零售業必看！數據即資產！揭秘RMN如何將零售業從價格戰泥沼中徹底解放？

 

【前言摘要段】

在數位洪流席捲全球的今日，零售業正經歷一場前所未有的範式轉移。單純依賴地理位置、價格競爭或傳統廣告的時代已然過去。本文深入剖析一種正在徹底顛覆零售格局的革命性力量——零售媒體聯播網（Retail Media Network, RMN）。從基本定義到核心運作機制，從數據價值到廣告主、零售商與消費者的三贏生態，本文將以嚴謹的學術視角，旁徵博引全球專家洞見，並結合真實案例，揭示RMN如何將零售商的「貨架」轉變為高價值的「數位媒體資產」，從而創造出超越傳統廣告效益的全新商業模式。我們將闡述RMN不僅是一項技術應用，更是一場關於數據主權、精準行銷與顧客體驗的全面進化，最終讓零售業擺脫低利潤的困境，重新定義其在商業生態系中的核心價值。

第一章：認識新零售時代的基石

 

1.1 零售媒體聯播網（RMN）是什麼？從傳統廣告到數位媒體資產的進化

 

要理解 RMN，我們必須先回顧零售業的本質。在過去，零售商的核心業務是「買貨與賣貨」，其盈利模式主要來自於商品銷售的價差。而廣告，則被視為一種外部成本，用來吸引消費者進入實體店或電商網站。然而，數位化浪潮徹底顛覆了這一思維。

零售媒體聯播網（Retail Media Network, RMN），用一句話來概括，就是「零售商將其擁有的顧客數據與線上線下交易平台，轉化為可供品牌商投放廣告的數位媒體資產，並藉此創造新的營收來源。」

想像一下，傳統的實體超市，廣告看板只能放在貨架盡頭或收銀台前。但在數位世界，零售商掌握著巨大的金礦——第一方數據。這包括消費者的瀏覽歷史、購買紀錄、購物車內容、甚至會員資料等。RMN 的出現，正是讓這些數據不再只是被動的歷史紀錄，而是成為**「媒體」**，能夠主動向最合適的目標受眾，在最精準的時機，展示最相關的產品廣告。

名詞釋義：

• 第一方數據（First-Party Data）：由企業直接從其客戶、網站、應用程式等自有管道收集的數據，如購買歷史、瀏覽行為、電子郵件等。相較於從第三方管道購買的數據，第一方數據更精準、更具價值，且不依賴於第三方 Cookie，在隱私權日益嚴格的今天尤為重要。
• 廣告主（Advertiser）：指的是希望在零售商平台上投放廣告的品牌商或供應商。

 

1.2 RMN 的核心概念與運作模式：數據、平台與精準投放的三角關係

 

RMN 的運作核心是一個簡單而強大的三角關係：

1. 數據（Data）：零售商掌握的核心資產。這些數據是精準投放的燃料。
2. 平台（Platform）：零售商的電商網站、APP、甚至智慧貨架等線上線下觸點。這是廣告展示的場域。
3. 精準投放（Precision Targeting）：透過演算法，將廣告主的產品與最可能購買的消費者進行匹配。

其運作模式可類比為一個微型的 Google 或 Meta 廣告平台，但其獨特之處在於：

• 封閉循環（Closed Loop）：廣告投放後，零售商能直接追蹤到消費者是否在站內購買了該產品，從而提供廣告主極為精準的**投資報酬率（ROI）**數據，這在傳統廣告中幾乎是不可能實現的。
• 情境關聯性（Contextual Relevance）：當消費者正在瀏覽尿布時，向他展示嬰兒用品的廣告；當他在購物車中放入咖啡豆時，推薦相關的咖啡濾紙。這種「情境」下的廣告，比一般網路廣告更具說服力。

正如 McKinsey & Company 的資深合夥人 Rob Van-Es 所說：「零售媒體正在成為一個巨大的、高利潤的廣告市場，其規模將在未來幾年內超越傳統數位廣告，因為它提供了無與倫比的投資回報。」

 

1.3 為什麼 RMN 正在崛起？解析市場的三大驅動力

 

RMN 的崛起並非偶然，而是由多重因素共同推動：

• 隱私權與第三方 Cookie 的退場：蘋果的 App Tracking Transparency (ATT) 政策和 Google 逐步淘汰第三方 Cookie 的計畫，使得傳統的數位廣告追蹤方式受到巨大衝擊。品牌商急需尋找新的管道來獲取有價值的用戶數據，而零售商的第一方數據正好彌補了這一缺口。
• 電商滲透率的增加：疫情推動了全球電商的爆炸性成長，使零售商的線上平台成為一個龐大的流量入口。這為 RMN 提供了堅實的基礎。根據 eMarketer 的數據，2023 年全球電商零售額預計將超過 6.3 兆美元。
• 零售商尋求新的利潤增長點：在激烈的價格競爭和供應鏈壓力下，零售商的利潤空間日益壓縮。RMN 提供的「廣告營收」成為一個高毛利、可持續的第二增長曲線，幫助零售商從「賣產品」轉變為「賣服務」，從而提高整體企業價值。

 

第二章：RMN 帶來的革命性價值：從數據到利潤的轉化

 

 

2.1 對零售商的價值：重新發掘隱藏的數據金礦

 

RMN 對零售商的價值是多層面的，但最核心的是將「數據」這種無形資產變現。

• 高毛利新營收來源：相較於零售業普遍較低的毛利率（例如，傳統超市毛利率約 20%），廣告營收的毛利率通常高達 70%~90%。這意味著 RMN 可以顯著改善零售商的財務結構。
• 強化與品牌商的關係：RMN 讓零售商從單純的「分銷商」轉變為品牌商的「行銷夥伴」。零售商不僅能協助品牌商銷售產品，還能提供精準的市場洞察與行銷服務，從而建立更緊密的合作關係。
• 提升平台價值：一個擁有強大 RMN 功能的電商平台，不僅是購物網站，更是一個品牌行銷的生態圈。這將吸引更多品牌入駐，形成良性循環，進一步鞏固其市場地位。

 

2.2 對廣告主的價值：超越傳統行銷的精準與高效

 

對於品牌商（廣告主）來說，RMN 提供的價值遠超傳統廣告：

• 精準的目標鎖定：品牌商可以直接根據消費者的真實購買行為（而非猜測）來投放廣告。例如，一個嬰兒奶粉品牌可以鎖定過去三個月內購買過嬰兒副食品的消費者，實現超高精準度的行銷。
• 可追蹤的 ROI：如前所述，RMN 的封閉循環讓品牌商能夠直接追蹤廣告投放後的銷售數據。他們不再需要猜測廣告是否有效，而是能清晰地看到每投入一美元，帶來了多少銷售額。
• 掌握通路洞察：透過 RMN 提供的數據分析後台，品牌商可以獲得第一手的市場情報，例如消費者對產品的偏好、跨品類購買行為、新品上市後的銷售表現等，這些寶貴的洞察有助於他們優化產品策略與行銷方案。

旁徵博引：

“The beauty of retail media is that it allows brands to target consumers with a high degree of purchase intent,” said Jason Dea, Head of Retail Media at The Trade Desk. “It’s a win-win: retailers monetize their data, and brands get to reach consumers at the point of sale.”

• 中文翻譯：The Trade Desk 零售媒體部門主管 Jason Dea 表示：「零售媒體的妙處在於，它能讓品牌精準鎖定那些具有高度購買意圖的消費者。這是一個雙贏局面：零售商將其數據變現，而品牌則在銷售點觸及消費者。」

 

2.3 對消費者的價值：從被動接收到個人化體驗

 

雖然 RMN 主要是 B2B 的商業模式，但最終受益者也是消費者。

• 更相關的購物體驗：消費者不再被無差別的廣告轟炸，而是能看到與他們當下需求或購物習慣高度相關的產品推薦。例如，當消費者在尋找素食產品時，RMN 會向他們展示相關的素食品牌與食譜，這會讓購物過程更有效率、更個人化。
• 發現新的產品：透過 RMN，消費者有機會發現過去可能未曾注意到的新品牌或新產品，豐富其購物選擇。

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第三章：深度解構 RMN 的技術與生態系統

 

 

3.1 技術層面：第一方數據、機器學習與預測分析

 

RMN 的運作仰賴於複雜的技術架構，其中最重要的核心是：

• 第一方數據管理平台（First-Party Data Management Platform, DMP）：這是所有數據的「大腦」。它負責收集、清洗、整理並匿名化處理來自線上線下所有觸點的數據，為後續的行銷應用打下基礎。
• 機器學習（Machine Learning, ML）與人工智慧（Artificial Intelligence, AI）：ML 與 AI 演算法負責分析大量的數據，建立消費者行為模型，並進行預測分析。例如，預測某位消費者在未來一週內最可能購買的商品、預測某個新產品的潛在目標客群，或者優化廣告的即時出價策略（Real-Time Bidding）。

名詞釋義：

• 預測分析（Predictive Analytics）：一種數據分析技術，利用統計演算法和機器學習來預測未來可能發生的事件。在 RMN 中，可用於預測消費者需求、優化庫存管理、以及精準廣告投放。

 

3.2 生態系統：供應鏈、品牌商與廣告技術的協同作用

 

一個成熟的 RMN 不只是一個單獨的平台，而是一個協同運作的生態系統。

• 供應鏈整合：RMN 廣告不僅能推動銷售，其產生的數據也能反饋給供應鏈，幫助零售商與品牌商優化庫存管理，減少缺貨或積壓。
• 品牌商的參與：品牌商的參與意願是 RMN 成功的關鍵。一個具有吸引力的 RMN 平台需要提供簡潔易用的介面、清晰的數據報告以及有力的行銷工具，讓品牌商願意持續投入預算。
• 廣告技術（AdTech）：RMN 的核心技術部分，需要高度專業的廣告技術公司支援，這包括了廣告投放引擎、歸因模型、數據分析儀表板等。這也是像【影響視覺科技】這樣的專業公司能夠發揮價值的核心領域。

 

3.3 成功案例分析：全球零售巨頭的 RMN 實踐

 

• 亞馬遜（Amazon）：作為 RMN 的先驅者，亞馬遜廣告（Amazon Advertising）已是其最主要的利潤來源之一，甚至超越了其雲端服務部門 AWS。亞馬遜的成功在於其龐大的第一方數據與電商平台，形成了難以撼動的護城河。其廣告形式多樣，包括贊助商品（Sponsored Products）、贊助品牌（Sponsored Brands）等，並能精準地在消費者購物旅程的各個階段觸及他們。
• 沃爾瑪（Walmart）：沃爾瑪的 Walmart Connect 平台，利用其廣泛的線下實體店數據與線上電商數據，為品牌商提供線下實體廣告（如智慧貨架螢幕）、線上廣告（如網站搜尋結果頁）與全通路（Omni-channel）行銷解決方案，有效整合了線上線下資源。
• 家樂福（Carrefour）：家樂福的 Carrefour Links 平台，專注於利用其龐大的會員數據，為品牌商提供精準的洞察報告與行銷服務。這證明即使是傳統零售巨頭，也能透過 RMN 實現數位化轉型。

表格整理歸納：RMN 三大核心價值對應關係

核心價值受益方	主要價值點	數據來源與技術	具體實踐
零售商	新增高毛利營收，提升企業價值	平台流量、第一方交易數據	銷售廣告版位、提供數據洞察報告
廣告主	精準投放，提高ROI，掌握通路洞察	零售商提供的第一方數據、歸因模型	站內搜尋廣告、商品推薦廣告、客製化行銷活動
消費者	改善購物體驗，發現新產品	購物行為數據、瀏覽歷史、機器學習推薦	個人化商品推薦、相關產品優惠券

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第四章：RMN 的挑戰與未來展望

 

 

4.1 隱私權與數據合規性的挑戰

 

RMN 的發展並非沒有挑戰。最大的挑戰之一是隱私權保護與數據合規性。隨著《通用資料保護規範》（GDPR）等法規的日益嚴格，如何在使用數據的同時，確保用戶的隱私與知情權，是所有 RMN 參與者必須面對的課題。零售商必須確保數據匿名化、加密，並提供清晰的用戶選擇權，才能贏得消費者的信任。

旁徵博引：

“In the era of privacy-first, the only sustainable data strategy is a first-party data strategy.”

• 中文翻譯：「在隱私至上的時代，唯一可持續的數據策略就是第一方數據策略。」這句由 Google 廣告部門副總裁 Jerry Dischler 提出的見解，精準地指出了 RMN 發展的核心優勢——它完全基於消費者自願與零售商分享的第一方數據。

 

4.2 RMN 發展的多元路徑：從線上到線下、從電商到全通路

 

RMN 的未來將超越單純的電商廣告。

• 全通路（Omni-channel）整合：未來的 RMN 將能無縫整合線上與線下的數據。想像一下，當消費者走進實體店，其手機 APP 會收到個人化的商品優惠券；或是在智慧貨架的螢幕上，出現根據他線上瀏覽歷史推薦的商品廣告。
• 多樣化的廣告形式：除了傳統的搜尋廣告和展示型廣告，RMN 的形式將更加多元，例如在實體店內的數位看板、購物車螢幕、甚至是語音助理推薦。

 

4.3 數據驅動的未來零售：預見 RMN 的演化與創新

 

RMN 的最終目標，是建立一個真正的數據驅動型零售生態系。

• 預測性供應鏈：透過 RMN 的數據洞察，品牌商與零售商能更精準地預測市場需求，優化生產與物流，減少浪費。
• 個人化顧客旅程：從產品發現、購買到售後服務，RMN 將貫穿整個顧客旅程，為每位消費者提供獨一無二的個人化體驗。
• 跨產業合作：未來的 RMN 可能會打破產業界線，例如，一家超市的 RMN 數據可能會與一家餐飲業者合作，為消費者提供跨產業的精準優惠。

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第五章：如何啟動你的零售媒體轉型之旅？

 

 

5.1 評估與策略規劃：數據資產盤點與目標設定

 

在導入 RMN 之前，零售商必須進行全面的內部評估。

• 數據盤點：首先，釐清手頭有多少數據？數據來源（電商、APP、實體會員、POS系統）是否整合？數據品質如何？
• 目標設定：明確 RMN 的目標。是為了增加營收？提升品牌合作？還是改善顧客體驗？不同的目標會影響技術選擇與策略執行。

 

5.2 技術夥伴的選擇：從「技術供應商」到「戰略合作夥伴」

 

RMN 是一個複雜的系統工程，很少有零售商能完全自主開發。因此，選擇一個合適的技術夥伴至關重要。

• 專業性：該夥伴是否具備豐富的廣告技術、數據分析和機器學習經驗？
• 彈性與客製化：其解決方案是否能根據零售商的獨特需求進行客製化？
• 長期合作：選擇一個能夠提供持續支援、共同成長的戰略夥伴，而非僅僅是技術供應商。

 

5.3 組織文化的轉變：從「銷售」到「數據營運」

 

RMN 的導入需要組織文化的根本轉變。

• 人才培養：需要具備數據分析、廣告營運、產品經理等跨領域人才。
• 跨部門協作：行銷、IT、銷售、業務等部門必須緊密合作，才能讓 RMN 發揮最大效益。

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第六章：常見問答（FAQ）

 

 

6.1 什麼是零售媒體（Retail Media）？它跟傳統廣告有何不同？

 

零售媒體是一種在零售商自有數位平台上（如電商網站、APP）發布的廣告形式。它與傳統廣告最大的不同在於：

• 數據來源：零售媒體使用零售商的第一方數據，精準度更高。傳統廣告多依賴第三方數據或廣泛的用戶行為數據。
• 銷售閉環：零售媒體能直接追蹤廣告對銷售的影響，提供可量化的投資回報率（ROI）。傳統廣告（如戶外看板、電視廣告）則難以直接追蹤。
• 場景關聯性：零售媒體廣告直接出現在購買決策點，例如搜尋結果頁、商品詳情頁。傳統廣告則是在購物場景之外發布。

 

6.2 我們的企業是否適合導入 RMN？需要哪些前期準備？

 

如果您是一家擁有大量線上或線下會員、交易數據的零售商，那麼您絕對適合導入 RMN。前期準備包括：

• 數據整合：將您分散在各系統的客戶與交易數據進行整合。
• 技術評估：評估您現有的技術架構是否能支援 RMN 系統。
• 內部溝通：讓公司各部門理解 RMN 的價值與重要性，為轉型做好準備。

 

6.3 如何確保 RMN 的數據隱私與安全？

 

數據隱私是 RMN 的生命線。確保數據安全與隱私，可以從以下幾點著手：

• 匿名化與加密：所有數據在處理過程中都應進行匿名化和加密。
• 嚴格遵守法規：遵守各國的數據保護法規（如 GDPR、CCPA）。
• 透明化與選擇權：在隱私政策中向消費者明確告知數據用途，並提供他們選擇不參與廣告追蹤的權利。

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第七章：影響視覺科技：以數據賦能，驅動零售轉型

 

 

7.1 我們的願景：打造智慧零售新紀元

 

在 RMN 的浪潮中，我們【影響視覺科技】看到了零售業的無限潛力。我們的願景，是成為零售商最值得信賴的戰略夥伴，以領先的數據分析與人工智慧技術，賦予零售商將數據轉化為價值的能力，共同打造一個更智慧、更高效、更具獲利的零售新紀元。

 

7.2 我們的服務：從數據到行銷，提供一站式解決方案

 

我們專注於提供領先業界的 RMN 解決方案。我們的核心服務包括：

• 第一方數據整合與分析：協助零售商盤點、清洗與整合其龐大的數據資產。
• RMN 平台建置與營運：提供從平台建置到日常營運的一站式服務，讓零售商能輕鬆上線並開始獲利。
• 全通路數據洞察：透過專有的演算法，我們不僅能分析線上數據，更能將線下行為數據整合，為品牌商提供更全面的市場洞察。

 

7.3 結語

 

RMN 不僅是一項新技術，更是一場徹底改變零售業利潤結構與商業模式的革命。它讓零售商從單純的商品銷售者，蛻變成掌握高價值數據的媒體巨頭。

「數據，是零售業的未來資產；而影響視覺科技，是你解鎖這座資產寶庫的鑰匙。」