cacaFly 雲端智能中心善用智慧零售科技 提升品牌競爭力

為協助品牌業者藉由智慧零售科技提升競爭力，cacaFly 雲端智能中心與Google Cloud 攜手舉辦工作坊，廣邀來自業界與科技領域的權威講者，分享最新趨勢與實務經驗。cacaFly Cloud AI+ Center (雲端智能中心)是 Google Cloud 的菁英合作夥伴 (Premier Partner)，致力提供專業的顧問和技術支援服務，協助客戶實現數位轉型和雲端優化，近期榮獲 Google Cloud Partner All-Stars 的認證。

cacaFly 執行長 Yves 於開場致詞強調 AI 與數據應用的重要性，並分享企業在現代市場必須從「思考如何應用數據」邁向「實際行動」。他鼓勵與會者勇於行動，藉由合適的平台與工具充分運用內外部數據，領先同業提升市場競爭力。

運用AI創新 提升營業效率

cacaFly 雲端智能中心 技術副總 CH Wu 表示，作為Google Cloud(GCP) Premier Partner，目標是運用這些尖端技術協助各類型企業轉型。創立雲端智能中心三年後，cacaFly 已完成超過 20 個 AI 導入專案，其中不乏台灣主要電商及零售商，cacaFly 協助這些業者運用 AI 建置商品搜尋和推薦系統，不僅提高消費者的購物體驗，也大幅提升業務效率和銷售額。

隨著更多元的 AI 應用需求，為了更有效地整合和利用數據，企業對資料平台的需求已從傳統的 Data Warehouse 發展到更全方位的 AI Lakehouse 架構。相較於 Data Warehouse 主要處理結構化資料，AI Lakehouse 的重要突破在於它能在同一平台上，同時處理結構化資料（如交易紀錄、客戶資料）和非結構化資料（如圖片、影片、文字），來達到更多元的 AI 應用。隨著生成式 AI 發展日漸成熟，如何在同一平台上有效整合生成式 AI 與傳統預測模型，充分發揮優勢，也為企業數位轉型的關鍵課題，並凸顯了 AI Lakehouse 作為統一資料平台的重要性。

以零售/電商為例，商品搜尋及推薦是最經典且普及的 AI 應用場景。傳統上，要提供良好的搜尋體驗，除了需投入訓練模型外還需持續維護關鍵字和同義詞詞庫。然而，CH Wu 指出，生成式 AI 的出現為這個領域帶來突破性的改變。透過生成式 AI 的自然語言理解能力，可以更靈活地處理同義詞並大幅簡化維護工作，使整個系統變得更靈活。

此外，零售/電商品名、類別常因廠商主觀或 SEO 等因素數據產生混亂，導致數據分析與搜尋結果不準確。CH 提出，透過大型語言模型結合 BigQuery(Data Lakehouse)可透過工作流程(Workflow)分析現有產品相關資訊如，名稱、描述、類別等自動進行貼標及分類校正，大幅提高標籤精準度。他強調cacaFly 透過 Vertex AI Search for Retail 技術，結合 Gemini 大型語言模型及 Data Lakehouse 架構，實現了更全面的數據整合與應用。這個解決方案不僅能輕鬆整合多元的數據來源，包括線上行為數據（如 GA4/GA360/Google Ads）、線下交易記錄以及 ERP、CRM 等系統資料，更讓搜尋和推薦應用更具數據驅動性與靈活度。透過 BigQuery ML 技術能直接在 Warehouse 應用 Gemini 模型，實現動態的受眾打包技術因應各式的行銷需求。這套創新技術已成功應用在零售媒體網路（Retail Media Network）的領域中，為零售商創造更多元的商業價值。

針對 AI 人機互動，CH 提出了 Autoprompt 的創新技術。透過多模態 AI（Multimodal AI）的優勢，讓 AI 系統能夠理解多媒體資料，包括圖片、音訊和影片背後的語意元素後作為人類與 AI 溝通的橋樑，突破了傳統多媒體生成需要撰寫複雜提示詞問題，大幅簡化了提示詞工程（Prompt Engineering）的過程。目前，該技術已成功應用於廣告創意生成與商品展示領域，顯著改善了用戶的互動體驗。

整合非結構性數據 實現精準行銷

Google Cloud 業務經理 Luka Lee 接續登場，展示 AI 在零售領域的多元應用，包括個人化推薦、產品搜尋優化及自動化行銷等，協助品牌精準觸達消費者，並提供最佳購物體驗。她強調 Gemini 不僅能預測消費者行為，還能主動生成內容，從廣告素材到自動回覆系統，皆可藉由 Google Cloud 的 AI 功能實現。她並以全球多家知名零售品牌的成功案例，如 Priceline、家樂福和 Home Depot，展示 AI 在不同零售情境的具體應用。

在數據驅動時代，Google Cloud 的數據分析解決方案持續推陳出新。Google Cloud 數據分析架構師 CJ Huang 向現場觀眾提問：「推薦系統是一個數據問題還是 AI 問題？」隨後他強調，推薦系統歷經多年發展，現今挑戰在於如何整合數據與 AI 平台，實現從數據收集到智慧應用的一站式解決方案。

針對客戶端的痛點，Google Cloud 提供從資料收集、清理、分析到視覺化的完整平台，實現資料與 AI 的無縫結合。核心技術包括 BigQuery 做為數據倉儲和分析引擎，搭配 Vertex AI 提供模型訓練與佈署。此外，企業還可使用 Looker 進行數據視覺化。他並且強調，BigQuery 資料分析平台的資料處理能力不僅限於結構化數據，還支援非結構化資料如圖片、影片及文件等。例如，透過 BigQuery 的內建向量搜索功能 (Vector Search)，企業可輕鬆搜尋並分析未標籤的多媒體資料，這不僅降低資料標籤的難度，還可以搭配生成式 AI 加速行銷投放的產出以及提升廣告回報率，大幅精進資料與行銷投放的精準度。

結合線上及線下數據 掌握複雜消費歷程

家樂福為善用 AI 工具創新的典範企業之一。家樂福數位科技協理 Henry Ting 指出，家樂福的數位轉型計劃自 2018 年開始，訂立明確的 5年計劃，目標是發展電子商務成長，建立完整的電子商務系統，並且運用資料及 AI 實現 OMO 全通路成長。家樂福積極運用 Google Cloud 的 Vertex AI，開發多個創新解決方案，包括：購物車推薦系統，透過 AI 預測用戶偏好，精準推薦商品，顯著提高轉換率；預測高價值客戶，針對性投放行銷廣告，提升廣告效益，以及應用 AI 提供個性化酒類推薦，結合地理定位功能，指引客戶至最近門市購買等。

壓軸登場的 cacaFly 業務副總 Brian Lin 指出，消費者的多元角色與日常消費行為交織出高度複雜的消費歷程，這讓傳統的搜尋和社群數據分析面臨挑戰，因為消費行為中存在大量「雜訊」與不連貫的行動。為解決此問題，cacaFly 運用Google Cloud 提供的 AI 工具，結合線上與線下數據，涵蓋從電商訂單到實體門店消費的各個環節，整合社群數據、廣告點擊行為與實體零售數據等，精準追蹤消費者的行動與意圖。

從數據整合到 AI 模型訓練，從個性化推薦到智慧行銷自動化，智慧零售正以前所未有的速度改變品牌運營模式。cacaFly 雲端智能中心專注於為客戶導入 cloud 和 AI 服務，並在過去兩年成功協助眾多企業完成 AI 轉型及實際上線，藉由 AI 創新提升業績與競爭力，品牌有機會在激烈的市場競爭實現「彎道超車」，創造更大的商業價值。