RMN做為數位廣告新媒介，為何是零售通路突破口？

 

RMN（零售媒體聯播網）是目前全球零售業者新數位廣告戰略焦點，尤其在毛利率低、營運成本高此零售市場環境下，RMN正逐漸成為高效且具成長潛力的營收模式。

 

傳統零售業毛利率僅約1%至5%，相比之下，廣告產業毛利率遠高於此，因此零售商積極發展RMN，透過廣告銷售與數據變現提高利潤。台灣市場如momo、全聯、7-ELEVEN等業者皆已投入RMN發展，利用第一方數據進行精準行銷，進一步提升廣告價值與市場競爭力。

 

RMN除了成本低此數位廣告優勢，更具備數據價值，使其成為品牌與廣告商重要工具。如Google、Facebook等主流數位廣告正面臨第三方Cookie醞釀退場困境，品牌難以獲取精準受眾數據，而零售商則擁有豐富第一方數據，包括台北、桃園、台中、台南、高雄等地的消費者購物行為、購買頻率與線上線下消費軌跡。這讓RMN廣告能夠針對特定消費者精準投放，提高廣告轉換率與投資報酬率。

 

雖然RMN被視為今日數位廣告市場重要趨勢，但不同平台廣告規格、數據處理方式與投放成效歸因方式各異，導致品牌廣告商在投放時存在相當多困難。相較於Google Ads、Meta廣告等成熟數位廣告生態，RMN市場仍處於成長階段，尚未建立統一廣告標準與效益衡量模式，自然會讓廣告主對投放效益產生疑慮。

 

 

• RMN除了數位廣告成本低此優勢，更具備數據價值。

 

RMN問世重塑零售業營運模式，使通路從過去單純依賴商品銷售，建立出以廣告與數據變現為核心盈利模式。RMN可透過零售商網站、APP、店內螢幕及貨架等渠道提供數位廣告投放，讓品牌能夠更精準觸及消費者，獲取遠高於傳統零售銷售之毛利。舉例來說，Amazon的RMN廣告業務在2024年變突破400億美元營收大觀，超越其雲端運算AWS獲利，顯示出RMN營收潛力。

 

相較於Facebook和Google Ads等傳統數位廣告，RMN最大優勢在於第一方數據價值。零售商掌握台北、桃園、台中、台南、高雄等地的消費者購物行為、商品偏好、購買頻率等關鍵資訊，這些數據不只能幫助品牌提高行銷精準度，還能解決數位廣告市場長期以來轉換追蹤問題。

 

當品牌在Facebook或Google Ads上投放廣告後，難以精確追蹤消費者實際購買行為，而RMN擁有交易數據，可以直接衡量廣告對銷售影響。例如，沃爾瑪Walmart Connect讓品牌可以針對會員購物習慣進行個性化廣告推播，並精準衡量廣告銷售成效高低，這對於品牌與零售商能帶來雙贏效果。

 

台灣市場如全聯PX Pay、7-ELEVEN統一數網等企業也已投入RMN發展，透過數據分析來推動會員導向數位廣告模式。這些零售商不只販售商品，更透過數據變現，建立高價值廣告生態系統。

 

 

• 企業將數位廣告重心轉移至RMN，又存在哪些問題？

 

儘管RMN展現出極大成長潛力，仍存在許多問題尚待解決。首先，RMN廣告主要依附於各零售平台，但目前各平台間缺乏統一廣告規格，例如廣告格式、數據分析方式及轉換追蹤機制皆有所不同，這導致品牌在不同平台上投放廣告時需要重新適應，增加廣告主營運成本與投放難度。不同數據衡量標準，也使廣告主難以跨平台進行成效比較，影響RMN廣告整體深度應用可能性。

 

除了標準化問題，數據隱私也是RMN發展需面對之重大挑戰。隨著 歐盟個資法及台灣個資法逐漸嚴格化，台北、桃園、台中、台南、高雄等地的消費者對於數據收集與使用敏感度提高，零售商需更謹慎處理用戶任何數據及資料，避免隱私爭議。

 

例如，歐盟要求品牌在收集數據前需獲得用戶明確同意，這可能導致數據收集效率下降，影響廣告精準度。再加上Apple的App Tracking Transparency（ATT）政策限制跨App追蹤數據，當品牌需仰賴RMN第一方數據行銷，若數據處理方式不透明，恐怕會進一步降低廣告主對RMN信任度。

 

RMN普遍依賴AI機器學習分析廣告效益，但廣告主可能對這種「黑盒子」模式產生疑慮。許多品牌主發現，儘管廣告曝光及點擊等數據在RMN平台表現較其他數位廣告良好，如果銷售量卻未見能顯著提升，這讓廣告主懷疑數據分析是否準確。

 

例如，台灣部分數位廣告商透過AI驅動的RMN進行廣告投放，但由於缺乏透明歸因機制，品牌難以評估廣告對實際銷售影響。這使得RMN未來競爭將不只圍繞數據價值，更需進一步提升「廣告透明度」與「成效優化」。如何建立能讓廣告主信任的數位廣告成效衡量標準，將成為RMN是否能夠持續發展之關鍵挑戰。

 

撰文者／銀河數位行銷領航員（全篇圖文由銀河互動網路《iMarketing銀河數位行銷學》授權刊載，未經授權，請勿轉載！）