北京2022年5月24日 /美通社/ -- 2022年5月24日，亞馬遜云科技宣布，亞馬遜云科技合作伙伴上海欣兆陽（Convertlab）依托亞馬遜云科技"云、數、智三位一體"服務組合，打造面向未來的數據智能營銷解決方案，加速推動中國營銷領域數字化轉型。把亞馬遜云科技的"智能湖倉"架構作為數據治理底座，Convertlab構建了一體化的戶數據管理平臺Data Hub和高效機器學習平臺AI Hub，使數據流轉時效性提升32%，并可進行快速的特征設計與機器學習模型迭代，模型上線效率提升30%。
數字時代下，流量成本持續(xù)增加，產品過剩，驅動企業(yè)的營銷模式從粗放型走向精細化，業(yè)務形態(tài)從"以產品為中心"轉為"以客戶為中心"，通過提升用戶體驗來保障業(yè)務的持續(xù)增長。Convertlab運用云計算、大數據和人工智能為代表的數字化技術，構建了一系列產品以支撐企業(yè)數字化營銷轉型，為企業(yè)營銷提供數字化、自動化、智能化基礎設施以及相關的專業(yè)服務，幫助企業(yè)實現智慧營銷。
在與亞馬遜云科技合作之前，Convertlab數據智能營銷解決方案主要面臨三方面的技術挑戰(zhàn)。首先，數據處理與機器學習作業(yè)流程關聯弱，數據清洗、特征工程與機器學習作業(yè)在不同的系統中運行，降低了大數據與模型之間的流轉效率；其次，數據的處理與分析需要耗費大量精力，數據在不同的庫表環(huán)境中，建模前期的數據整理與清洗工作需要耗費模型上線周期中50%左右的時間；最后，模型的迭代、維護等管理層面的效率較低，模型的驗證、檢測、分析等工作較為復雜，導致投入資源成本較高。
基于亞馬遜云科技"智能湖倉"架構，Convertlab構建了一體化的客戶數據管理平臺Data Hub和高效機器學習平臺AI Hub，并在此之上開發(fā)了包含個性化推薦、用戶生命旅程、購買概率額預測、權益敏感度預測、廣告點擊預測、因果分析、最佳下一步行為預測以及智能圈群等一系列智能營銷解決方案，幫助企業(yè)實現全渠道、全場景、全鏈路的精益客戶運營。
Data Hub將原來散落在不同系統的數據全部匯入以對象存儲服務Amazon Simple Storage Service （Amazon S3）為中心的數據湖；基于云上大數據平臺Amazon Elastic MapReduce （Amazon EMR）進行用戶離線數據、實時數據的存儲和處理；利用交互式查詢服務Amazon Athena輕松聚合各個數據源的數據。與傳統的技術架構相比， "智能湖倉" 架構幫助Data Hub實現了統一融合的數據治理底座，打破數據及技能孤島，減少異構數據融合成本，將數據流轉時效性提升32%，并為AI Hub提供標準統一的數據模型。
在機器學習賦能業(yè)務方面，AI Hub借助機器學習服務Amazon SageMaker，幫助數據專家快速準備、構建、訓練和部署高質量的機器學習模型，進行快速的特征設計與機器學習模型迭代，模型上線效率提升30%。目前，Convertlab已上線5大營銷特征類別、300+營銷特征、20+營銷AI模型。
迄今為止，Convertlab已通過與亞馬遜云科技的協作，在零售行業(yè)擁有了多個客戶成功案例。以某世界500強零售企業(yè)為例，隨著其營銷數據和場景越來越多，很難做到完備的數據洞察和數據驅動策略。Convertlab與亞馬遜云科技協作，幫助客戶進行了基于AI決策的業(yè)務創(chuàng)新，數據業(yè)務的人力投入從12人減少到8人，項目上線周期從12個月降至3個月，實際產出從13個營銷場景增加到32個場景，電子渠道商品交易總額（GMV）比例從2.95%提升到6.34%，只需原來 20%的成本投入，就實現了240%的策略產出和200%的KPI提升。
此外，基于亞馬遜云科技提供的數據管理和處理能力，Convertlab幫助中國某知名家電企業(yè)構建了動態(tài)全域智能營銷模型，使用AI動態(tài)權益確定當前每個客戶對權益的喜好，圈選推送人群，相同場景下的營銷活動短消息點擊率增長75%。
Convertlab聯合創(chuàng)始人兼CTO李征表示： "利用亞馬遜云科技 ‘云數智三位一體'服務組合，Convertlab構建了數據智能營銷解決方案，實現了從數據治理、算法決策，到快速執(zhí)行和反饋迭代的營銷閉環(huán)，幫助客戶更好地挖掘數據價值，實現個性化的智能營銷。未來，Convertlab將與亞馬遜云科技繼續(xù)加強技術協作，探索AI方向的深度合作，并在零售、制造和醫(yī)藥等重點行業(yè)形成解決方案，幫助更多行業(yè)客戶加速實現智慧營銷。"
