【110年 應用案例】 東森得易購導入OneID AI流量變現服務 成本效益可達2倍

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。
▲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。
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社團法人台灣食物銀行聯合會以下簡稱本會以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨,在台灣各地已有55個食物銀行據點,每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資,也會搶救即將被丟棄的可食用物資,進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上,幫助在地弱勢邊緣戶。 但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務,聯絡非營利組織與捐贈機構,為據點收到物資捐贈後,再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊,可能產生物資資源分配不均問題。 倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資 本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會食物銀行據點之一,以下簡稱高慈總 於109年6月24日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪,提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理,至今已搶救近二百噸蔬果續食,服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠,持續服務19家迷你食物銀行,將於高雄多個行政區陸續落成,分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。 高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 人力與食物物資管理的挑戰 面對大量經濟弱勢家庭的需求,「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作,出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士,體力有限,而倉儲工作需耗費大量體力,志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫,在調配上會耗費空間與人力整理、盤點,並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模,但人力與物資管理系統無法隨之配合。 同時食物銀行物資來自各界之捐贈,故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴,多數也為高齡人士,但卻需執行個案服務、食物物資管理配置、物資資源開發等多重職責,有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資,如成人接受嬰兒奶粉。 「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 照片來源社團法人台灣食物銀行聯合會 報廢物資減少60 物資轉遞速度增加80 為精進物資管理並達到物資有效利用,並解決人力短缺等問題,在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」,第一部分為建構分類模型之前置作業,建置以及蒐集場域倉儲資訊,進行AI建模訓練,將過往場域倉儲資訊收集建置成資料庫,使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值,導入演算法中進行運算建模,再依收集之資料進行重新訓練,最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理,以建立數據資料所需之訓練及測試資料集,第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型;進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制,使分類完善之受贈物資如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等可以根據儲位指派原則自動指派儲位。 AI服務系統服務流程與說明 資料來源社團法人台灣食物銀行聯合會 在AI預判下,可優化物資轉遞速度及物資調配,有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗,增加物資分配正確性,提高媒合服務率即捐贈成功率,降低錯誤物資造成人力物力浪費,即時監控食物物資的庫存,確保操作者能夠迅速回應需求,有效提供物資援助。 以AI系統的導入,加上數據智慧化建置,協助倉儲轉運中心的運作,可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展,完善照顧整體社會弱勢群組之需求。 使用系統進行物資分配調度 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 透過本次的場域驗證後,未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統,也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作,擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送,幫助更多組織更智慧化地管理和分發,減少物資的浪費,以提高社會福祉。