RMN 的六種可能型態
RMN是什麼？這篇文章嘗試用媒體X通路X品牌X廣告系統商之間的關係，展開描述 RMN 的六種型態，並分別舉出實際案例。
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RMN 是在零售業越來越熱門的題目之一，也在近期變成一個熱門字。到底什麼是 RMN？誰做的才是真正的 RMN？這個答案越來越不好回答，因為 RMN 是一個熱門關鍵字，所有零售業或零售業的服務廠商，都想沾上邊，都開始宣稱自己就是在做 RMN。
就像之前 OMO 在零售業逐漸變成一個熱門字，到現在大家都要做 OMO 一樣。但到底什麼是 OMO，什麼是一個 OMO 系統，也變得一個 OMO 各自解讀，到處都有一個 OMO 的講法，每個人都有一套 OMO 的做法。
針對 RMN，什麼是 RMN，現在有哪些 RMN，本篇文章將試著分享 RMN 的6種可能型態，每個型態都會舉出目前可以參考的案例。
Type 1 : 通路即媒體
電商通路除了交易量大，想當然流量也很大。有流量就可以做廣告版位，就可以銷售廣告，把廣告賣給電商平台上的供應商，也就是上架這些電商平台的品牌。
這種廣告是 RMN - Retail Media 的最基本形式，也就是零售通路本身，就等於媒體的角色。
我們熟知的電商平台像是 Amazon、蝦皮等這些電商通路平台，都有提供平台上的供應商（品牌），這種「站內廣告」服務。
Amazon Ads
Type 2 : 零售數據是核心
通路也可以結合其他數位媒體，幫助供應商來導入「站外流量」。
譬如蝦皮，就有支援賣家投放 META 的 CPAS 廣告。蝦皮透過分享自己平台的 META Pixel 數據給供應商（品牌），讓賣家可以透過自己品牌的BM帳號，建立廣告受眾，投放Facebook / IG 廣告，導流回賣家自己的蝦皮賣場，然後最後在自己的 META BM 帳號看成效。
RMN 的另外一個核心關鍵，就在於零售數據。透過零售數據，RMN廣告系統可以精準的做再行銷。也就是針對每個消費者，收集他在零售通路上的各種行為，像是瀏覽商品、搜尋商品、加入購物車等等的行為。當消費者離開通路，到媒體上瀏覽的時候，就在媒體上的廣告版位，依據這個用戶之前在通路上收集到的行為，陳列該用戶的商品作為廣告素材。
最後在媒體上等於也會看到商品櫥窗，在媒體上也提供消費者導購的服務。
Type 3 : 通路自建廣告系統
但隨著 Cookieless 的時代來臨，Client 端的瀏覽器開始去 Cookie 化，第三方的追蹤碼像是過去 Facebook 的 Pixel 會逐漸失效，也因此越來越比對不到是同一用戶，再行銷廣告成效也就越來越差。
另一方面，零售通路商也越來越了解數據的重要性，自己開始收集第一方數據，建立 CDP 系統。
因為上述這兩股趨勢，廣告系統或媒體平台也就在近幾年，開始轉由透過 Server-to-server 的 API 串接，與各零售通路商的 CDP 連結，來交換數據，以解決 Cookieless 時代之後的廣告成效問題。
例如 META 近幾年一直推動的 OMNI-CAPI 整合，就是在面對 Cookieless 時代的一種解決方案。
既然零售通路都自己收集並掌握第一方數據了，而且還掌握了大量的供應商（品牌）資源，就是那些廣告主們，為什麼通路商不直接在自己的供應商後台，也提供廣告系統給這些供應商去投放廣告呢？
如同上面所說，零售數據是 RMN 的重要關鍵，手握大量零售數據的零售通路，更可能進一步創造可以精準投放的 RMN 廣告。
MOMO 在近期推出的 Realshopper 廣告，就類似這種廣告型態，用 MOMO 的供應商帳號登入 RealShopper 廣告後台，供應商（品牌）就可以透過 MOMO 的廣告後台，投放 GOOGLE 廣告，用動態產品素材做再行銷廣告，導流到在 MOMO 的品牌館，並在 RealShopper 後台看廣告成效。
其實這也就是上述 Type 1 的延伸，對電商平台（通路商）來說，就是讓供應商（品牌），透過自己提供的供應商後台，再加上一套廣告系統，就可以同時讓供應商投放自己通路平台上的站內廣告（Type 1），以及也可以投放像是 GOOGLE, META 等媒體平台的站外廣告（Type 3）。
目前已知的通路平台，像是 Amazon、Rakuten、蝦皮、MOMO，幾乎都清一色的在推動這整型態的 RMN 廣告系統。
Type 4 : D2C的廣告系統
在 D2C 的時代，品牌除了上架上述的通路（電商平台），當然也會自建官網，做品牌直營通路。有D2C的電商系統，那有沒有D2C的廣告系統呢？
在通路上，通路原則上會自帶流量；但品牌自建官網，就要設法自己導流。在近幾年在數位廣告投放上面的媒體選擇，自然就是 GOOGLE 跟 META。為了能夠讓 GOOGLE / META 有更好的廣告成效，埋設追蹤碼來讓廣告平台收集數據，就是很重要的一個動作。
透過埋設追蹤碼，品牌主就可以使用 META / GOOGLE 等媒體提供的廣告後台，來建立廣告活動、設定受眾、然後投放廣告，把流量導回自己的品牌官網。
不過同樣的，跟上述在Type 2所說明的狀況一樣，在通路發生的狀況，品牌自建直營通路也會遇到。
隨著數據的重要性越來越被理解，品牌會建立 CDP 系統，自己收集自己的第一方數據。也隨著 Cookieless 的時代來臨，Client 端的各種追蹤碼逐漸失效，也需要轉由透過 Server 端傳送數據給媒體（像是 META 的 OMNI CAPI），來增加受眾比對率，以維持或提升廣告成效。
當然品牌有了 CDP，更可以進一步導入各式各樣的 Mar-tech 工具，用各種不同的模型、算法來貼標籤，做自己的會員分群，把有價值的分群做成自訂受眾，上傳到 META / GOOGLE 等廣告系統做廣告活動。等於品牌可以自己利用自己的第一方零售數據，來操作廣告活動，提高廣告成效。
既然有了自己的 CDP，掌握了自己的零售數據，也可以自己打包受眾，那是不是可以可以建立自己的廣告活動呢？跟隨著 D2C 電商系統的發展，緊跟著而來的就是 D2C 廣告系統的發展。
簡單的理解可以是：品牌透過一套 D2C 的廣告系統，同時用自己的第一方與第三方數據做基礎，用站內跟站外標籤可以做出各種受眾包。在這套 D2C 的廣告系統，建立廣告活動，圈選各種標籤的受眾，然後可以同時投放像是 META / GOOGLE 等各種媒體的廣告，最後集中在這個系統，同步看所有的媒體成效，而不是再到各平台去設立廣告活動、還要分別去看廣告成效。
在零售業的 SaaS服務商裡，Shopify Audience就是這個型態的範例之一：
Type 5 : 廣告櫥窗
除了大型的媒體平台像是 META 之外，廣告還可能出現在各大的內容網站像是 UDN、痞客邦、Dcard、東森新聞雲等等的內容網站。
在這些內容網站，除了一般常見品牌展示型廣告，偶爾也會看到一些直接陳列商品的廣告，看起來就像一個商品櫥窗，展示商品，創造銷售。而這些商品恰好都是你會感興趣的商品，或是你剛剛才在某個品牌加入購物車的商品。
CRITEO 就是一個這種類型的廣告系統商，你可以點選下面的 DEMO 網站，看右邊的廣告櫥窗範例，更可以了解這種形態的 RMN 廣告。
這類型的 RMN 廣告，主要是廣告系統商所發起。廣告系統商像是 CRITEO，他會透過連結 Publisher 方（有流量的內容網站），在 Publisher 方放置廣告版位，而所有的 Publisher 方有放置廣告版位的流量加總起來，也是一個很大的流量來源。
另一方面，他會在 Advertiser 方（有廣告需求的品牌網站），在品牌官網放置追蹤碼，追蹤並收集所有的零售數據（瀏覽商品、把商品加入購物車、購買商品），最後在 Publisher 方的廣告版位，也就是那些櫥窗，來依據消費者數據來展示消費者有興趣的商品。
正如同上面所提到的，零售數據是 RMN 廣告運作很重要的關鍵，而本身原本不擁有數據的廣告系統商，就可以利用建立這種連結多個 Advertiser 與 Publisher 的 Network，來建立這種型態的 RMN - Retail Media Network。
Type 6 : 品牌流量聯盟
上述 Type 5 的廣告系統商，流量主要是串連 Publisher （內容網站）來形成，數據透過收集 Advertiser （品牌網站）來累積，然後透過廣告櫥窗展示再行銷的商品廣告。
那有沒有可能，流量是透過串連許多家的品牌廣告來形成？也就是 Advertiser - 那些品牌網站，也變成 Publisher 方，等於廣告系統商透過連結許許多多的品牌網站的流量，也形成另外一種的通路媒體 - Retail Media。
對消費者來說，等於在逛某零售品牌的購物官網，同時也會看到其他零售品牌的商品，在零售的場景裡做零售的廣告，本來應該就是最有效果的。
對品牌來說，某種程度的就是流量互相分享，同時也有機會獲取部分的廣告收益。這種串連品牌形成新廣告通路的模式，也有機會在今年看到有趣的案例發生。
零售業一直以來就是廣告業的大戶，再加上電商的發展，在數位媒體時代，也是整個數位廣告產值最大的貢獻者，也因此許多廣告技術廣告產品的發展，會一直圍繞在零售業的需求。
對零售業來說，有人流量，也才有業績，人流量是業績很重要的基礎。就品牌來說，在傳統就是透過通路去銷售，也就是通路負責集客，帶動流量，創造銷售。
當然在 D2C 時代 ，透過廣告，從媒體方帶進流量，或者透過 CRM 或 CDP 來帶動熟客回留，也都是品牌帶進人流量的方法。
所以從流量的角度，媒體很重要、通路很重要、Mar-tech or Ad-tech 等系統商也很重要。RMN 就在這些可能的導流角色之間：媒體 x 通路 x 品牌 x 系統商 之間，交乘出許多的可能性。我們可以期待接下來的各種 RMN 的有趣發展。
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Happy Lee 李昆謀
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