／Momo

去年宣布進軍廣告業務後，電商龍頭Momo於今年正式開始營運名為Momo Ads的RMN廣告業務。Momo總經理谷元宏表示，儘管連續兩年交出營收破千億元的成績單，他們仍積極開發新成長動能，來面臨環境及時代的挑戰。這次，他們決定開發零售以外的收入來源。

疫情紅利消失，臺灣電商整體營收成長率從2021年18.3%，一路下滑到2023年的1.9%，Momo同樣受到大環境衝擊，營收年成長率從疫情期間動輒兩位數，甚至一度高達23.6%，卻在去年縮減到只剩下7%，所以，跨界選擇RMN作為新戰場。

Momo經營RMN的另一個理由是，跟上國外行之有年的趨勢。「並不是我們特別聰明，想得到要做這件事。」谷元宏笑道，一直以來，Momo靠CDP及SCM系統來管理會員及商品數據，支援商品行銷及推薦，也會與供應商討論如何優化商品推出時機、促銷活動時機等行銷決策。觀望數年後，他們才決定進一步用這些數據和行銷洞察，來發展廣告業務商機。

出道即意圖對標Google，演算法精準度是競爭力關鍵

Momo電商事業資深副總經理洪偉釗進一步解釋，過往他們與供應商合作行銷時，透過業務人員，以專案形式與供應商洽談價格、行銷資源跟廣告版位。這種做法類似於傳統看板式廣告或策展式廣告，而非精準行銷數位廣告。

這次推出Momo Ads，則是挪出一部分原本用於專案式行銷的版位，來發展自動化、可規模化的RMN商業模式，嘗試利用精準行銷做法，來提升廣告收入及行銷成效。

Ｍomo的RMN一開始鎖定與廣告巨頭競爭，「ROAS（廣告投資報酬率）足以媲美主流數位廣告平臺，如Google或Meta等巨頭，才能吸引廣告主來投廣。」谷元宏道出Momo對自家RMN業務的期許。

因為Momo有許多供應商都是大型品牌，不只會在電商平臺行銷，更會在Meta、Google等常見通路進行數位行銷。要經營廣告業務，Momo就得和這些廣告巨頭競爭品牌的行銷預算。

投入大量IT資源並成立專職部門，半年完成RMN初步建置

從零售業務跨界到相對陌生的數位行銷業務，Momo投入了大量IT預算，是他們2023年少數明顯增長的營業費用類型之一。

去年春天宣布進軍廣告業意願後，Momo同年8月如火如荼的展開建置作業，花費半年左右時間，完成了投廣與追蹤的UI/UX、商品推薦演算法、CTR/CVR預估模型等支援RMN服務的技術建置。

洪偉釗表示，這些技術和功能大多由Momo自行開發，部分則是買斷國內外Martech廠商程式碼來自行修改，再整合進自家RMN產品中。

為了強化自家RMN產品競爭力，洪偉釗說，Momo從UI/UX及底層廣告推薦演算法精準度兩方面下手。

首先是UI/UX。Momo將RMN服務打造為一個獨立平臺，供應商想投放廣告時，不需要進行任何IT整合，便能至平臺自助式投放廣告及瀏覽報表平臺。洪偉釗說，平臺上的報表工具可以供廣告主監控瀏覽、點擊曝光、成交數、成交單品等數據，且數據新鮮度是即時的。來快速調整廣告投放策略。這些數據中，成交數據尤其重要，可以用來具體判斷行銷轉換率，是電商發展RMN的一大優勢。

Momo自行開發了廣告即時競價（RTB）的主要架構和相關推薦演算法，也整合了許多第三方Martech廠商。洪偉釗說明，Momo希望將國內外Martech廠商、不同功能的程式碼視為元件，微調後整合進自家RMN架構，來強化整體底層技術。不過，有些廠商沒有賣斷程式碼，無法自行客製和整合，另外，更有許多Martech廠商的精準行銷技術難以驗證成效，這是Momo仍在嘗試解決的兩大挑戰。

他們很早開始開始招募專職數位行銷人才來發展RMN產品及業務，後來更正式成立EC廣告業務部，專門負責RMN相關技術及業務。從此部門的職缺類別，也能看出他們發展RMN服務的未來規畫。

新職缺主要集中於EC廣告業務部旗下2個課級單位，第一是開發及維護廣告平臺的廣告平臺課，包括廣告平臺產品PM、推薦與搜尋廣告PM、展示廣告PM等，負責對應產品的需求分析、競品調查研究、功能制定、設計規畫、上線及迭代。

廣告平臺課還開始招募要求IT或統計學背景的廣告結算與反作弊產品PM及廣告數據分析師。前者負責流量端及客戶側行為分析，打造作弊行為挖掘模型、設計作弊感知體系、建設行銷數據監控體系及評估體系，更要收集和挖掘數位行銷相關灰色產業情報，來設計反作弊攻防機制。

廣告數據分析師則是負責建立廣告業務數據追蹤的系統性做法與指標，規畫、收集、處理、分析和預測數據，來對廣告業務提出改善建議。這些數據包括廣告產品及廣告受眾相關數據。

另一個開缺的部門是廣告銷售課，要招募熟悉數位行銷的廣告業務，以及負責投放策略及投放流程優化的廣告企畫，負責RMN廣告業務的銷售與溝通，並將客戶投廣需求反映回內部。

去年雙11節前後，Momo先試營運推出搜尋廣告。與少數廠商嘗試合作、溝通商業模式後，今年3月，正式宣布RMN上路，新增了展示型廣告等更多廣告呈現形式。

「大部分精準行銷演算法所用的數據都一樣，差別是，即時處理情況下，靠演算法匹配人貨能夠多精準。」洪偉釗直言，雖然Momo Ads建置完成了，且能達到一定的ROAS水準，但目前的廣告內容推薦精準度，距離Momo想挑戰的Google還有不小距離。

洪偉釗認為，廣告成效比不上Google，自然不容易吸引廣告主，如何快速強化精準行銷相關演算法，是目前Momo營運RMN服務最大挑戰。他們一方面以國外RMN及廣告業者做法為研究對象來鑽研相關技術，另一方面和供應商溝通行銷需求，來修正改善方向。

從中小型第三方廠商開始，逐步吸引更多廣告主

宣布正式營運RMN同時，Momo也開始試營運開店平臺服務，讓自行營運賣場的第三方賣家進駐。谷元宏認為，此服務有望與RMN服務發揮綜效，讓一批第三方賣家初期客戶，為Momo RMN業務注入一波成長動能。「開店平臺店家希望掌握更多行銷自主性和彈性，自助式投廣模式的RMN，正好符合這個需求。」反而是，原本合作的供應商仍以大型行銷合作案為主，需要時間接受RMN行銷模式。

不過，谷元宏有信心，隨著自家RMN進步，ROAS達到一定程度，各種規模與性質的品牌都會認同RMN作為廣告平臺的價值。「只要證明投放廣告更划算，行銷經費自然會流過來，甚至不只是用來促銷，還會用來提升整體品牌及商品曝光率。」

未來，Momo還考慮將自家第一方數據用於外部通路的廣告投放。「長期來看，Momo跟品牌的關係是，幫助他們的商品賣得更好，所以，Momo一定會考慮將數據用於各種促進交易的用途，包括將廣告投放到第三方場域。」谷元宏說。

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