91APP 扮演零售品牌前沿技術探勘者，攜手 Google Cloud 落實數據治理、開發 AI 應用帶動商家業績

零售業走過疫情低谷，終於在 2022 年迎來春燕。 2022 年全球零售市場銷售額超過 27 兆美元，預計 2024 年將達到 30 兆美元以上；台灣零售 2022 年營業額達 4 兆 2,815 億元，零售網路銷售額（電商交易）達到新台幣 4,930 億元，兩者皆創下歷史新高。

產業欣欣向榮，當然少不了業內參與者的共襄盛舉。 91APP 作為台灣首家上櫃原生 SaaS 軟體服務公司，引領台灣零售產業針對「人、場、貨」的虛實融合，持續運用嶄新技術改變銷售場景，幫助品牌、通路商家獲得更多業績，也讓消費者自在穿梭於 OMO 的購物情境。

近期， 91APP 技術實力更上層樓，以 Google Cloud 環境為基礎，在組織內落實數據治理之外，也使用 Google Cloud AI 平台 Vertex AI ，推出 91APP 獨家開發的零售 AI 模型 jooii（全通路智慧幫手），目前測試結果，有使用 jooii 推薦的商品，比起沒有運用 AI 模型演算的點擊率，整整高出 3 倍成效。

91APP 發展產業模型解決零售業根本問題

事實上， 91APP 最早以開店系統切進市場，營運策略隨著市場定位而逐漸確立，目前主力即是聚焦在提供零售業數位轉型方案。因此這幾年 91APP 大力提倡 D2C（Direct-to-Consumer）模式，就是在幫助零售品牌，掌握第一方數據，運用場景技術來推進與消費者的接觸 / 互動情境。

91APP 產品長李昆謀表示，「前五年我們是在解決產業的已知問題，例如幫品牌客戶增添開店系統的更多功能，但是，近五年我們在協助產業尋找下一個方向、探索未知問題。因此我們的角色就像客戶委外的 IT ，為他們探索新技術應用於零售場景，幫助商家成長。」

Cookie 退場第一方數據更顯重要， 91APP 利用 GCP 推動數據治理

Google 預計在 2024 年第一季開始移除 Chrome 的第三方 Cookie ，這也讓越來越多零售品牌注意到第一方數據的重要性。李昆謀表示，「光是一家大型業者，一年的數據量可以多達上百億，我們勢必需要一個強勁的基礎設備，才能幫客戶建立起數據中台。」

確實，零售橫跨線上線下，龐大的顧客銷售及 CRM 數據，加上想要搭建 CDP（Customer Data Platform）顧客數據平台、DMP（Data Management Platform）資料管理平台，必須先收攏數據，才能有後續的清洗、整理動作、並洞悉出商業價值。於是， 91APP 導入一系列 Google Cloud 的解決方案，包含 Pub/Sub、Dataflow 進行實時分析數據，接著也採用 BigQuery 企業資料倉儲，運用內建機器學習、商業智慧（BI）功能，達到數據驅動業務目標。

當時會立刻選擇 Google Cloud 作為雲端基礎建設的夥伴，李昆謀表示，「Google Cloud 示範一套完整的 Best Practice ，讓我們覺得把這些方案導入內部，對資料清洗、梳理是非常有幫助的。」的確， 91APP 運用 Google Cloud 雲端及機器學習相關資源，陸續開發會員分群模型（NAPL）、購買意圖模型（DCIU），幫助零售品牌以數據為依歸來尋找新客、鞏固舊客。

91APP 與 Google Cloud 合作越久，導入的應用方案也更深入，其中一項是使用 Looker 商業智慧平台嵌入式數據分析，落實數據治理工程。由於零售業數據欄位相當龐雜，且在勾稽或針對訂單定義的溝通過程，往往發現雙方數據對不上的問題。

為了解決根本的痛點， 91APP 組成數據治理定義小組，針對數據定義大表的欄位有了明確的規範，並透過 Looker 作為數據治理的核心中台。如今， 91APP 所有同仁都能在 Looker Studio 快速拉出報表，不僅所有數據都能對齊，甚至也能透過 API 方式將 Looker 的數據匯出給零售客戶使用，達成「書同文、車同軌」的 Data Governance-as-a-Service 境界。

運用 Vertex AI 的 Vertex Search ，實現「千人千面」精準推薦

看準未來消費者會透過 AI 自然語言模型，也就是以對話方式來搜尋商品，形成新的購物模式。近期 91APP 使用 Google Cloud 的 Vertex AI ，透過 Embedding Model 模型，更深入理解文本含義後，抽出 768 維度的連續向量空間，運算出高度關連性的產品群集。

摸索 Vertex AI 過程，李昆謀回應，「使用 Vertex Search 向量資料庫的感受，一如延續 Google Cloud 高效能傳統，展現非常驚人的回應速度。因為我們服務上百家客戶，每家客戶數據都是上億級，加上我們數據都放在 GCP 上面，經過測試效能不僅可以承載數據，而且結果是非常滿意的。」

除了運算效能， 91APP 也相當重視 GenAI 的原料，也就是 Embedding 模型處理特徵值後，重新運算的成效表現。因為過去特徵值主要是根據 View-also-view 或 Buy-also-buy 概念，從消費者行為做相關產品推薦。如今透過 Vertex Search ，等於 91APP 把過去 ML、DL 技術進一步融合商品素材、語義、行為等特徵值所算出來的模型，讓兩個技術混搭後的推薦結果，發現成效比單一技術表現更好。

對於零售商家，最關注的議題仍相當看重業績的轉換與進站流量。 91APP 未來將持續立足在 GCP 上的數據應用，同時也開始串聯 Google 的廣告服務，幫助零售品牌運用 Google AI 生成個人化的廣告素材，因應不同受眾輪廓搭配 jooii 模型，進行精準又即時的產品推薦，實現利用數據驅動廣告變現的目標，為 91APP、零售品牌、及消費者共同帶來三贏局面。

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