龐大的數據量推動演算分析持續進步，AdTech（廣告科技）正順勢演進到MarTech（行銷科技）領域。成立於2010年的潮網科技，早期為網站廣告代理商，自2015年開始投入研發AdTech，近幾年隨著電子商務透過社群媒體平台累積的粉絲數量日漸增加，發現獲得顧客訂單的管道不僅是廣告，更需要推升粉絲的消費力、購買力，促使潮網科技開始延伸至MarTech，協助中小型的電商提高營運獲利。
潮網科技新事業群董事總經理駱呈義認為，行銷的目的是擴展新客群、吸引舊顧客回購，對企業來說才有意義。現階段台灣企業更重要的是針對自家會員與歷史訂單進行分析，掌握會員喜好、習慣等指標，才有能力演進到MarTech，建立個性化行銷。實踐的技術可借助國際大廠之力，採以合作方式導入應用來解決問題，潮網科技選用的是Oracle技術從資料分析切入，將網站官網會員、LINE社群等管道的資料予以彙整，深度解析不同屬性會員的交易行為，進而達到交叉銷售的機會。
實際上，企業共同面臨的障礙是可將各式管道蒐集取得資料彙整到Data Lake（資料湖），卻不知如何著手分析客戶回購時間、經常消費的時段等項目，以釐清會員喜好或挖掘潛在客群。每個銷售類別與品項，各有其獨特的客群慣性，若無法掌握顧客採購商品的因素、客群的樣貌，勢必不可能準確地推播給顧客需要或想要的品項。
「Oracle Analytics Cloud（OAC）串接既有資料庫，即可載入顧客資料，利用內建機器學習演算模型解析，產生出有意義的資訊。對於資料分析者需要的具體指標，OAC已內建迴歸分析等套件，餵入資料後可立即產出結果，以圖形化方式呈現，藉此判讀影響銷售的可能因素。」駱呈義說。
演算法通常是為了解決特定問題而產生的一連串步驟。評估衡量指標，駱呈義認為，首先要清楚需要被解決的問題，再撰寫演算法分析評量有效性。資料科學的目的在於挖掘新客群，在發生流量之前，也就是瀏覽者進入網站，點選閱讀產品內容的行為，從中找到潛在客戶。此時可採用分類標籤，搭配廣告成效，以評估演算法分群分類的結果精準度與廣告成效的關係。若呈現正相關，即可代表標籤貼近行銷策略。至於發生流量之後，分析的是顧客回購週期、消費金額等指標，分類完成後，可在實際營運場域進行驗證，來判斷演算法推估的指標準確度。
潮網科技新事業群董事總經理駱呈義認為，從行銷領域發跡，可說是潮網科技涉足MarTech市場的重要優勢，相較於技術研發導向的新創公司，更懂得行銷工具與營業收入的關聯性。
他認為Oracle架構簡單明瞭，且關聯式資料庫運行效能更高，再加上可直接採用OAC操作分析，簡化系統整合方面的工作，即可達成實作分析引擎的目的。總體來說，經濟實惠、簡易上手、快速部署，正可符合潮網科技應用需求，以解決客戶商業模式問題，而非展現自主研發的技術。