Convertlab: Amazon Web Services と提携し、データ インテリジェンスによるマーケティングの新時代をリード

新世代情報技術の急速な発展とソーシャルネットワークの人気の高まりにより、中国企業のデジタルマーケティングは一連の新たな変化を見せています。

最も明白な変化の 1 つは、交通経済からプライベート ドメイン経済への移行です。トラフィックをすぐに収益に変換する以前の大規模なモデルはもはや存在しません。昨今、マーケティングトラフィックを獲得することはますます困難になってきています。企業は既存顧客を適切に管理し、新規顧客を消費者に変え、消費者が長期的なライフサイクル価値を生み出せるようにする必要があります。これが今日のデジタルマーケティングのトレンドです。

同時に、製品の供給過剰により、製品中心だった同社の設計、生産、製造、販売、アフターサービスのプロセスは顧客中心に変わり、さまざまな部門が協力して顧客にサービスを提供することで、顧客の定着率が向上しました。

このような状況において、企業が競争力を維持するには、データから意思決定、実行に至るまでの完全なクローズドループを確立する必要があります。企業は、顧客が誰であるか、顧客が企業とどのようにやり取りしているか、顧客からどのようなフィードバックを得ているかを把握する必要があります。これらのデータを取得した後、AI の機能を活用して診断、決定、予測を行い、さまざまな顧客セグメントに対してより優れたサービスとより適切な製品を提供する必要があります。決定が下された後、迅速に反復してフィードバックを提供し、データ サービスを補完して完全なクローズド ループを形成する必要があります。

広範囲にわたる業務から洗練された業務へと発展する

我が国の製品と技術力の向上に伴い、マーケティングの分野でも、企業は大規模な運営から洗練された運営へと発展しています。

このプロセスは、企業が内部スキルを実践するプロセスです。まず、AIPL の次元から、消費者と企業間のインタラクション プロセス、そして顧客のロイヤルティ、さらには製品を積極的に推奨する意欲を高める方法を学びます。

2 つ目は、チャネルとタッチポイントの次元です。オンライン電子商取引、プライベートドメイン電子商取引、オフライン店舗、ソーシャルメディアなど、さまざまなタッチポイントにおいて、企業はさまざまな運用方法を採用しています。企業が完全な顧客管理機能を備える上で直面する課題は非常に大きく、データ駆動型および AI による意思決定機能を組み込む必要があります。

3 つ目は、モデルの反復と保守管理の側面です。モデルの反復効率を向上させるために、高速かつリアルタイムのデータ入力が必要であり、それによって AI 主導の洗練された操作が実現します。

Amazon Web Services と連携してデータ駆動型マーケティングのクローズドループを構築

Convertlab は 2015 年に設立されました。6 年以上の開発期間を経て、400 社を超える顧客にサービスを提供しており、マーケティング分野におけるデジタル変革の実現を支援しています。 Convertlab は、パブリックおよびプライベートドメイン向けのマーケティング強化プラットフォーム、データ駆動型エンジンデータプラットフォーム、意思決定エンジン AI プラットフォームなど、企業のデジタルマーケティング変革をサポートする一連の製品を構築してきました。さらに、Convertlab はデータ プライバシー コンピューティング管理を含む関連製品も開発しています。これらの製品を組み合わせることで、フロント、ミドル、バックのマーケティング リンクをカバーするマーケティング デジタル インフラストラクチャが構成されます。

Convertlab は Amazon Web Services と連携して、データ インテリジェント マーケティング ソリューションを作成し、データ駆動型マーケティングのクローズド ループを形成しました。

まず、Convertlab は Amazon Cloud Technology の「Smart Lake Warehouse」アーキテクチャを使用して、最下層でのデータ管理を統一します。たとえば、Amazon EMR がリアルタイムマーケティング向けに実現した技術革新に基づいて、統一された統合データガバナンス基盤を構築し、データ専門家がデータを迅速に呼び出し、モデルのトレーニングと推論を実施し、結果を取得できるようにすることで、ライフサイクル全体のあらゆる段階でユーザーのデータ適用効率を大幅に向上させ、データ融合コストを削減します。その中で、Amazon SageMaker は、機械学習の生産を拡大し、機械学習テクノロジーを使用してデータの価値をマイニングし、実際のビジネス成果をもたらすことができる、幅広いモデル管理機能と機械学習エンジニアリング機能を提供します。 Amazon Athena は、企業がさまざまなデータソースからデータを簡単に集約し、一貫した洞察を得るのに役立ちます。

次に、中間層では、Amazon Web Servicesの「Smart Lake Warehouse」アーキテクチャに基づいて、統合顧客データ管理プラットフォームData Hubとマーケティングインテリジェント意思決定プラットフォームAI Hubを構築しました。 2 つのプラットフォームは相互にサポートおよび連携して、ビジネス シナリオに基づいたユーザー ポートレートを完成させ、マーケティング戦略の策定と実行を迅速にサポートします。

Convertlab の共同設立者兼 CTO である Li Zheng 氏によると、Data Hub は Amazon Web Services の効率的なコンポーネントと環境のマルチレベル権限管理に基づいてインテリジェントなレイク ウェアハウスを構築し、データベースを統合し、データ フローの適時性を 32% 向上させ、異種データ融合のコストを削減します。 Data Hub は、AI Hub の機械学習操作用の標準の統合データ モデルも提供します。

Convertlab の共同創設者兼 CTO、Li Zheng 氏

AI ハブは、迅速な機能設計と機械学習モデルの反復を実行できるため、モデルの起動効率が 30% 向上します。 AI Hub は現在、5 つの主要なマーケティング機能カテゴリ、300 を超えるマーケティング機能、20 を超えるマーケティング AI モデルを立ち上げており、小売業界の多くの大手顧客にサービスを提供しています。

3つ目に、パーソナライズされた推奨、購入確率予測、因果分析などの一連のマーケティングインテリジェンスソリューションが上位レベルで構築され、顧客が洗練された運用を実行できるようになりました。 AIにより、顧客中心のマーケティングを各個人に合わせてカスタマイズし、迅速な意思決定を行い、顧客体験を向上させることができます。

中国のトップ3家電ブランドを例に挙げてみましょう。 Convertlab は、この家電ブランドが Amazon Web Services が提供する Amazon Glue ETL などのエンジンを使用して、異種データソースを迅速に処理できるように支援しました。さまざまな都市のさまざまな消費者にさまざまな影響を与えるために、Convertlab はダイナミックなグローバル インテリジェント マーケティング モデルを構築しました。このモデルを実装した後、全体的なアクティビティ参加率は、従来の手動戦略の 1.76% から約 3.0% に増加し、約 70% ～ 80% の増加となりました。

Li Zheng 氏は、「データが収集されるだけで、ビジネス + アルゴリズムを通じてその価値が掘り起こされなければ、データの役割は限られます。当社は、Amazon Web Services との連携を重視し、お客様の競争力を高めながら人件費を削減できるよう支援します」と考えています。

Convertlab は、Amazon Web Services の「Smart Lake Warehouse」アーキテクチャを使用して、統一された統合データガバナンス基盤を構築し、データ管理、アルゴリズムの意思決定から実行まで完全なクローズドループを形成し、顧客がデータの価値をより有効に活用し、パーソナライズされたインテリジェントマーケティングを実現し、市場競争力を大幅に強化できるように支援しています。 「今後、Convertlab は Amazon SageMaker と Amazon Web Services をベースとした AI ソリューションを継続的に拡張し、より幅広いアプリケーション シナリオに拡張して、より多くの顧客がスマート マーケティングの実現を加速できるよう支援します」と Li Zheng 氏は述べています。