鼎鼎聯合行銷數據管理部協理 黃士峰 （攝影／洪政偉）
最近一、兩年，走到哪，都能看到「加入會員」的招攬，多是為了蒐集你我的數位足跡，來強化行銷精準度。數據驅動行銷是這幾年襲捲各行各業的一大課題。不過，在全臺有超過80萬間特約通路的老牌聯合集點卡Happy Go，已經做這件事足足有20年。
Happy Go是全臺最大聯合集點卡，如今有上萬間特約商店，一年經手1,100萬名會員，超過50億點數的交易數據。這龐大的數據，透過分析工具、AI模型、生成式AI工具等技術，可以用來提升行銷精準度和員工生產力。他們近年甚至將這些數據驅動行銷的技術商品化，自己也轉型為兼具行銷服務和販售Martech產品的廠商。
鼎鼎聯合行銷數據管理部協理黃士峰說，這一切數據應用的基礎，早在Happy Go一個會員都沒有時，就已經開始建立。
成立初期便導入數據倉儲，為發展數據應用奠定基礎
2005年Happy Go成立之初，企業高層確信行銷背後必須用成熟的數據基礎建設撐腰。當時，「總經理認為，不論未來怎麼用，至少數據一定要先蒐集。」黃士峰說，他們一開始即投下重本，導入時下價格相當高昂的Teradata數據倉儲，來累積會員行為等數據。
時任副理的黃士峰回憶，當年以傳統數據分析和探勘為主，並陸續導入了BI和Data Mart等數據應用。累積了10年後，讓Happy Go打下了扎實的數據資產和應用經驗基礎。
到了2015年，面臨業務型態拓展，他們必須做出更大幅度改變，以應對新的數據處理需求。Happy Go在這一年成立了市場調查品牌和數位廣告品牌，黃士峰表示，這兩大產品線，讓他們可以從更多不同的角度，蒐集會員及非會員數據，不過，這種更多維度、更大量非結構化數據的處理需求，也為Happy Go帶來了全新的挑戰。
尤其，Happy Go當時用的傳統資料倉儲，難以應付新的資料處理需求，只能嘗試使用PostgreSQL RDBMS，搭配自製的Python數據處理工具，來分擔與日俱增的作業。
2017年，隨著數據處理作業量和對企業決策的重要性提升，Happy Go正式成立數據部門，聘請了第一任數據長，也嘗試自行研發，開發AI顧客分群功能，不過，受限於投入成本、AI人才和算力硬體的不足，未能開發出準確度夠高的解決方案，只能暫時放棄發展AI領域應用。數據部門回頭聚焦與業務需求密切相關的種種數據技術發展。
黃士峰說，這次失敗經驗讓數據部門深刻體會到，發展數據應用必須與業務需求緊密掛鉤。直到今日，他們仍秉持這個原則。
大規模擁抱公有雲，導入現代化數據處理技術
2019年，Happy Go展開數位轉型，推出點數和支付合一的支付服務，會員App也大改版，這些轉型與再次業務拓展的新戰略，又帶來了新一波數據處理需求。
此時，他們已經有1,000萬名會員，在不同接觸點產生了大量數據處理需求，包括App上的交易、行銷活動資格判斷、特殊累點活動等，超出了既有數據處理工具的負荷。
「尤其是前端系統帶來的數據處理負擔更重，甚至出現過，一個活動12個小時都算不完的案例。」黃士峰說，前端採用的OTLP資料庫，主要用於線上交易處理，難以支援大量分析運算。
為了將前端龐大分析需求，轉移到後端分攤，他們推動了數位轉型期間，第一個重大的數據科技改革──建立雲端數據中臺。
黃士峰導入公雲巨頭的雲端資料倉儲服務Redshift，取代了PostgreSQL資料庫及Python自製工具。以雲端倉儲作為數據中臺，透過API串接前端系統及地端的Teradata數據倉儲、BI工具、CDP等後端系統。
導入數據中臺後，對業務行銷活動帶來很大的彈性。「過去一天只能推出1、2檔的大型行銷活動，資料運算時間縮短後，現在一天要推出10檔都沒問題。」黃士峰說。
隨著數據處理需求規模不斷提升，再加上業界AI應用實例開始出現，Happy Go有意再次挑戰發展AI，因而，決定也將地端的主要資料倉儲，轉移到雲端。不過，沒有繼續採用同一款雲端倉儲，而是改導入了與地端數據倉儲操作類似的Azure Synapse，再橫跨到AWS與Redshift串接。
黃士峰補充，採取多雲架構，雖然會產生跨雲數據傳輸成本，但仍比原本採用地端數據倉儲的成本低。一大原因是，目前Happy Go服務型態下，需要即時行銷的情境較少，數據大多可以採取批次拋轉的模式。
「相較於電商或導購網，強調即時吸引消費者下單，我們行銷服務目的以加深品牌印象為主。」黃士峰解釋，這意味著行銷客戶和廣告主對於即時行銷需求相對較小。
再加上，雖然技術上做得到即時行銷，但數據團隊實測後發現，提供即時行銷服務的成本相較既有服務高出2至4倍。秉持著只支援業務核心需求的原則，他們決定，暫時不進一步發展即時行銷技術。
在重大數據基礎建設上雲後，Happy Go數據團隊可以更好支援既有業務端行銷需求，更能利用公雲上的工具及硬體資源，發展一系列大數據以及AI應用來支援行銷。
攝影／洪政偉
再次挑戰發展AI，圍繞實際業務痛點來打造應用
因為多年前的失敗經驗，Happy Go二度挑戰發展AI應用時，堅持從解決業務重要痛點著手。
他們第一個鎖定的痛點是，如何更細緻處理超大量數據。
Happy Go坐擁千萬名會員消費行為，上萬家特約商店商品資訊，加上數位廣告、市場調查等數據，規模龐大，但格式不統一。如何精細的綜合分析這些數據，來驅動更精準的行銷，是業務部門重要需求。
數據部門先利用NLP技術解析不同格式數據，再用分類型AI技術，每天將上億筆數據分為大中小三層，共1,200多種預先定義好的分類。黃士峰說，這個機制準確率約為95%，且會不斷自我優化，至今仍在服役。
去年，Happy Go更發展了兩個重要AI應用。其一是「類似受眾分析」（Lookalike），以活躍會員的數據特徵，靠人工智慧找出其他可能具有類似喜好的受眾。
黃士峰進一步解釋，雖然會員規模很大，但個別會員留下的數據豐富程度和面向不盡相同。以特定條件篩選受眾時，符合條件的人數可能低於預計的曝光數量。
此時，類似受眾分析就能派上用場。甚至可以用來拓展新廣告客源，黃士峰說明，只要向廣告投放業主取得一點種子受眾資料，就可以用這套技術類推並圈選更多可投放受眾。
第二個應用則是嘗試在App上提供個人化內容和廣告，光是導入公雲現成的AI個人化行銷服務，就提高了5成的廣告點擊率。
擁抱生成式AI但不一頭熱，持續聚焦於解決業務實際痛點
生成式AI在2023年初爆紅時，Happy Go就開始投入研究和應用。他們先後使用兩家公雲的生成式AI服務，來強化商品數據分類機制。黃士峰指出，利用生成式AI，能達成更多原本無法做到數據蒐集和處理。
他舉例：「過往用NLP技術，可以分析產品規格等數據。但是，不同品牌的風格、客群、消費者心目中形象為何？這些要靠生成式AI來整理。」黃士峰將生成式AI視為超強商品數據蒐集機制，可以大幅降低業務自行研究品牌資訊需求。甚至，可以超越Happy Go原本的商品分類框架，生成新分類。業務部門檢索商品分類或構思行銷角度時，便能有更多選項。
Happy Go建置了一套MLOps平臺結合了自行開發的自動化數據處理機制，以及公有雲上的MLOps功能，用來加速ML開發周期流程，尤其是數據彙整、訓練資料標記及採樣等環節。生成式AI技術，就是在此與其他既有AI應用結合──例如將AI生成的數據，作為既有AI商品分類模型再訓練的數據。
黃士峰說，有了MLOps平臺，模型再訓練效率便從以季為單位，縮短到最快每月一次。
下一步生成式AI應用，Happy Go計畫逐步打造自助式生成式AI平臺，用來輔助員工日常業務。
黃士峰觀察，已有員工用雲端生成式AI工具，蒐集網路資訊、整理顧客數據或是生成簡報提案素材等業務。不過，內部數據需經過審查機制，或請數據團隊處理才能上雲。由員工各自報銷訂閱費用，也造成行政資源消耗。
「打造單一平臺，是希望整合常用生成式AI工具，以及使用這些工具所需的數據處理、帳號權限管理、訂閱費用付款等機制。」他解釋。
去年3月，Happy Go數據團隊已經串接了雲端生成式AI工具的API，但黃士峰不急著做出這個平臺。反而是，先在各部門推動ChatGPT等工具，蒐集真正有價值、切合痛點的使用情境。
他們依然記取著7年前AI專案失敗的經驗。發展新數據應用及AI專案時，他們只聚焦於能帶來確實、重大影響的使用情境。
「我們希望開發出來的數據和AI應用，是為業務部門雪中送炭，而非錦上添花，甚至可有可無。」黃士峰如此表示。
CDO小檔案
鼎鼎聯合行銷數據管理部協理 黃士峰
學歷：美國北阿拉巴馬大學企業管理碩士
經歷：曾任職於中國信託商業銀行、美商天睿資訊、東捷資訊、亞太電信、藍新科技等企業，於數據領域深耕10餘年。現擔任Happy Go數據管理部協理，主導數據科技開發與應用
公司檔案
鼎鼎聯合行銷
●成立時間：2004年10月22日
●業務介紹：藉由聯合集點卡點數串連集團各產業，並以會員經營助攻集團事業版圖。後推出旗下市調顧問品牌Go Survey及iConnect智能媒體服務，同時藉由市場調查及廣告的數據來進一步強化行銷能力。前年結合AI科技運用和行銷知識及自家豐富數據，推出CRM+會員經營加值新服務
●董事長：徐旭東
●總經理：李明城
●地址：新北市板橋區新站路16號22樓
●員工人數：130位
IT大事記
●2005年：推出全國首家「跨產業、跨通路、跨品牌」的紅利點數平臺，第一年即成功招募250萬會員
●2007年：推出全臺首家公益捐點平臺，關心弱勢孩童，將快樂多一點的品牌精神傳遞到每個角落；與全家便利超商合作，提升累兌點便利性
●2009年：突破500萬名會員
●2011年：首創跨產業聯合集點卡成為電子發票載具，獲財政部電子發票優良協辦廠商肯定
●2013年：落實新個資法管理辦法，並獲2013年BSI資安年會「資安防護卓越管理」獎
●2015年：成立市調顧問品牌Go Survey及iConnect智能媒體服務，協助集團及品牌客戶；首度跨足日本，會員可在日本超過300家特約商店享集點服務
●2016年：策略結盟日本點數龍頭T Point，推出「Happy Go全日通」，攜手打造亞洲最大點數生活圈
●2019年：推出點金合一的行動支付服務Happy Go Pay；Happy Go App全新改版上線
●2020年：Happy Go榮獲DMA年度最佳數據洞察創新獎及對話影響力獎
●2021年：與美食平臺Ocard和RE紅包合作，擴大點數生活圈；響應政府推廣雲端發票，共推「雲端發票存起來 載具歸戶Happy Go」；使用AWS Redshift作為數據中臺
●2022年：推出全新「CRM+會員經營加值新服務」；打造MLOps平臺；啟動企業永續倡議元年，發行以永續為題的NFT
●2023年：導入託管式AI服務來強化個人化行銷功能；宣布成為開店平臺Shopline策略合作夥伴，提供智能會員分析與行銷平臺服務；宣布結盟悠遊卡公司進行全方位策略合作
●2024年：利用生成式AI來強化商品分類與貼標
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