善用AI大数据顾问服务 加速实现动态精准行销
企业推动AI数码转型犹如爬山,假使缺乏经验也没有专家指点,很难规划出好的旅程。反之若有专家协助一步步规划完善的Roadmap,旅程就会变得顺畅。
伊云谷数码科技AI数据专案架构师游舜杰表示,经验丰富的伊云谷,即是协助企业山头的好「山友」。他以爬山为喻,认为每个产业面临的课题,好比一座座山头,若能透过专家给予建议,甚至帮忙做初步的导入、概念验证(POC),即可望顺利越过山头。
游舜杰指出,伊云谷不仅长年深耕AWS云端数据整合服务,亦有丰富的客户经验,服务范围跨足海内外游戏、零售、电商、媒体、金融等上千家客户。因此,不论是Data Lake数据中台的导入、AI分析,乃至SAP、Oracle或Salesforce等应用的谘询、云端迁移或MSP代管服务,伊云谷都有很深历练。
以备受瞩目的精准行销议题来看,伊云谷便和两岸三地、菲律宾、新加坡等多家知名零售商合作。以往多数企业惯用Rule-based方法来做行销,难以追踪消费者行为;如今伊云谷主推现代化的预测及推荐引擎,可协助企业收集会员数据,掌握消费者过往购物行为,一旦察觉行为发生改变,还能指引企业采取定制化的追踪与推荐,并且不断更新预测模型。
游舜杰说,在现代的网络使用习惯下,如果用户造访你的网站,找不到想要的东西,就可能跳出,意谓你可能永久丧失这个客人。为避免此事发生,企业应追踪其历史行为,推荐他真正想要的商品;这将会是一段能将流量变成金流、再转换为企业收益的美好旅程。因此愈来愈多平台或商家推出自己的会员系统,亟欲将用户掌握在手中,变成自己内部的数据资产,再将用户做分群、统计分析,推动更进阶的AI推荐系统应用。
如何有效率地萃取数据资产的价值?伊云谷建议进行「客户360」,整合客户所有数据,开展成为全方位的客户视图,从中找到更多用户的潜在信息,再结合外部数据或透过机器学习演算法执行分群贴标,最后开发一个推荐引擎、执行个人化推荐,以观察用户的参与度、点击率、转换率...等指标变化。
为协助企业布局「客户360」,伊云谷首先会协助企业收集用户数据,并加以分群;完成前端数据整合后,进行特徵工程,以期精进数据品质,然后以更进阶的AI分析,赋予每个用户更精细的标签,以利将潜力用户提升到VIP用户,或将疲乏或沉睡用户予以唤醒。
值得一提的是,伊云谷基于过往跨国服务的导入经验,近期推出「eSparkle」AI大数据顾问服务,帮助有意投入数码转型的企业,尽速找到适合执行的商业命题,产生问题假设的List,再据此推动POC验证,规划整个Roadmap;接着由伊云谷协助进行云端服务、AI预测模型、推荐引擎,乃至数据方面像是ETL、数据治理系统的导入。
精准行销或是数码转型往往不是一次性工程,而是一个循环,从一开始的选题,到中间专案导入,期间须不断验证许多问题假设,而伊云谷将伴随客户克服重重挑战,洞见先机。