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。

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。

隨著水資源枯竭與環保需求，汙水處理廠導入AI技術來協助觀測預警的需求日益增加，中欣行的汙水處理結合大數據與AI技術，打開環保產業另一片天，未來除了提升汙水處理產業的科技動能，更能夠推廣到其他類型產業，促進科技與經濟發展。 創立於民國69年的中欣工程行後更名為中欣行股份有限公司，為國內操作維護專業領域最具規模及技術之大型環保公司。中欣行進行的污水下水道系統操作維護工作實績遍佈全台，包括科學園區、工業區、國際航空站、學校、集合式住宅、國家公園及工廠等。 汙水廠導入AI系統 精準縮減加藥時間與降低水質超標罰款風險 中欣行於位於新竹科學園區汙水處理廠導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」，能精準預測風量控制與縮減加藥時間，降低動輒上百萬的罰款風險。 中欣行表示，因應先進產業蓬勃發展及放流水標準漸趨嚴格，當設備控制失之毫釐，水質將差之千里。 近年污水處理設施多已加入設備自動控制之功能，現場狀況卻常常與學理略有偏差，導致很多情況下良好的處理技術需因地制宜，時時滾動時時調整，方能達到良好的出流水質控制。「放流水的水質越來越好，操作人員壓力只會越來越大。這是中欣行最大的痛點」，一位內部主管不諱言地說。 定期的水質檢測與設備保養維護，能確保放流水低於法規標準。 也就是說，每天操作人員需掌握設備與水質狀況，若有突發的進流水質異常或設備跳機，問題環環相扣下就會產生污染，所以每天除了做好維護保養與檢測的工作，更需要緊盯儀表板隨時確認系統正常，不僅耗費人力也耗費精神。 中欣行的現場操作人員24小時輪班，時時盯著放流水的質量監測，加上要採檢水質進化驗室檢測分析，一旦汙水處理值未符合要求，就需要受到環保單位與受託單位的行政與契約罰款，也對對於員工心理造成不小的壓力。 中欣行長期以來建立累積的水質資料與員工間傳承的豐富經驗，已能全盤瞭解整個系統的操作特性，也能透過設備或水質資料的關鍵訊號，抓出處理單元的問題。如果能透過AI技術導入，代替人力檢測汙水來源，透過發生預警訊號進行系統性的評估，就能夠大大減輕人員的壓力。 反應時間由8小時縮短至4小時 節省一半時間 於是，中欣行導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」，運用所累積的汙水數據資料，加上操作人員現場經驗的口述，透過AI技術的輔助與環境工程學理的支持，便能有效控制生物處理單元中重要的關鍵參數：碳源加藥量與曝氣量，透過污水處理的AI化，使污染物去除、微生物生長、設備節能及操作節藥之間取得平衡，獲得合理化的操作控制參數。 水處理碳源及曝氣參數調整步驟從數據蒐集、模型訓練到預測驗證。 長期來看，納入歷史資料的計算後，確認處理系統承受能力的上下限，AI便能在已知的邊界條件範圍中，不僅記錄過去曾經發生水質與設備作動特徵，更能透過模式預測，找出最佳解法，提供藥品使用、能源節用、減少溫室氣體排放及去除污染物的最佳成效。 根據中欣行估算，原本因為人工調整參數易造成誤差，控制反應時間需要耗費8小時，透過AI技術導入，除可降低誤差值，也能將控制反應時間縮短至4小時，節省一半左右時間。進而提升人員周轉率，更有效降低員工操作失誤造成的心理壓力，自然也減少水質超標罰款的風險。 Dashboard數位儀表板示意圖