iKala 9 週年:左用 AI 雲端穩打台港日,右耍社群電商強攻東南亞

程世嘉介紹,目前 iKala Cloud 營收在整體 60-70% 之間,iKala Commerce 則佔 30%-40%,但估計明年 Commerce 就能跟 Cloud 打平!
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iKala 共同創辦人暨執行長程世嘉。Photo Credit:INSIDE/Chris
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集雲端、AI、Martech 集一身的本土網路公司 iKala 昨天(15 日)招開 9 週年記者會,宣布成立新事業 iKala 商務(iKala Commerce),主攻以社群電商為主的新零售領域,並將結合 AI 賦能數據驅動銷售,主攻越南、泰國、新加坡等東南亞市場。

iKala 共同創辦人暨執行長程世嘉首先介紹,2010-2020 年全球 3 大數位趨勢正在成形,第一是亞洲崛起,2040 年可能全球消費量會有 40% 由亞洲買單。第二數位行銷正在進行典範轉移,現在已經有 49% 網民安裝 AD Blocker,Google 也正積極準備捨棄 cookies;第三則是 AI 將會成為各個產業的關鍵競爭要素。

在這三個趨勢之下,iKala 從 2015 年開始進入行銷科技,並陸續進入雲端、AI 領域,至今 2019 年營收較前一年成長近 3 倍,海外團隊布局也在這三年成長 1.7 倍,而在疫情衝擊之下,iKala 今年第一季 YoY 成長仍超過 45%。

在 iKala 原有較專精的 Cloud 部分,目前推出了 CDP 顧客數據平台、AIOps 智慧化維運、雲端整合解決方案等服務。iKala CDP 顧名思義是顧客數據平台 (Customer Data Platform),可以整併與管理 CRM、線上及線下等全通路資料,到機器學習、AI 分析建模至行銷自動化,透過 360 度顧客視角打造精準行銷並優化成效。

AIOps 智慧化維運服務則以 AI 技術幫助企業 IT 維運管理,協助 IT 部門可靠、高效地推動企業完善數據洞察與創新,降低數位轉型時可能產生的成本。最後,iKala Cloud 整合從雲端基礎設施、混合雲架構服務、API 管理平台、CDP、AIOps,到行銷應用,提供專為垂直產業打造的雲端整合解決方案,計劃協助零售、媒體與娛樂、遊戲、教育、金融、製造與科技、電信等七個產業轉型創新。

而新成立的 iKala Commerce 新事業群則是以網紅雷達 KOL Radar、AI 社群電商服務 Shoplus 兩項產品為主軸,KOL Radar 以獨有技術即時收集 Facebook、YouTube、Instagram、TikTok 上龐大的社群資料,並透過大數據及 AI 運算,幫助品牌、企業選擇適當的網紅進行行銷。

iKala 東南亞總經理陳姵妤介紹社群電商服務 Shoplus。Photo Credit:INSIDE/Chris

Shoplus 則是無須線上開店工具,讓粉絲團立即變網店的社群電商服務,透過 AI 語意及圖象偵測技術、AI 智慧聊天機器人,就能讓直播主在臉書上一邊直播,一邊讓觀眾直接回文下單。

程世嘉介紹,目前 iKala Cloud 營收在整體 60-70% 之間,iKala Commerce 則佔 30%-40%,但估計明年 iKala Commerce 就能跟 iKala Cloud 打平。他強調泰國、越南跟台灣不同,比起一般電商,社群電商更為盛行。

根據 Facebook 提供資料,越南每年平均可以產生約 2 億次跟電商成交有關的對話紀錄,社群電商規模現在可上看 100 億美元;泰國則有約 1.8 億次,規模上看 80 億美元,因此 iKala 會先以社群電商打頭陣,並且逐年引進 CDP、AIOps 等主力雲端服務。

核稿編輯:Anny

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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