台灣家樂福：透過雲端轉型，提升廣告投放成效和線上購物體驗
有關 台灣家樂福
1989 年，全球知名的零售品牌家樂福在台灣開設了第一家分店。截至 2022 年 6 月，台灣家樂福在台灣營運超過 100 家超市和零售商店。為了打造一個涵蓋不同消費形式的零售生態系統，台灣家樂福在 2015 年啟動數位轉型，推出電商平台和行動應用，提供更多元的購物體驗。其行動應用目前有超過五百萬的下載量。
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聯絡我們作為其數位轉型規劃的一部分，台灣家樂福運用 Google Cloud 落實基於 AI 的精準行銷，提供更可靠的線上零售服務，並改善內部系統，提升工作效率。
Google 成效
- 透過 AutoML 支持的精準行銷，實現高 2.64 倍的廣告投資報酬率
- 用本地資料中心支持快六倍的系統運行速度
- 提供更具成本效益的雲端基礎架構，協助節省 40% 的營運成本
- 使用易於擴展的運算資源，解決高流量造成的停機問題
降低線上廣告每次行動成本達 40%
隨著線上購物持續成長、演進，人們的消費習慣在過去十年間有了顯著的改變。為了滿足消費者的新需求，並提升面對數位商家的競爭優勢，大型零售品牌正運用雲端、AI 等最新技術改變營運方式，拓展服務範圍。
台灣家樂福在 2015 年啟動了雲端轉型，致力於將營運方式和服務現代化。自從總部位於法國、全球領先的零售品牌家樂福在 1989 年進入台灣市場之後，台灣家樂福的營運版圖快速擴展，目前在台灣有超過 100 家超市和零售商店。為了建立一個橫跨實體和虛擬銷售管道的零售生態系統，台灣家樂福推出了電商平台和行動應用，以提供更多元的購物體驗。截至 2022 年 6 月，台灣家樂福的應用已經有超過五百萬的下載量
「我們的目標是讓我們的顧客無論身在何處，都可以便利地取得我們的服務。為了達到這個目標，我們需要落實全面的數位轉型，並在轉型過程中不斷尋找應用新技術的最佳方式，」台灣家樂福數位技術長丁平碩表示。
作為其數位轉型規劃的一部分，台灣家樂福在 2018 年定下了達到電商營收倍數成長的目標。由於線上廣告是提升電商銷售十分重要的一環，台灣家樂福需要落實更具成本效益的廣告策略，並決定使用 AI 技術建立機器學習模型來支持精準行銷。
同時，台灣家樂福也希望將其部署在地端的內部系統遷移到雲端，並提升其電商平台和行動應用的性能表現。台灣家樂福的電商平台和行動應用當時部署在某公有雲平台位於香港的資料中心，網路連線經常出現問題。於是，台灣家樂福選擇 Google Cloud 作為其獨家雲端技術供應商，因為 Google Cloud 的機器學習產品和台灣家樂福用來投放線上廣告的 Google Ads 能高度整合。此外，Google Cloud 在台灣設有資料中心，能提供更快、更穩定的網路連線。
「我們的雲端轉型計畫涵蓋多個面向，包括機器模型訓練和 IT 基礎架構現代化，」丁平碩解釋。「Google Cloud 有高性能雲端產品，並支持執行線上廣告活動，能滿足我們的所有需求。我們可以完全依靠 Google Cloud 在雲端運行所有業務。」
透過 AutoML 支持的精準行銷，提升廣告投放成效
作為採用 Google Cloud 的第一步，台灣家樂福在 2019 年將顧客資料上傳到 AutoML，建立了針對顧客終身價值預測、轉化預測、趨勢預測和市場區隔預測的四個機器學習模型。當時，台灣家樂福沒有具備建立複雜機器學習模型經驗的專業人才，但 Google Cloud Professional Service Organization 協助列出機器學習模型的開發步驟，Google Ads 團隊也提供制定廣告投放成果 KPI 的建議，讓台灣家樂福的機器學習模型能夠開始為公司的行銷活動提供有用的洞見。
例如，基於顧客終身價值預測模型產生的分析結果，台灣家樂福能夠有效辨識高價值顧客，並針對這些顧客投放廣告，將線上廣告的每次行動成本（cost per action）降低了 40%。同時，市場區隔預測模型提供的資料讓台灣家樂福能更了解其顧客的喜好，發送更個人化的廣告，提高廣告的投資報酬率。
「AutoML 支持的機器學習模型讓我們能更了解我們顧客的消費習慣和喜好，藉此得以落實更具成本效益的廣告活動，達到更好的廣告投放成效。整體來說，我們的廣告投資報酬率比以前高了 2.64 倍。」
—台灣家樂福數位技術長 丁平碩用本地資料中心支持更快的系統運行速度，以及更穩定的網路連線
運用 AutoML 建立了機器學習模型之後，台灣家樂福開始將其部署在法國總部地端環境的內部系統，以及在另一個公有雲平台運行的電商網站和行動應用遷移到 Google Cloud，並在 2021 年 7 月完成所有遷移程序。現在，台灣家樂福將其企業資源計畫系統、人資系統和供應鏈管理系統部署在 SAP on Google Cloud Documentation上，並使用Cloud Run上的容器運行其電商平台，以及Google Kubernetes Engine（GKE）上的 Kubernetes 集群作為其行動應用的伺服器。
完成遷移之後，台灣家樂福團隊最先注意到的最大差異是更快且更穩定的網路連線，因為 Google Cloud 在台灣設有資料中心。當台灣家樂福的內部系統部署在法國時，由於資料傳輸的距離很長，系統的回應速度非常慢。先前，台灣家樂福的人資系統需要超過一分鐘才能完成請假程序。遷移到 Google Cloud 之後，同樣的程序在 10 秒鐘內就能完成。丁平碩表示，由於系統運行速度提高，台灣家樂福的工作效率得到了顯著提升。
同時，台灣家樂福電商平台和行動應用的網路穩定性也有所改善。先前，台灣家樂福的這兩個服務部署在位於香港的資料中心，經常遇到網路忽然變慢或瞬斷的問題。由於台灣家樂福先前使用的公有雲平台在台灣不提供本地技術支援，台灣家樂福無法取得足夠的技術資訊來找出造成網路問題的原因，也就無法有效改善服務。自從遷移到 Google Cloud 之後，台灣家樂福的電商平台和行動應用就不曾出現任何網路問題，能提供更好的使用者體驗。
降低營運支出，同時提升服務可用性
在將電商平台和行動應用遷移到 Google Cloud 時，台灣家樂福團隊改變了兩個服務的架構設計，以降低營運成本，並提高可用性。先前，台灣家樂福使用虛擬機來運行電商平台和行動應用的伺服器和資料庫，不只成本高昂，也較難管理。透過採用 Cloud Run 和 GKE 的微服務架構作為伺服器，並使用Cloud SQL作為資料庫，台灣家樂福節省了 40% 的營運成本，因為新的雲端架構更具成本效益，且 Google Cloud 提供長期使用的折扣。
此外，台灣家樂福的新運算架構更易於管理和擴展。在採用 Google Cloud 之前，台灣家樂福的電商網站和行動應用曾多次因為高流量而停機，有時甚至長達一整天，因為台灣家樂福的工程師必須手動調整虛擬機，無法應付突然增加的運算需求。由於 GKE 和 Cloud SQL 有自動擴展功能，Cloud Run 也能在不中斷服務的情況下在運算實例之間分配流量，台灣家樂福得以大幅提升其服務的可用性和穩定度。
「以前，我們的電商平台和行動應用在我們推出促銷活動時會經常停機，因為我們先前的基礎架構無法快速地處理流量暴漲，」丁平碩指出。「有了 GKE 和 Cloud SQL 等易於擴展的產品，我們現在可以提供高度穩定的數位服務，關於系統不穩定的客訴也減少了。」
建立整合的資料倉庫，擴大資料分析的範圍
最近，台灣家樂福將所有商業資料上傳到 BigQuery上，打造了一個整合的資料倉庫。下一步，台灣家樂福計畫建立一個機器學習模型來預測店端存貨，以更好地管理存貨，並使用Recommendations AI 依據商品促銷計畫和顧客喜好來推薦商品。
「透過產生有用的資料洞見，並提供強大且可靠的雲端基礎架構，Google Cloud 協助我們實現了許多數位轉型的目標。運用 Google Cloud 不斷演進的技術，我們相信我們能夠解鎖更多資料的價值，繼續提升我們的零售服務。」
—台灣家樂福數位技術長 丁平碩請告訴我們您遇到的挑戰，我們在此提供您協助。
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1989 年，全球知名的零售品牌家樂福在台灣開設了第一家分店。截至 2022 年 6 月，台灣家樂福在台灣營運超過 100 家超市和零售商店。為了打造一個涵蓋不同消費形式的零售生態系統，台灣家樂福在 2015 年啟動數位轉型，推出電商平台和行動應用，提供更多元的購物體驗。其行動應用目前有超過五百萬的下載量。