義事件,即可同時掌握各自的銷售狀況、轉換率、交易時長等數值。
3. 訂單概況:觀察各訂單交易狀況、商品銷量,有助於品牌快速掌握產品銷售特性、平均客單等洞察數字。對於後續新舊客溝通時的產品選擇、產品組合策略、促銷活動設計,皆有很大的幫助。
4.

GA4_鮮乳坊Showcase_購買流程報表
圖/ CloudAD

三、對的應用:擬定行銷決策,數據驅動商業佈局

有了對的數據與對的分析,便能進一步落實對的應用,影響行銷決策與商業佈局,讓數據發揮真實的價值。
鮮乳坊透過轉換路徑及歸因的觀察,找出接觸點佈局順序與媒體定位,落實數據先決行銷策略,提升資源配置的效率:
1. 轉換路徑報表:觀察前期、中期、後期接觸點的比重及行銷管道,便能有效安排波段策略,包含走期、媒體組合、預算比重等。
2. 歸因模式比較:觀察不同歸因模式下的媒體表現,找到媒體合適的定位,並搭配轉換路徑報表,擬定更完整的受眾溝通策略。
例如:比較「最初點擊」與「最終點擊」兩種歸因模式,找出吸引用戶點擊、促進用戶轉換的關鍵渠道分別為 GDN 廣告及關鍵字廣告,進而規劃兩種廣告在走期、受眾鎖定、素材/文案溝通切角上的策略。

GA4_鮮乳坊Showcase_行銷渠道轉換表現
圖/ CloudAD

原文刊登在CloudAD官網


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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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