客户案例分享 – 科泰 (CoreTei) 市场后台工作负载 on AWS

案例客户介绍

项目背景

1. 国际市场多样性： 科泰的客户涵盖了不同国家和地区，面对多样化的国际市场。这意味着客户数据来自不同的地理位置和渠道，需要一个强大而灵活的数据收集解决方案来满足不同市场的需求。
2. 数据驱动的决策： 科泰了解到，在中国出海营销领域，数据驱动的决策至关重要。收集、分析和利用客户数据可以帮助科泰更好地理解目标市场，优化营销策略，提高客户满意度和业务绩效。
3. 高度可扩展性需求： 中国企业在国际市场的增长可能迅速，因此科泰需要一个高度可扩展的数据收集工作负载，能够轻松应对不断增长的数据量和流量。
4. 数据安全性： 客户数据的安全性是至关重要的。AWS提供了强大的安全性措施，包括身份和访问管理（IAM）、数据加密、网络隔离等，可以帮助科泰确保客户数据的机密性和完整性。
5. 丰富的云生态系统： AWS提供了多种云计算服务，包括数据库服务、存储服务、分析工具等，这些服务能够满足科泰的客户数据管理和分析需求。同时，AWS的全球性数据中心网络确保了数据的高可用性和可靠性。

项目实施

客户案例架构图

工作负载流程

1. 数据源：
   1. 亚马逊电商数据
   2. 谷歌广告投放数据
   3. Shopify网站营销数据
2. 数据收集和存储：
   1. 使用EventBridge设置定时任务，触发Lambda函数，将数据从数据源中收集。
   2. 收集后的数据存储至以下目标：
      • RDS for PostgreSQL：用于存储实时客户数据。
      • RedShift：用于存储历史数据，以支持大数据分析。
      • S3存储桶：用于存储原始数据和中间数据层，确保数据的持久性和可扩展性。
3. 数据智能分析：
   1. 使用Lambda函数触发Amazon Personalize进行智能分析，生成个性化的客户数据分析结果。
   2. 结果数据存储至S3存储桶，供后续查询和可视化使用。
4. 数据查询和可视化：
   1. 使用Amazon Athena进行数据查询，支持SQL查询语言，以便快速生成报告和图表。
   2. Amazon QuickSight用于生成可视化数据图表，帮助用户监控客户数据和制定决策。
5. 营销邮件发送：
   1. 使用Amazon SES发送营销邮件，包括个性化营销邮件和通知，以提高客户参与度和转化率。

工作流程概述

1. 数据收集流程：
   1. 使用EventBridge设置定时任务，定期触发Lambda函数。
   2. Lambda函数从亚马逊电商、谷歌广告、Shopify等数据源中收集数据。
   3. 收集的数据根据来源存储到RDS for PostgreSQL、RedShift和S3存储桶中。
2. 智能分析流程：
   1. Lambda函数触发Amazon Personalize，进行个性化客户数据分析。
   2. Personalize生成智能分析结果并将其存储至S3存储桶。
3. 数据查询和可视化流程：
   1. 使用Amazon Athena对存储在S3中的数据进行查询，支持实时数据分析。
   2. Amazon QuickSight连接到数据源，生成可视化数据图表和报告。
4. 营销邮件发送流程：
   1. 使用Amazon SES发送个性化营销邮件，根据分析结果制定邮件内容。
   2. SES确保邮件的可靠传递。

项目成果

1. 客户数据一致性提高： 通过事件驱动的无服务器架构，成功实现了不同数据源的客户数据的一致性收集和标准化，消除了数据格式差异和数据来源多样性带来的问题。
2. 实时数据分析能力： 借助RDS for PostgreSQL和Redshift，我们能够快速访问实时客户数据和历史数据，以支持实时数据分析和深入的大数据挖掘。
3. 个性化用户体验提升： Amazon Personalize的集成使我们能够提供高度个性化的客户体验，通过推荐和定制内容来提高客户参与度和满意度。
4. 灵活的数据查询和报告： Amazon Athena的使用让我们能够轻松进行SQL查询，快速生成定制报告和仪表板，支持实时监控客户数据并迅速做出决策。
5. 激活数据的成功： 使用Amazon SES，我们成功地发送了激活数据，包括个性化营销邮件和通知，提高了客户的参与度和转化率。

成功指标：

1. 数据一致性度量： 成功实现数据一致性的关键指标是数据格式一致性的改善、数据来源多样性的减少和数据质量的提高。可以通过监测数据清洗和标准化的成功率、数据冲突的减少以及数据准确性的提升来衡量。
2. 实时性和性能度量： 针对实时数据分析和查询，关键指标包括数据查询响应时间、数据更新频率以及数据处理的性能指标。这些指标可以衡量我们的系统是否满足业务需求。
3. 个性化客户体验度量： 成功的个性化客户体验应该反映在客户参与度、点击率、转化率等指标的提高上。我们可以监测推荐引擎的性能和效果，以及个性化内容的交互情况。
4. 数据查询和报告的效率： 使用Amazon Athena和QuickSight生成的报告和仪表板应该能够提高决策制定的效率。我们可以通过监测报告生成时间、查询性能以及用户反馈来评估这些工具的成功使用。
5. 激活数据的成功率： 成功的激活数据应该反映在客户参与度的提高、转化率的增加以及激活通知的开封率和响应率上。这些指标可以帮助我们评估激活数据的有效性。