零售業走過疫情低谷，演零沿技I應用帶終於在2022年迎來春燕。售品術探實數2022年全球零售市場銷售額超過27兆美元，牌前預計2024年將達到30兆美元以上；台灣零售2022年營業額達4兆2,攜手815億元，零售網路銷售額（電商交易）達到新台幣4,落理開930億元，兩者皆創下歷史新高。據治家業績
產業欣欣向榮，動商當然少不了業內參與者的演零沿技I應用帶共襄盛舉。91APP作為台灣首家上櫃原生SaaS軟體服務公司，售品術探實數引領台灣零售產業針對「人、牌前場、攜手貨」的落理開虛實融合，持續運用嶄新技術改變銷售場景，據治家業績幫助品牌、動商通路商家獲得更多業績，演零沿技I應用帶也讓消費者自在穿梭於OMO的購物情境。
近期，91APP技術實力更上層樓，以Google Cloud環境為基礎，在組織內落實數據治理之外，也使用Google Cloud AI平台Vertex AI，推出91APP獨家開發的零售AI模型jooii（全通路智慧幫手），目前測試結果，有使用jooii推薦的商品，比起沒有運用AI模型演算的點擊率，整整高出3倍成效。
91APP發展產業模型解決零售業根本問題
事實上，91APP最早以開店系統切進市場，營運策略隨著市場定位而逐漸確立，目前主力即是聚焦在提供零售業數位轉型方案。因此這幾年91APP大力提倡D2C（Direct-to-Consumer）模式，就是在幫助零售品牌，掌握第一方數據，運用場景技術來推進與消費者的接觸/互動情境。
Photo Credit：TNL Brand Studio91APP產品長李昆謀表示，「前五年我們是在解決產業的已知問題，例如幫品牌客戶增添開店系統的更多功能，但是，近五年我們在協助產業尋找下一個方向、探索未知問題。因此我們的角色就像客戶委外的IT，為他們探索新技術應用於零售場景，幫助商家成長。」
Cookie退場第一方數據更顯重要，91APP利用GCP推動數據治理
Google預計在2024年第一季開始移除Chrome的第三方Cookie，這也讓越來越多零售品牌注意到第一方數據的重要性。李昆謀表示，「光是一家大型業者，一年的數據量可以多達上百億，我們勢必需要一個強勁的基礎設備，才能幫客戶建立起數據中台。」
確實，零售橫跨線上線下，龐大的顧客銷售及CRM數據，加上想要搭建CDP（Customer Data Platform）顧客數據平台、DMP（Data Management Platform）資料管理平台，必須先收攏數據，才能有後續的清洗、整理動作、並洞悉出商業價值。於是，91APP導入一系列Google Cloud的解決方案，包含Pub/Sub、Dataflow進行實時分析數據，接著也採用BigQuery企業資料倉儲，運用內建機器學習、商業智慧（BI）功能，達到數據驅動業務目標。
當時會立刻選擇Google Cloud作為雲端基礎建設的夥伴，李昆謀表示，「Google Cloud示範一套完整的Best Practice，讓我們覺得把這些方案導入內部，對資料清洗、梳理是非常有幫助的。」的確，91APP運用Google Cloud雲端及機器學習相關資源，陸續開發會員分群模型（NAPL）、購買意圖模型（DCIU），幫助零售品牌以數據為依歸來尋找新客、鞏固舊客。
91APP與Google Cloud合作越久，導入的應用方案也更深入，其中一項是使用Looker商業智慧平台嵌入式數據分析，落實數據治理工程。由於零售業數據欄位相當龐雜，且在勾稽或針對訂單定義的溝通過程，往往發現雙方數據對不上的問題。
為了解決根本的痛點，91APP組成數據治理定義小組，針對數據定義大表的欄位有了明確的規範，並透過Looker作為數據治理的核心中台。如今，91APP所有同仁都能在Looker Studio快速拉出報表，不僅所有數據都能對齊，甚至也能透過API方式將Looker的數據匯出給零售客戶使用，達成「書同文、車同軌」的Data Governance-as-a-Service境界。
運用Vertex AI的Vertex Search，實現「千人千面」精準推薦
看準未來消費者會透過AI自然語言模型，也就是以對話方式來搜尋商品，形成新的購物模式。近期91APP使用Google Cloud的Vertex AI，透過Embedding Model模型，更深入理解文本含義後，抽出768維度的連續向量空間，運算出高度關連性的產品群集。
摸索Vertex AI過程，李昆謀回應，「使用Vertex Search向量資料庫的感受，一如延續Google Cloud高效能傳統，展現非常驚人的回應速度。因為我們服務上百家客戶，每家客戶數據都是上億級，加上我們數據都放在GCP上面，經過測試效能不僅可以承載數據，而且結果是非常滿意的。」
Photo Credit：TNL Brand Studio除了運算效能，91APP也相當重視GenAI的原料，也就是Embedding模型處理特徵值後，重新運算的成效表現。因為過去特徵值主要是根據View-also-view或Buy-also-buy概念，從消費者行為做相關產品推薦。如今透過Vertex Search，等於91APP把過去ML、DL技術進一步融合商品素材、語義、行為等特徵值所算出來的模型，讓兩個技術混搭後的推薦結果，發現成效比單一技術表現更好。
對於零售商家，最關注的議題仍相當看重業績的轉換與進站流量。91APP未來將持續立足在GCP上的數據應用，同時也開始串聯Google的廣告服務，幫助零售品牌運用Google AI生成個人化的廣告素材，因應不同受眾輪廓搭配jooii模型，進行精準又即時的產品推薦，實現利用數據驅動廣告變現的目標，為91APP、零售品牌、及消費者共同帶來三贏局面。