廣告流量紅利消退，正將零售業推向獲客成本的深水區。Klaviyo 2025 年針對 1,500 名全球行銷人員的調查顯示，73% 的 B2C 品牌表示獲客成本持續攀升。面對 Meta 與 Google 平台廣告成本暴漲的挑戰，2026 年的零售行銷預算分配正發生質變。
91APP 數據產品副總廖重榮 Brick（以下簡稱 Brick），過去十幾年深耕廣告技術，近年透過 CDMP（Customer Data Management Platform） 協助中大型零售品牌把會員數據轉換成可執行的業績動能。他如何看待台灣零售業當前的數據應用困境？
★ 為何現在關注此議題？
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Q：從零售廣告顧問視角來看，品牌主目前最大的痛點是什麼？
Brick：流量變貴是品牌主當前最普遍的焦慮。如果深入與零售品牌對話後，會發現真正的問題不在流量本身。尤其近年 Google、Meta 的廣告技術隨著 AI 導入日益精進，只要品牌預算充足，「找到人」並不困難。難的是，找到人以後，品牌如何讓人留存？
過去品牌將重心放在尋找新客，但近年整個市場的重心開始轉移。品牌主越來越在意的，是拉進來之後的留存：「品牌的會員會不會回購？會員的終身價值夠不夠？」
這個問題看起來簡單，但要系統性地回答，背後需要一整套數據能力的支撐。
Q：面對流量變貴與留存焦慮，91APP 如何回應零售品牌的真正需求？
Brick： 這些焦慮背後的共同答案，是 CDMP。CDMP 本質上就是 CDP 加上 DMP，兩者缺一不可。
先從 CDP 談起，它有一個容易被混淆的「兄弟」叫 CRM。CRM 像是一個後端大腦，裡面存放著會員制度怎麼設計、會員權益如何分層、內部組織如何分工；它連結的是產品、研發、財務等後勤體系，屬於品牌內部運作的神經中樞。
CDP 則是拿到這個大腦的資訊之後，負責前端的決策，應該把訊息 deliver 給誰？透過哪個管道，例如 Facebook、Google 等廣告投放。CDP 把大腦裡的資訊轉化成具體的行銷動作。
DMP 又更進一步。數據從來不只是「會員造訪過官網」這件事，每一個消費者在網路上都有各自的瀏覽軌跡，這些軌跡會沉澱成興趣、沉澱成生活期盼、沉澱成他在不同場景裡的真實樣貌，最終轉化為一個又一個標籤。把這三件事合在一起：CDP 擁有數據與決策，DMP 補上生活場景與消費者意圖，再搭配 91APP AI 的運算能力，就能拼出一張完整的人群地圖。
而這張地圖最終回答的，就是 CDMP 的核心價值：「找到對的人，在對的時間，做對的事」，也是它能直接跟業績掛鉤的原因。
91APP CDMP 是什麼？CDMP 是結合 CDP（站內第一方數據）＋ DMP（站外第三方數據）＋91APP AI 整合在一起的數據系統。在 91APP CDMP 服務裡，它不只是「一套系統」，更是一套工具＋方法＋顧問服務的行銷數據解決方案。 91APP CDMP 的獨特價值，在於整合第一方與第三方的海量數據，洞察全台超過 3,000 萬活躍裝置的人群行為軌跡。這代表，即使會員已經半年沒登入你的官網，CDMP 依然能告訴零售品牌，會員最近在關注什麼主題、生活樣貌發生了哪些改變。
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延伸閱讀
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- CDP vs CRM vs DMP 差異全解析，三大數據平台怎麼分？
- 零售業經營面臨「三高」挑戰！91APP 提3 大策略助品牌突圍
Q：具體來說，91APP CDMP 如何幫助零售品牌帶來實際業績？
Brick：我們會先把品牌的整體業績攤開來看。大多數品牌的私域流量，只佔整體 GMV 的 5% 到 8%，這個數字其實很不健康。其實，只要有系統地把私域流量比例從 8% 拉升到 15% 到 20%，這個成長幅度，比任何廣告 ROAS（每投入1元廣告費帶來的營收） 的優化都更讓零售品牌有感。
優化分成三個層次。第一層，是把「應做而未做」的基本功先補齊。
最常見的例子是「放棄購物車」。多數品牌的做法是推播一次就結束，但這遠遠不夠。完整的做法應該設定 1 天、3 天、5 天、7 天的自動化追蹤腳本，只要使用者購物車未結帳，就系統性地啟動喚醒流程。光是這一項基本功，就能把本來「應該成交卻沒成交」的訂單找回來。
折價券的邏輯也一樣。純線上發券使用率只有 1.5% 到 2.8%；但只要把折價券導入實體門市情境，使用率可以飆升到 8% 到 15%。
91APP 自動化行銷腳本共有 38 種情境以上，對於認真投入的零售品牌，我們通常會建議至少啟動 20 條以上，光是這個動作落地，品牌的實際業績就能有感提升。
第二層，是看懂「會員生命週期的位置分布」。許多品牌主常說「我有 10 萬個會員」，但實際上品牌不清楚這 10 萬人裡，有多少使用者是一年內只買過一次？有多少沉睡超過兩年、有多少是高忠誠的活躍客？
透過 CDMP，91APP 會依行為數據將 10 萬會員切成不同群體，每一群都有對應的經營策略。除了 NAPL 模型（見下圖），91APP 也自建 AI 預測模型，運用兩年的購物資料，專門找出「該買而未買」的族群。這正是精準行銷真正的起點，找出最接近購買決策的那群人。
第三層，是「在對的時間說對的話」。以大型美妝通路為例，其前十名商品包含衛生棉、日用品等，每位女性消費者都有她的生理週期，大約 30 到 45 天。在對的時間點，推播有感的提醒，轉換率遠高於任何一般廣告。這正是 CDMP 最直接的價值，不在於技術的複雜度，而在於對人的深度理解。
Q：面對不同會員規模的零售品牌，CDMP 使用有什麼差異？
Brick：會員規模不同，策略也完全不同。
0 到 5 萬會員的品牌，重點在於導流。此階段歷史資料仍少，首要任務是把首次購買的新客，在最短時間內推動回購。「註冊轉換率」是這個階段最關鍵的指標，因為會主動註冊的人通常購買意願已經很強。只要設定好 1、3、5、7 天的自動追蹤，就能快速把新客轉化為現金流。
10 萬會員以上的品牌，才能真正開始談 NAPL 的分布與策略。這裡有一個常見的錯誤思維要特別提醒，許多品牌看到七成會員流失，便把所有預算砸進流失客的喚回活動。這樣操作的結果，是活躍客（Active）沒有被好好對待，新客也進不來，形成惡性循環。此階段 91APP 的做法是把重心放在 NAP（新客、活躍、潛力）聚焦在可成長的族群，而不是把資源耗在最難救回的會員。
30 萬到 100 萬以上的品牌，量級策略又完全不同。91APP 會把數位與非數位、線上線下的會員整合。在這個階段的零售品牌，光是沉睡客可能就有數十萬人，基數本身就是優勢。只要喚回一小部分，絕對業績就非常可觀。91APP 會選擇最佳時機窗口，例如雙 11、母親節大促，用組合包的方式啟動，讓喚回成本最為划算。
Q：不同產業的零售品牌數據邏輯，經營策略上有哪些不同？
Brick： 模型的核心邏輯不變，但執行節奏必須跟著商品週期走。美妝與日用消耗品回購週期短，一到兩個月內就會重複消費，適合搭配高頻的會員追蹤機制。
內衣品牌購買週期則拉長到半年左右。若直接套用 NAPL 邏輯，很容易誤判這些客人並不是「沉睡」，只是商品本身的購買節奏就是如此。91APP 會改以 AI 模型為主，建立 100 天、200 天的客製化標籤，讓節奏跟著商品週期走，而非讓商品週期被系統誤讀為流失。
高單價、低回購的品類，則必須以 LTV（終身價值）為核心規劃策略，不能以高頻訊息打擾客戶，反而要在少數關鍵時刻精準出擊，每一次溝通的品質都比頻率更重要。
CDMP 在此的價值，是協助品牌在不同場域找到真正有購買意願的人，減少無效打擾，讓促銷力道集中在對的人身上。
Q：CDMP 在 OMO 的場景裡，扮演什麼角色？
Brick：這是近一年 91APP 體會最深的一塊。線上一旦延伸到線下，就沒那麼單純，背後幾乎每個品牌都會面臨同一個問題：業績算誰的？門市店員會擔心，把客人導到線上之後，門市業績怎麼辦？
這裡分享一個真實案例，一家門市無法正常營業，門市店員無法服務現場客人，但他們透過 91APP 「店員幫手」功能，直接聯繫自己負責的會員：「你現在沒辦法來，直接線上買就好。」這筆業績，一樣計入這位門市人員。
所以 CDMP 在 OMO 的角色是 「幫助門市數位化、幫助門市效率化」。91APP 不改變門市作業，而是用數據賦能。例如：
- 分清客群： 告訴門市，新客通常買什麼、舊客買什麼，讓店長知道陳列該怎麼配。
- 跨店購買追蹤： 比如某人住在中和，但都在東區買。我們可以幫忙做跨店的聯合促銷。
- 線上線下購買週期： 我們發現，只要讓線下客人在 30 天內完成一次「線上回購」，他的整體 OMO LTV（終身價值）會大幅起飛。一旦品牌懂了這個，就不會再抗拒讓客人去線上買。
91APP CDMP 在 OMO 場景實戰應用解析
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Q：最後，對於「擔心打擾客戶、還沒開始用數據做行銷」的零售品牌，91APP 想說什麼？
Brick：許多零售品牌擔心自己過度打擾客戶，但我們在第一線看到的真實情況是：他們忽略了客戶的心聲。
從不主動聯繫、推播內容沒有任何個人化設計，讓品牌業績持續下滑，並非推播太主動，而是因為品牌根本沒有出現在會員的生命週期裡。
我們看過一個非常具體的對比：某品牌採用統一推播的 APP Push，轉換率僅 1%；改以多層次的個人化溝通後，轉換率提升到 7%。差距不在頻率，而在訊息是否精準、是否出現在對的時機。
至於頻率該如何拿捏，我們通常建議每個渠道，每週以不超過兩次為常態基準線，設定完後再持續觀察業績變化。如果會員本身就是高頻互動的熟客，較密集的溝通並不會造成打擾；但若是剛進站的新客，就不適合用同樣的頻率追擊。
數據從來不是報表，它應該直接轉換為業績。 CDMP 的最終目的，並不僅止於幫助品牌看懂數字，而是在數字背後，找到那些真正願意買、只是還沒有被說服的人。
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