2025年品牌對應RMN的嶄新策略，從交易級數據開始
進入到2024年第4季，廣告主紛紛在規劃新一年度的計畫，也在思索品牌如何獲得新客與提升營收的新解法！為此，奇異之旅媒體的營運長楊海彬Jerry以及引客數據的創辦人陳振榮Aaron共同舉辦的「從數據到行動：零售行銷 RMN 的嶄新策略」講座，從 RMN 的現狀分析到實際應用，探討在未來該如何透過有效的數據分析，幫助品牌快速成長。
RMN 核心關鍵是與品牌分享真實零售數據
RMN，全稱 Retail Media Network 零售媒體聯播網，其核心關鍵是最「真實」的零售數據，不只是片面的資料蒐集，而是系統性的整理消費者的完整數據以及消費習慣。在台灣已經開始使用 RMN 的玩家眾多，像是 momo 購物、全家、家樂福、Uber、Pinkoi、蝦皮、foodpanda等，他們透過第一手的會員消費資料，包含性別、消費金額乃至頻次等數據分析，進一步提供給品牌廣告主做出更有精準而有力的廣告模式，品牌在廣告接觸上能接觸到更符合具決策的顧客，進一步提升銷售的轉換。
RMN 從去年就開始被廣泛討論，而這概念約從2012年的Amazon開始投入說起，零售通路發現會員購買的數據已經累積到相當規模的完整消費資料，從而將線上的版位商品也轉向銷售給上架的產品商，就這樣從賣場人流或商品數量轉為數據囤積的獨特優勢，也讓Amazon在短短五年就成為全美的第三大廣告商。
不同於 Google 以網路搜索瀏覽為標籤、Meta以社群上的興趣行為標籤，零售通路的數據累積則是直接從消費者的商品購買與瀏覽特性標籤，進而推薦相對適合消費者的商品，這樣的方式品牌不再需要揣測消費者的喜好，也能夠更精準的鎖定品牌受眾。除此之外，現在許多零售商也會透過將線上、線下顧客購買體驗無縫整合的「OMO」佈局，運用商店內的螢幕體驗以及各接觸點，包括貨架、冷藏門和結帳通道等，豐富顧客體驗、也同時強化線上與線下渠道的融合。國外的統計數據顯示on site高達70以上的高毛利率，也誘使更多大型的零售通路紛紛開始投資這「第二成長曲線」。
好的數據策略，先從降低數據雜音開始
「如今網路世界過多標籤，到底什麼樣的標籤是對的？」
Jerry說到在如今這個科技發展快速的年代，平均每兩年就必須面臨一次技術創新變革，對於行銷行業來說，該怎麼過濾蒐集有效的數據就變得愈加重要。過去大多零售品牌會透過一波發票活動來蒐集消費者資料，或是透過一些活動設計得到消費者資料，但複雜的流程經常導致參與率低，進而使得品牌在數據上相對匱乏。
以RMN的生態系來看，零售商所擁有的第一方數據提供給品牌，而廣告主進而透過這樣的數據進行廣告活動，再影響到消費者產生購買行為，利用這樣的過程中產生的數據，來評估這樣的廣告效益是否有效，藉以運用於下一次的廣告行為，這雖然和目前 Google 或是 Meta 的廣告雷同，但當資料來的來源是真實購買時，其準確度與操作邏輯就相對合理。
市場目前的RMN仍落在1.0致2.0階段，如要真正做到數據與廣告技術上的連結，則包含CDP、DMP到DSP、SSP等不同系統整合面向，透過程序化來實踐真正的聯播網狀態，朝向聯邦制的3.0目標，其透明性對於零售品牌也才是真正有利。
發票數據是台灣行銷人特有的解方
引客數據的Aaron提出，政府推行雲端發票至今年的普及率已超過54%，多數消費者早習慣透過載具的方式來將日常消費紀錄，這樣的推廣也累積龐大的實購消費數據。
以台灣市佔第一的「發票存摺」 App來看 ，擁有超過800萬的用戶，並累積超過30億筆的發票數據，引客就能透過每筆發票的「即時性的消費紀錄」數據進行分析，其交易數據的豐富度及多維度準的特性，能夠幫助品牌精準篩選客群，並靈活地應對市場變化，甚至為產品銷售訂定策略與規劃。而引客也成為台灣首家與Meta技術合作的離線轉換解決方案夥伴，將交易數據成為購買訊號的應用，透過自動化投遞線上廣告，在Pilot Run的客戶皆回饋測試後的銷售效益有顯著的提升。
Jerry也補充道，當品牌都在找除了 Google 或是 Meta 以外，更能掌握或蒐集消費者的資料時，台灣市場有超過一半消費者的消費記錄，都被記錄在雲端發票中，這些資料累積包含消費者、賣場、產品、地區等，就像是品牌能透過上帝視角觀看整個消費者與零售業的走向一樣，而這些數據也都是能帶領品牌業績提高的聖經。
擁抱 RMN 前，品牌還需停看聽
Jerry認為品牌要挑選適合的RMN夥伴還是要先評估零售通路的數據多樣性，並提出從零售數據多樣性的4P(Purchase、Preference、Performance、Predication)，透過檢核模式來考慮零售通路的RMN是否符合自身品牌所需。而已進入RMN的零售通路也應該要持續提升自我數據的細緻度，將線上線下的整合，乃至能夠程序化自助及AI的導入，讓品牌達到行銷策略與消費者體驗一致是關鍵。
而Aaron則補充，如今許多品牌已經開始意識到數據的重要性，卻鮮少願意編列預算給數據分析。但以發票數據來看，已含括整個日常生活的消費行為，只要將數據策略設計得宜，都能得到更多消費者的洞察，還能擴大運用來找出不同品類產品的關聯性，進而開拓更大市場的商機，即使沒有發票的產業如如旅遊業或航空業，也可以先透過旅客在行程各階段可能會產生的交易足跡，來找到消費者的觸動點，這也是發票數據目前最大發揮價值所在。
RMN 到底要解決什麼問題？
「零售通路擁有的真實消費數據能釋出就是 RMN的核心關鍵，在推進RMN的同時，也能推動整個市場的正向發展。」
Jerry認為 RMN 即是透過有效的消費數據蒐集，為品牌補足尚缺的行銷拼圖，整合線上、線下的消費紀錄，進而訂定精準的行銷策略，而這其中也包含了四個方向，分別是擴大客群、提高消費欲望、優化消費旅程以及品牌數據維度的多元化，把數據噪音降到最低、讓預算與成效及對應的平台都發揮最大的綜效。
而Aaron認為 RMN 最主要解決的問題，就是幫助品牌更全面的了解消費者，因為品牌在缺乏客群輪廓的情況下，很容易導致下廣告的資金無法達到最高效益。過去許多品牌經常用長期的數據分析來決定行銷策略，而這樣的數據分析經常不夠精確，若是能透過精準的篩選客人、推薦商品、選擇鋪貨地點，達到「人、貨、場」的串連，將是最有效提升品牌市場競爭力的方法。