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善用AI大數據顧問服務 加速實現動態精準行銷

伊雲谷數位科技AI數據專案架構師游舜傑。

企業推動AI數位轉型猶如爬山,假使缺乏經驗也沒有專家指點,很難規劃出好的旅程。反之若有專家協助一步步規劃完善的Roadmap,旅程就會變得順暢。

伊雲谷數位科技AI數據專案架構師游舜傑表示,經驗豐富的伊雲谷,即是協助企業山頭的好「山友」。他以爬山為喻,認為每個產業面臨的課題,好比一座座山頭,若能透過專家給予建議,甚至幫忙做初步的導入、概念驗證(POC),即可望順利越過山頭。

游舜傑指出,伊雲谷不僅長年深耕AWS雲端數據整合服務,亦有豐富的客戶經驗,服務範圍跨足海內外遊戲、零售、電商、媒體、金融等上千家客戶。因此,不論是Data Lake數據中台的導入、AI分析,乃至SAP、Oracle或Salesforce等應用的諮詢、雲端遷移或MSP代管服務,伊雲谷都有很深歷練。

以備受矚目的精準行銷議題來看,伊雲谷便和兩岸三地、菲律賓、新加坡等多家知名零售商合作。以往多數企業慣用Rule-based方法來做行銷,難以追蹤消費者行為;如今伊雲谷主推現代化的預測及推薦引擎,可協助企業收集會員數據,掌握消費者過往購物行為,一旦察覺行為發生改變,還能指引企業採取客製化的追蹤與推薦,並且不斷更新預測模型。

游舜傑說,在現代的網路使用習慣下,如果用戶造訪你的網站,找不到想要的東西,就可能跳出,意謂你可能永久喪失這個客人。為避免此事發生,企業應追蹤其歷史行為,推薦他真正想要的商品;這將會是一段能將流量變成金流、再轉換為企業收益的美好旅程。因此愈來愈多平台或商家推出自己的會員系統,亟欲將用戶掌握在手中,變成自己內部的數據資產,再將用戶做分群、統計分析,推動更進階的AI推薦系統應用。

如何有效率地萃取數據資產的價值?伊雲谷建議進行「客戶360」,整合客戶所有數據,開展成為全方位的客戶視圖,從中找到更多用戶的潛在資訊,再結合外部資料或透過機器學習演算法執行分群貼標,最後開發一個推薦引擎、執行個人化推薦,以觀察用戶的參與度、點擊率、轉換率...等指標變化。

為協助企業布局「客戶360」,伊雲谷首先會協助企業收集用戶數據,並加以分群;完成前端數據整合後,進行特徵工程,以期精進數據品質,然後以更進階的AI分析,賦予每個用戶更精細的標籤,以利將潛力用戶提升到VIP用戶,或將疲乏或沉睡用戶予以喚醒。

值得一提的是,伊雲谷基於過往跨國服務的導入經驗,近期推出「eSparkle」AI大數據顧問服務,幫助有意投入數位轉型的企業,儘速找到適合執行的商業命題,產生問題假設的List,再據此推動POC驗證,規劃整個Roadmap;接著由伊雲谷協助進行雲端服務、AI預測模型、推薦引擎,乃至數據方面像是ETL、資料治理系統的導入。

精準行銷或是數位轉型往往不是一次性工程,而是一個循環,從一開始的選題,到中間專案導入,期間須不斷驗證許多問題假設,而伊雲谷將伴隨客戶克服重重挑戰,洞見先機。


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