foodpanda搭全球廣告科技巨頭,擴張RMN版圖!行銷人的夢幻零售數據厲害在哪?
foodpanda搭全球廣告科技巨頭,擴張RMN版圖!行銷人的夢幻零售數據厲害在哪?

外送平台巨頭foodpanda宣布和全球廣告科技公司The Trade Desk合作,為廣告主提供龐大的第一方零售數據,例如飲食喜好、生活習慣、消費偏好等資訊,讓廣告主可以精準把內容投放給最有機會購買產品的客群,提高轉換率。

這是foodpanda經營RMN(零售媒體Retail Media)以來再度擴大版圖,這次和The Trade Desk的合作涵蓋七大市場,包括台灣、香港、新加坡、馬來西亞、泰國、菲律賓以及巴基斯坦等地區。這次推出的方案,也讓廣告主可以利用The Trade Desk平台上的多元通路,包括OTT、音樂串流平台、應用程式、遊戲及網站等管道,運用foodpanda串接的數據,找到想互動的用戶。

retail media foodpanda
foodpanda近年積極經營RMN (retail media)事業。
圖/ 蔡仁譯攝影

foodpanda的RMN數據強在哪?The Trade Desk合作圖什麼?

The Trade Desk是一家市值高達380億美元的廣告科技商,主要服務是作為「第三方程式化廣告平台」,任務是讓品牌廣告主、廣告代理商等用戶,尋找最適合的媒體版位,並進行自動的廣告競價,主打平台上每筆交易都透明公開,廣告主可以清楚看到自己買到的是哪些類型的受眾、廣告露出在哪些媒體的何種版位,甚至可以掌握廣告的實際轉換效果,解決行銷人的痛點。

而要做到這件事,就必須串接大量夥伴的外部數據,「foodpanda擁有的數據是行銷人作夢也想得到的。」The Trade Desk台灣事業發展總監錢斯銘指出。而這次和foodpanda攜手合作,就讓開放網路中的廣告主,能買得到他們手中價值非常高的「第一方零售數據」,也就是去掉個人識別,單純只有消費行為、喜好標籤的數據。

foodpanda 廣告暨異業合作協理李儒婷分享 foodpanda.jpg
foodpanda 廣告暨異業合作協理李儒婷
圖/ The Trade Desk

foodpanda廣告暨異業合作協理李儒婷指出,foodpanda經營RMN的優勢在於數據量龐大、類別精細,能分析的角度涵蓋用戶整套消費流程,包含前期瀏覽、考慮階段,到最終下單購買,以及後續回購的忠誠度都能一手掌握,幫助廣告主找到最精準的用戶。

1. 資料量龐大:

全球3000萬活躍用戶,台灣400萬活躍用戶

2. 類別精細、分析面向廣:

下單時間點:下午茶、宵夜
飲食喜好:韓式、甜點、飲料
生活模式:從生鮮雜貨中看到母嬰用品、自炊習慣等生活資訊
消費習慣:回購忠誠度、付款方式、訂單平均金額、訂單平均商品數量等

效果如何?康寶精準找到「自炊族」,吸87%新客

擁有這些數據後,可以為廣告主產生的效益,也從實際案例中展現出來。聯合利華旗下食品品牌「康寶」是這場合作第一個客戶,康寶主要銷售的產品是能快速料理食用的湯粉、湯包,廣告想投放的用戶就是「自炊族」。

foodpanda靠著生鮮雜貨的消費數據,找到經常購買雞蛋、雞胸肉等生食的用戶,然後判斷是否通常在晚餐時段下單,藉此找到「自己在家煮晚餐」的用戶投放廣告,在測試期間,foodpanda用戶將康寶產品加入購物車的比例提升229%,轉換率也提高81%,最重要的是「87%買家都是新客戶」。

聯合利華台灣香港媒體採購暨數據媒體負責人蕭美霞指出,過去通常只能大量發廣告,後續也只知道有多少用戶點閱、看過這份資訊,但完全不知道轉換率,也無法即時優化廣告投放策略,這次合作感受到RMN和開放廣告平台的效益,未來會持續擴大這類行銷策略的占比。

延伸閱讀:品牌連動foodpanda最會!靠快商務廣告流量變現,「panda ads」如何穩衝2倍營收?

責任編輯:蘇柔瑋

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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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