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Convertlab攜手亞馬遜云科技打造數(shù)據(jù)智能營銷解決方案,賦能企業(yè)實現(xiàn)智慧營銷

亞馬遜云科技
2022-05-24 14:27 3719

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(shù)、智三位一體"服務組合,打造面向未來的數(shù)據(jù)智能營銷解決方案,加速推動中國營銷領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型。把亞馬遜云科技的"智能湖倉"架構作為數(shù)據(jù)治理底座,Convertlab構建了一體化的戶數(shù)據(jù)管理平臺Data Hub和高效機器學習平臺AI Hub,使數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)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(shù)字時代下,流量成本持續(xù)增加,產(chǎn)品過剩,驅(qū)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(chǎn)品為中心"轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)和人工智能為代表的數(shù)字化技術,構建了一系列產(chǎn)品以支撐企業(yè)數(shù)字化營銷轉(zhuǎn)型,為企業(yè)營銷提供數(shù)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(xiàn)智慧營銷。

在與亞馬遜云科技合作之前,Convertlab數(shù)據(jù)智能營銷解決方案主要面臨三方面的技術挑戰(zhàn)。首先,數(shù)據(jù)處理與機器學習作業(yè)流程關聯(lián)弱,數(shù)據(jù)清洗、特征工程與機器學習作業(yè)在不同的系統(tǒng)中運行,降低了大數(shù)據(jù)與模型之間的流轉(zhuǎn)效率;其次,數(shù)據(jù)的處理與分析需要耗費大量精力,數(shù)據(jù)在不同的庫表環(huán)境中,建模前期的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(tǒng)的數(shù)據(jù)全部匯入以對象存儲服務Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)為中心的數(shù)據(jù)湖;基于云上大數(shù)據(jù)平臺Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)進行用戶離線數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)的存儲和處理;利用交互式查詢服務Amazon Athena輕松聚合各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的技術架構相比, "智能湖倉" 架構幫助Data Hub實現(xiàn)了統(tǒng)一融合的數(shù)據(jù)治理底座,打破數(shù)據(jù)及技能孤島,減少異構數(shù)據(jù)融合成本,將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)時效性提升32%,并為AI Hub提供標準統(tǒng)一的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)專家快速準備、構建、訓練和部署高質(zhì)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(xié)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(shù)據(jù)和場景越來越多,很難做到完備的數(shù)據(jù)洞察和數(shù)據(jù)驅(qū)動策略。Convertlab與亞馬遜云科技協(xié)作,幫助客戶進行了基于AI決策的業(yè)務創(chuàng)新,數(shù)據(jù)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(chǎn)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(xiàn)了240%的策略產(chǎn)出和200%的KPI提升。

此外,基于亞馬遜云科技提供的數(shù)據(jù)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(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李征表示: "利用亞馬遜云科技 ‘云數(shù)智三位一體'服務組合,Convertlab構建了數(shù)據(jù)智能營銷解決方案,實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)價值,實現(xiàn)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(xié)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(xiàn)智慧營銷。"

消息來源:亞馬遜云科技
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