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。