要如何將旗下集團的消費數據整合在一起，產生廣告綜效與提升電商導購訂單轉化率，恐怕是每一位橫跨多產業領域老闆朝思暮想的事情了。沒問題，透過AI就可以逐步幫您辦到 東森得易購為東森國際集團相關企業，其關係企業包含東森國際、東森新聞雲、東森保代、東森自然美、東森全球行銷、東森寵物雲、Her森森、分眾傳媒與香港草莓網、熊媽媽買菜網等公司。在集團關係企業跨產業、跨領域的情況下，加上各單位會員系統獨立運作，消費者數據無法於集團內互通，讓東森集團「將客戶放在上帝的位置」的承諾難以進一步落實。 東森集團旗下公司涵蓋產業範圍廣泛，會員數據庫龐大而分散。 東森集團具備龐大的會員流量，且已應用AI新聞推薦演算法等相關技術於各場域，東森集團各單位的會員系統獨立運作，消費者數據亦無法於集團內互通，缺乏全面性消費行為分析依據，導致無法提升個人化服務與行銷策略的精準性。 東森集團分析現今零售市場所面臨的挑戰與趨勢時表示，因應消費者需求轉變，非傳統型新商業模式紛紛興起，形成零售破碎化現象。各式新興商業模式提供滿足屬於自己的利基市場的服務或商品，消費者將會減少依賴傳統零售模式。 而零售破碎化現象最明顯可在新興國家觀察到，其以跳躍式的方式發展出新興零售，如高成長的快閃拍賣電商品會威脅傳統 B2B2C電子商務平台市場，新興商業模式快速瓜分傳統零售商場，甚而顛覆既有市場遊戲規則，預計未來零售市場將會繼續向細分發展。 新零售產業快速導入AI應用 迎戰高度競爭市場 在虛實融合趨勢下，實體零售業者與線上電商業者之界線日益模糊化，實體零售業設立品牌購物官網、開發品牌 APP、投入電商平台，另一方面電商業者也開始設立線下實體體驗店，擴大與客戶的接觸。為提升營運流程自動化程度以及達成顧客體驗個性化之目標，兩者皆透過線下與線上串接探索消費者數據輪廓，以 AI機器學習、深度學習、電腦視覺、語言處理、移動控制與推動決策技術為基礎，積極導入智慧零售AI應用，形成新零售產業 。 此外， Google Chrome於 109年宣稱 2年內 關閉 3rd party cookie功能， 零售企業 將無法用Cookie追蹤個人化、理解使用者在各個時間、地點、廣告上的使用，導致跨裝置、跨平台追蹤的公司將被迫轉型，也代表 將面臨巨大流量廣告銷售困難。 因此，東森集團決定導入「OneID AI流量變現服務驗證計畫 」，成立東森集團專屬的數據聯盟，運用「 Unified ID」進行跨產業、跨服務的資料交換。將關係企業由以往的蒐集個人化數據，轉為分析整個產業間消費者會有的相同行為特徵，再將其進行分群，以取得相同行為特徵的使用者，並提供其有興趣的內容。並利用第一方數據與 AI技術提升廣告點擊率，提升廣告商業價值以及電商導購訂單轉化率。 此一計畫的AI技術由東森與華碩電腦共同開發，系統架構主要開發項目包含專案規劃、系統架構設計、系統環境建置、演算法開發、演算模型驗證以及系統驗證等，其應用技術涵蓋大數據平行運算框架、自然語言處理、用戶推薦嵌入系統、相似度搜尋、搜尋引擎索引、點擊率預測等技術。此計畫為研發一個全面的數據收集、加工、整合平台「數據中台」，吸收各種數據源的數據，以用戶為基本單位，形成結構化的數據表，並進行用戶標籤的計算，以期精準描述各用戶的特性。而後利用此數據進行 AI精準廣告投放。nbsp 東森數據中台架構圖 東森導入OneID AI流量變現服務 預估成本效益可達2倍 東森表示，本計畫主要核心應用到「用戶行為數據」及「AI技術」兩塊，其中用戶行為數據為東森集團提供；AI技術則由公司團隊與華碩團隊共同開發，涵蓋AD Serve系統、精準受眾估計系統、AI自動優化系統、廣告效果分析系統、用戶畫像系統等。而東森與華碩共同開發與華碩共同開發AI技術，其各客戶數據與流量獨立不互通。 根據估算，此開發計畫總成本效益可達200，預期可明確掌握用戶數位軌跡，行為與輪廓之效益，將可帶來客戶終身價值LTV的大幅成長，有效整合東森線上線下，提升會員服務內涵，並大大增加企業價值。 未來，東森集團將持續拓增國際市場，目前鎖定中國大陸作為主要推廣市場，將整個服務模組，以東森全球的營運模式，拓展到全世界華人市場，並於兼顧GDPA compliance 的條件下，再結合草莓網，將東森新零售服務以大數據及AI的優勢，服務面向全世界。 東森集團將透過草莓網將服務與技術擴增至全球市場。

擁有台灣實體連鎖藥妝龍頭地位的台灣屈臣氏，近年來持續擴大數位轉型的腳步，自2014年成立屈臣氏網路商店，積極發展電商市場外，更透過結合Insider的AI技術，自營的官網加上藉由大量的門市銷售數據、會員消費行為累積，及AI的個人化推薦、在最佳的時機點投放最佳的接觸訊息給使用者，大幅提升消費者在Online成交與在線下購物的OO全通路消費體驗，大大提升轉換率。 OO線上加線下 提升客戶轉換率，帶動業績成長 屈臣氏集團為全球零售巨擘，過去30年在台灣落地深耕，專精於零售、門市營運SOP流程優化、零售供應鏈等，但對於電子商務平台經營只有數年，在電商領域如何提升轉化率、透過個人化的AI演算法提供客戶最佳化購物體驗並無足夠的人才與技術資源。 相比於在零售業經常被討論的「O2O」（online to offline），屈臣氏奉行的方向則是「OO」，也就是線下加線上。目前在屈臣氏網路商店下單的客戶，約有兩成會選擇到門市現場取貨。這時門市人員的服務如果到位，扮演現場購買的「觸媒」，就有機會利用線上商店導進來的客戶，為實體店創造額外業績。 根據統計，屈臣氏擁有將近600萬會員，在實體門市零售領域交易資料量龐大，但對比擁有120萬以上APP活躍用戶及近300萬App 下載量，會員活化的程度仍嫌不足，若能夠透過AI技術進行數據整合，也就是透過AI提供客戶進行最佳化的商品推薦以提升客戶從Offline 行為轉換至Online消費，或是導引線上客戶前往門市消費，將可提升大大客戶轉換率，帶動業績成長。 首頁個人化推薦模組：為您推薦 屈臣氏原始使用的開發套件為全球系統商SAP的電商解決方案Hybris，對於電子商務比較偏向單純展示、銷售，缺乏足夠技術資源處理提升消費體驗升級的相關解決方案。 Insider是一家行銷科技（martech）公司，在全球25個城市設有據點，並在台灣有專業的顧問團隊，提供顧客在地化的數位解決方案，致力於以技術優化數位行銷成效，幫助品牌推動數位成長。Insider是許多國內及全球企業包含屈臣氏、家樂福、IKEA、Lenovo、愛迪達、信義房屋、新加坡航空等大型企業的合作夥伴，在透過AI技術提升客戶轉換率、回購率、及提升廣告投資報酬率績效卓著。 屈臣氏引進insider AI演算機制主要是為了加強客戶體驗，透過AI的個人化、整合式行銷模組提升顧客戶消費的互動體驗。進而提升電子商務轉換率，以及透過AI的功能找尋對的客戶，增加新的客群、提供顧客更好的購物消費者體驗。 各頁依據客戶行為觸發折扣碼複製功能推薦 Insider 有許多原本已經研發好的技術模組，可以提供各種客戶於應用情境內去使用，搭配客戶在特定情況下所需要提升轉換率，可以提供許多不同功能的模組使用，目前屈臣氏電商網站APP使用insider不同模組，另有部分也會根據屈臣氏的特殊屬性，例如民生回購、導App需求、刮刮樂折扣碼，去設計因應屈臣氏客戶特殊情境的轉換套件或個人化推薦模組。 引進Web APP 個人化推薦、轉化模組套件 有效提升轉換率10 屈臣氏目前已經導入模組中的前四項，預計在2021年完成全部五項模組導入後，預期提升線上線下的互相導購，進而全面提升屈臣氏的整體電商及零售業績。 1 Web Recommendation Conversion Suit 2 App Recommendation Conversion Suit 3 InStory for eCommerce 4 Mobile App Template Store 5 Insider Architect 屈臣氏目前已經導入AT模組，預計2021年底完成 屈臣氏2020年與insider合作以來，引進了Web APP 個人化推薦、轉化模組套件，已有效提升成交轉換率達平均10以上，ROAS 平均10以上。 未來屈臣氏也希望能將POS銷售紀錄導入insider CDP，可以達成更優化的OO互動機制，完成全通路的消費體驗。 透過結合Insider的AI技術，自營的官網加上透過大量的門市銷售數據、會員消費行為累積，以及AI的個人化推薦、在最佳的時機點投放最佳的接觸訊息給使用者，將大幅提升消費者在Online成交與在線下購物或是進入屈臣氏門市創造互動的機會。藉由新技術在電商寡占的領域，為屈臣氏在消費者心中保持美妝保健類別中獨特的領導地位。

衛星遙測影像雖然可以讓地面景物無所遁形，然真正要能落地應用至產業面，還需要耗費大量時間與人力。為有效解決客戶面臨巨量影像資料消化困難及消除跨領域用戶對衛星遙測影像處理的技術障礙等問題，興創知能研發「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，作為智慧空間資訊跨域AI應用導入的新開端。 近年來，為了因應產業全球化衝擊，臺灣農業轉型持續走向科技化與精緻化，紛紛從微氣候衝擊、病蟲害防治等問題的解決，來提升農作物的產量與品質。為了精確掌握作物的生長環境、農業對於影像的使用，有了無限擴張的需求。 在早年UAV無人機尚未盛行的年代，人工田野調查是最基本、卻也最消耗人力的工作，有了UAV無人機的出現，航拍操作也許不太困難，但能拍的範圍受限，要精確地擷取空間資訊，還需要測量專業。此時，衛星遙測數據的使用可能就此跳脫過去使用影像資料的想像。 國家太空中心TASA資料倉儲服務 在近十年，現代衛星遙測應用技術的突破，數位地球成了全球資料採集的新趨勢、各國紛紛發展資料立方的影像倉儲技術，各國發展智慧農業成了最大的影像用戶之一，掌握作物的栽種分佈，就是掌握作物產量的第一步，有了免費的衛星遙測影像、強大的資料倉儲支援，以及團隊穩健的影像辨識技術，是加速農業轉型的重要支持。 運用衛星遙測影像數據 可加速智慧農業發展 然而，在過去，想透過衛星遙測影像來萃取大面積作物分布，也是困難重重，所需要花費的費用不說，若想使用免費的資訊，必須逛透國際太空機構的網站，在琳瑯滿目的衛星產品規格表中，審慎評估感測器規格、影像解析度以及再訪週期，找到適合的影像後，還得一幅一幅的看，去蕪存菁，接下來，動輒數百MegabyteMB的影像資料、連續幾十張的影像下載存檔，所用的電腦容量恐不堪負荷。 還有，當克服影像存取、備好資料後，接著必須開始確認下載的影像產品，哪些才是想要的波段，因為眼前看到的影像並不只是一個圖檔jpg或png，複雜的多光譜資訊、屬性欄位和座標資訊，光是確認正確的資訊，就耗費龐大心力。 而面對功能複雜的GIS套裝軟體，又是另一個麻煩的開始，複雜的影像前處理流程，以及缺乏彈性的機器學習套件，大幅降低分析資料的效率。好不容易做出作物辨識的結果，才發現可能已經過了圖資使用的黃金時期。上述複雜耗時的衛星影像處理問題，恰恰就是市場的痛點， 興創知能從傳統的機器學習擴展到現代的深度學習應用，研發在GeoAI框架下的「巨量遙測空間數據AI分析雲端服務平台」，為客戶突破這些空間資訊的魔鬼細節。 AI分析雲端服務平台流程導入前後之差異 興創知能表示，在我國國家太空中心TASA, Taiwan Space Agency的多年努力下，屬於臺灣的ODCOpen Data Cube系統也已打造完成啟動服務，與國際趨勢正式接軌，強大的倉儲技術讓使用者可以輕易的根據需求，擷取並使用特定時間與空間範圍的影像資料，倉儲收納了國際太空機構旗下的多個衛星影像資源，包含ESA的Sentinel-1每隔6日一幅、Sentinel-2每隔6日一幅，USGS的Landsat-7每隔16日一幅、Landsat-8每隔16日一幅，以及國內自有的Formosat-2每日一幅與Formosat-5每隔2日一幅。 以Python語言為基礎 興創知能開發衛星影像辨識工具 擺脫GISGeographic Information System套裝軟體的侷限，興創知能以Python語言為基礎，整合GDALGeospatial Data Abstraction Library，並考慮運算效率與平行處理，完成所有衛星影像處理與影像辨識建模所需的工具開發，包含座標系統與資料格式的轉換、網格與向量資料互動，以及資料內差與正規化等工具，都是以AI應用為考量進行設計，而部分常用的工具更以TronGisPy為名，打包為開源套件造福技術社群。 興創知能善用團隊對衛星遙測影像的了解，以及透過所蒐集的標記資料作物分佈圖資，預設好影像辨識建模過程，所需的訓練資料規格與資料集定義，套用事先完成的機器學習LightGBM或深度學習CNN框架，並讓整個訓練過程在Web GIS的介面中，提供使用者部分的彈性，自由篩選影像、確認時空範圍、選用模型與超參數調整。除了訓練模型的操作，也提供歷史模型的運用產出辨識結果，最終讓作物分佈的辨識結果展示在Web GIS圖台。 事實上，不僅只是農業才會有衛星遙測的應用需求，隨著各行各業為了提升企業全球性的競爭能力，空間資訊的智慧化應用也大幅度的出現在各種領域之中。舉例而言，擁有大量圖資的測繪業者，能夠透過AI分析雲端服務平台 ，收納圖資的同時也加速數化製圖的效率；在全球氣候劇烈變化與致災性地震風險之下，產業保險類別豐富，農業保險、金融保險或是災害保險，都與空間資訊脫離不了關係，透過遙測影像辨識掌握保險標的早已成為國際趨勢。 巨量遙測空間數據AI分析雲端服務架構