回顧2023年數位趨勢：GA4時代開啟、AI應用爆發、零售媒體廣告夯⋯你都跟上了嗎？|數位時代 BusinessNext

2023 的數位行銷在隱私政策下，企業更加重視第一方數據的價值，透過直接與客戶互動所得數據，結合個人化行銷策略，提高客戶滿意度並在競爭中脫穎而出。這一年，在數位行銷及廣告科技的突破中，GA3 轉換 GA4 對行銷人員來說是一大挑戰，如何重新定義 GA4 指標以及利用 GA4＋BigQuery 收集第一方數據，都會是企業掌握自家數據的重要優勢；不止如此，人工智慧在數據驅動時代扮演重要角色，生成式 AI 如 ChatGPT 在各行業應用廣泛，雖具有強大的潛力，但培訓相關人員和操作仍是挑戰。零售媒體廣告的崛起，為零售業創造新的收入來源，並有效提高廣告轉換率；短影音在社群媒體中成為主流，而 Reels 打破極限，持續成為短影音霸主，攻佔影音市場，CTV 影音廣告也在大螢幕上成為廣告主相爭的戰場，影音市場持續火熱發酵。

現在，讓 TenMax 與大家一同回顧 2023 年，數位行銷與廣告科技的重點趨勢：

個人化行銷時代，第一方數據幫助企業突破營收新高

在個人化行銷時代，企業正逐漸意識到第一方數據的關鍵價值，這種源自直接與客戶互動所得到的數據，結合個人化行銷策略，第一方數據成為企業突破營收新高的關鍵利器。通過分析第一方數據，企業可以深入了解客戶的需求、偏好和行為，進而提供更具有價值和個人化的產品或服務，不僅提升客戶滿意度，更能在競爭環境中脫穎而出，實現更高效的市場溝通：

1. GA3 將被淘汰，轉換 GA4 勢在必行

Google 在 2023 年 7 月 1 日起淘汰了通用版 GA (Universal Analytics，UA，或簡稱 GA3），並且改版成 GA4。如今 GA3 裡的所有分析功能已完全停止運作，由新一代 GA4 取代，雖然 GA3 資料不再更新，但是仍可以使用通用版的 GA3 介面。這對原本熟悉於 GA3 分析功能及介面的行銷人員而言，轉換 GA4 將會是一個巨大的改變跟挑戰。

過去的 GA3 主要著重於分析工作階段和用戶在網頁上的瀏覽時間以獲取數據資料。然而，新一代 GA4 將重新定義分析方式，GA4 不再僅關注工作階段和瀏覽時間，而是透過使用者和事件作為分析的主要指標，並且整合了舊版的工作階段、瀏覽、畫面、事件、社交互動、交易次數等多維度，統一以「事件」來定義，從而協助行銷人員更有效地進行決策與分析。

2. 隱私政策下，GA4＋BigQuery 如何成數位行銷主流

隨著對用戶資料隱私的重視不斷增加，2023 年的數位行銷更加注重透明度和合規性。企業需要優化資料的收集方式，以確保合法、透明且尊重用戶隱私的行為。在隱私政策下，第一方數據就成為了行銷人員的寶貴資源，並協助企業更好地了解消費者需求，從而制定更有效的行銷策略。

而 GA4+BigQuery 這兩大行銷工具，就能協助企業搜集最有用的第一方數據，並且有四大面向優勢，第一，整合多渠道數據：GA4 可以收集多個數據來源，包括網站、行動應用、社交媒體等，將這些數據整合到一個平台上。透過 BigQuery，您可以將這些數據進一步整合和分析，獲得全面的多渠道數據洞察。

第二，實時數據分析：BigQuery 所收集到的資料，皆是非抽樣、完整的第一方數據，並可永久保存；另一方面，BigQuery 可以透過 SQL「即時」搜集用戶的使用資料，幫助行銷人立即掌握數據、做出高品質決策。

第三，自定義報告和數據視覺化：利用 BigQuery 的 SQL 查詢功能，創建特定需求的自定義報告。使用視覺化工具如 Data Studio，以 BigQuery 提取的數據建立可視化報告，更好地理解數據並分享結果。

第四，充足額度免費串接：GA4 最長的數據保存時間為 14 個月。過去，一年得斥資 450 萬台幣升級 GA360，才能串接 BigQuery，現在 GA4 可以開放串接 BigQuery ，讓企業輕鬆掌握數據資料，永久保存手中！

透過「自動化」優化行銷效率，AI 技術成最佳輔助工具

在這數據驅動的新時代，人工智慧透過精準的數據分析和預測模型，為企業帶來前所未有的行銷革命。AI 不僅能夠快速處理龐大的數據，更能深入洞察消費者行為，量身打造個人化行銷策略。而其優勢在於不斷學習和適應市場變化，助力企業更靈活地應對挑戰。融合人工智慧的行銷策略，不僅提高效率，更帶來前所未有的創新和競爭力：

1. 生成式 AI 大爆發！引領企業加速智能化轉型

在 2023 年的 Meta 行銷高峰會上，更揭示了未來三年內 AI 在行銷產業中的崛起趨勢。調查指出，行銷人員將以 1.6 倍的速度提高對 AI 和機器學習的使用率，強調 AI 在內容生成和訊息傳遞中的關鍵角色。今年，被譽為「超級AI」的 ChatGPT 在短短 2 個月內吸引全球 1 億用戶，展現生成式 AI 的強大威力。

生成式 AI 逐漸融入日常生活，而 ChatGPT 更廣泛應用於各年齡層，跨足不同產業，其聰穎的表現讓人驚豔。ChatGPT 的出現代表生成式人工智慧使原本專業性強的任務變得更普及，除了強化用戶體驗，相較於以前的人工智能聊天機器人，它更能理解客戶需求，減少答非所問的情況。ChatGPT 是一種自然語言處理模型，擁有與人類對話的能力，並能生成文字、聲音、圖像、影片等多種內容。它的核心是 GPT，即「生成式預訓練轉換器」，其中「生成式」表示 AI 模擬人類創造力，「預訓練」指 AI 接受大量資料訓練，「轉換器」是指基於 Transformer 模型的深度學習結構。

2. ChatGPT 在聊天機器人領域的應用前景

今年，生成式 AI 優秀的代表包括 ChatGPT、Bard、Claude 2、GitHub Copilot、Bing AI 等，它們在不同領域展現出強大的應用價值。然而，生成式 AI 的使用方式不僅在於解答，更重要的是提出良好的問題。隨著 ChatGPT 的崛起，全球雲端通訊公司Infobip，也正積極研究將其應用於聊天機器人（chatbot）產品中。Infobip 透露，目前 ChatGPT 商業應用相對較少，但已有客戶表達需求，特別是金融機構。ChatGPT 提供了重要機遇，能夠改善用戶體驗，相較於以往的人工智能聊天機械人，ChatGPT 更能理解客戶需求，並能夠快速解決問題，預計在數年內將會商業化應用。

然而，培訓相關人員以及 ChatGPT 在企業應用中的具體操作仍然是一大挑戰。儘管 ChatGPT 的操作看似簡單，但在整合到即時通訊或 WhatsApp 等平台上，還需要仰賴專業人才的支持。2023年，人工智慧在數位行銷領域的應用將繼續擴大。從客戶服務機器人到智能廣告投放，AI 將協助企業更有效地理解消費者行為，將個人體驗和廣告效果達到最佳化。

零售媒體帶來巨大商機、玩轉零售產業

隨著數位時代的來臨，消費者的購物行為逐漸從線下轉移到線上，零售業也積極布局電商平台，以搶佔龐大的線上市場。零售媒體廣告的崛起，正是零售業與電商平台共生共榮的必然結果：

1. 零售媒體廣告崛起的不可忽視趨勢

零售媒體廣告在當今數位時代扮演著重要的角色，能夠利用大量零售商的消費者數據，根據消費者的購物意向和瀏覽歷史等資訊，實現精準的廣告投放，進而提高廣告轉換率。這種個性化的廣告策略不僅有助於零售商增加銷售額，更能協助品牌在消費者的購物旅程中建立優良的品牌形象，提升消費者的購買意願。根據 WARC 的《WARC’s Marketer’s Toolkit 2023》，零售媒體已經成為全球第四大廣告媒介，並且預計在 2023 年全球廣告支出將達到 1,219 億美元，相較去年增長了 10.1%。在美國，數位零售媒體廣告更是預計在 2023 年增長 25.8%，達到 513.6 億美元，並預計在 2024 年達到 611.5 億美元。這種逆勢成長的現象在全球經濟體衰退、通膨的環境中尤其引人注目，為零售商和品牌主創造了新的收入來源，並推動了零售媒體廣告的商業模式創新。

2. 零售媒體掌握商機，引領零售產業遊戲規則

零售媒體廣告的發展，將進一步推動零售產業的發展，為零售商和品牌主帶來新的機遇。零售商需要積極擁抱零售媒體廣告，充分利用其優勢，提升競爭力。在美國，Amazon 利用零售媒體幫助品牌主根據消費者的購物意向、瀏覽歷史等資料，精準投放廣告 ; 沃爾瑪的 Walmart Connect 廣告平台，可幫助品牌主在沃爾瑪的線上和線下管道上投放廣告，提升品牌知名度和銷售額，提升廣告轉換率。根據凱絡媒體的調查，2022 年台灣零售媒體廣告市場規模達到新台幣 600 億元，預計 2023 年將成長至新台幣 700 億元。零售媒體廣告在台灣的發展，將為零售業和品牌主提供新的行銷機會。

然而，要發展零售媒體廣告平台，零售商需要確保擁有足夠的第一方數據、建立完善的顧客數據平台，以及強化受眾分群能力，這些資源和技術需仰賴工程團隊的協作才能達成。TenMax 在今年也為知名電商平台完成了零售媒體廣告平台的建置，並在雙 11 高流量期間廣告成效、營收均有優異的表現，助力客戶營運成果突破新高，更奠定了零售媒體廣告在台灣發展的基石！

串流影音、短影音、聯網電視廣告成效

在媒體串流時代，影音廣告成為品牌行銷的關鍵工具。除了傳統廣告途徑外，智慧電視、OTT平台和社群網路也成為熱門的影音廣告投放管道。而近年短影音已成為社群媒體的主流趨勢，這與現代人生活節奏加快、注意力分散的現象息息相關：

1. 短影音仍是王道！Reels 打破極限，品牌形象全方位提昇！

近年來，全球社群使用率持續提升，各大社群平台也紛紛推出短影音內容格式。其中，Meta 旗下的短影音平台 Reels，更是在今年初短短三個月的時間內增長了 2.2 億的使用者，它的迅速崛起，更成為了短影音市場的領導者。基於 Instagram 的平台，Reels 擁有全球超過 20 億活躍用戶，操作介面簡單，容易上手。Reels 提供多種創作工具，如音樂、特效、濾鏡等，讓用戶可以製作出更具創意和趣味性的短影音。以精準的推薦演算法機制，Reels 還能根據用戶的興趣推薦相關的內容，讓用戶更容易找到自己感興趣的短影音。如今，Reels 已成為品牌擴大觸及、強化品牌形象的新利器，企業應加速投資運用 Reels 訴說品牌故事，極大化接觸潛在消費者。

2. 觀影習慣回歸大螢幕，CTV 影音廣告商機升溫

隨著智慧型手機、平板電腦等行動裝置的普及，人們觀看影音內容的習慣也隨之改變，從傳統的電視轉移到行動裝置。然而，近年來隨著 OTT 平台的興起，以及 5G、AI 等技術的發展，觀影行為又逐漸回歸大螢幕。根據市場研究機構 eMarketer 的調查，2023 年全球 CTV 裝置的普及率達到 82.8%，其中台灣的普及率則高達 92.7%。這意味著越來越多的人開始在 CTV 上觀看影音內容。因此，CTV 影音廣告成為廣告主爭相搶奪的市場，廣告商可以通過優化廣告內容、提高廣告投放的精準度等方式，在 CTV 上取得更好的廣告效果。CTV 連網電視的興起已經改變了台灣人的收視習慣，特別是在家庭娛樂方面。品牌行銷和內容經營者應該準備好適應這一變革，並利用 CTV 廣告提供的新商機。

綜觀以上，個人化行銷時代帶來創新的革命，廣告與行銷科技的的突破，皆提高了商業效率並創造創核心競爭力。TenMax 作為行銷科技領導品牌，在 2024 年將持續陪伴企業，協助探索行銷與廣告科技趨勢，提供更多新知識，協助企業發揮影響力！

本文授權轉載自：TenMax

責任編輯：蘇祐萱

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。