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(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型。把亞馬遜云科技的"智能湖倉"架構(gòu)作為數(shù)據(jù)治理底座，Convertlab構(gòu)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(shù)，構(gòu)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(guān)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(shù)挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)處理與機器學習作業(yè)流程關(guān)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(gòu)，Convertlab構(gòu)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(quán)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(shù)架構(gòu)相比， "智能湖倉" 架構(gòu)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(gòu)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(gòu)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(gòu)建了動態(tài)全域智能營銷模型，使用AI動態(tài)權(quán)益確定當前每個客戶對權(quán)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(gòu)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(shù)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。"
