客户案例分享 – LilySilk 客户数据平台

案例客户介绍

项目背景

1. 数据整合和集中化存储: 将来自各个渠道的客户数据，包括在线购买、社交媒体互动、客服交流等，整合到一个集中化存储系统中。这将确保客户数据的一致性和准确性。
2. 客户分析和洞察: 利用CDP平台的分析功能，LilySilk 将能够深入了解客户行为、偏好和价值观。这将有助于更好地了解其客户群体并进行精准的市场细分。
3. 个性化营销: 基于客户数据和洞察，LilySilk 将能够实施个性化的市场营销策略。他们计划通过定向广告、电子邮件推送、推荐系统等方式，提供个性化的购物体验，增加客户忠诚度。
4. 实时数据更新: 为了确保数据的实时性，CDP平台将实施实时数据更新机制，以便在客户与品牌互动时能够立即响应。
5. 数据安全和合规性: LilySilk 重视客户数据的安全性和合规性。他们将采用AWS云的安全特性来确保数据的保护和合法使用。

项目实施

客户案例架构图

工作负载流程

1. 数据源: 数据来自多个来源，包括网站和移动应用事件、广告事件、社交媒体事件、交易数据来自多个系统记录以及第三方数据集。数据以多种格式和协议提供，包括SaaS应用、批处理文件、云数据共享、数据库和数据市场。
2. 数据摄取:
   1. 实时数据摄取使用Amazon Kinesis、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)和Amazon API Gateway。
   2. 批处理数据摄取使用AWS Transfer Family、AWS Database Migration Service (AWS DMS)和Amazon AppFlow。
   3. Amazon AppFlow Custom Connector SDK用于构建自定义连接器，从系统记录API中提取数据。
   4. AWS Data Exchange订阅提供对第三方数据的访问。
3. 数据流处理:
   1. 实时数据流处理中，数据通过摄取服务进行收集，然后使用AWS Lambda进行近实时数据转换，并将数据存储在Amazon DynamoDB中。DynamoDB流用于通过Lambda在近实时中传播数据。
   2. 批处理数据处理中，数据被收集并存储在Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)中。
4. 数据清理和验证: AWS Step Functions编排AWS Glue数据管道作业，用于清理和验证数据。清洗后的数据传递到身份解析工作流中，该工作流使用AWS Entity Resolution构建。
5. 数据存储:
   1. 清洗区Amazon S3存储临时数据。
   2. Amazon S3策划区存储最终数据处理结果，包括统一客户资料和细分。
6. 统一客户资料: 统一客户资料存储在Amazon S3中，并用于细分。利用Amazon SageMaker开发和部署人工智能和机器学习（AI/ML）模型进行细分。客户资料的统一视图存储在Amazon Connect Customer Profiles中。
7. 推荐系统: 使用Amazon Personalize从统一客户视图创建下一个最佳项目推荐。
8. 多渠道营销:
   1. Amazon Pinpoint利用统一客户资料进行多渠道出站营销。
   2. Amazon Connect使用统一客户资料增强呼叫中心客户体验。
   3. 使用Amazon AppFlow集成进行广告平台受众上传。
9. 隐私保护合作: 使用AWS Clean Rooms支持隐私增强的数据合作，用于媒体规划、受众激活和测量用例。
10. API访问: 客户360资料通过DynamoDB、Lambda和API Gateway提供API访问。
11. 数据存储和分析:
    1. Amazon Redshift用于存储干净、建模数据以供快速和重复查询。
    2. Amazon QuickSight提供大规模数据分析和可视化。
    3. Amazon Athena用于数据探索和查询。
12. 广告定向: 客户360资料上传至付费媒体广告平台，例如Amazon Marketing Cloud和Amazon DSP，用于在线媒体定向广告。
13. 营销和数据变现: 营销平台和其他SaaS解决方案使用客户360资料进行营销和数据变现。
14. 媒体个性化: 媒体平台使用客户360资料进行网站和移动应用个性化。
15. 数据湖访问控制: AWS Lake Formation定义了数据湖中AWS Glue目录表、列和行的访问控制。
16. 安全和身份管理: AWS Identity and Access Management (IAM)用于安全管理AWS服务和资源的身份和访问。

项目成果

业务收益

1. 个性化客户体验: 通过统一的客户视图和分段，您可以提供更精准、个性化的产品推荐、广告和营销活动，从而增加客户满意度和忠诚度。
2. 更好的市场细分: 通过深入了解客户行为和偏好，您可以更好地进行市场细分，以更有针对性地定向广告和促销，提高转化率。
3. 实时决策支持: 实时数据流处理和近实时数据摄取使您能够更快速地做出决策，响应市场变化，并调整营销策略。
4. 广告效果提升: 使用客户360度视图，您可以更好地了解广告受众，提高广告定向效果，减少广告浪费。
5. 数据驱动的决策: 借助数据湖和大数据分析工具，您可以进行深入的数据探索和分析，从而做出更明智的业务决策。

成本收益

1. 数据存储成本: 通过使用AWS云中的存储服务，如Amazon S3，可以降低数据存储成本，根据需要弹性伸缩，最多可以降低 高达30% 的存储成本。
2. 维护成本: AWS托管的服务（例如Kinesis、Lambda、DynamoDB等）减少了管理和维护的工作负担，降低了运营成本，预计可以减少 至少25% 的维护成本。
3. 数据传输成本: 在AWS内部数据传输通常是免费的，这有助于降低数据传输和网络成本，可能降低 高达40% 的传输成本。
4. 弹性伸缩节省: 借助AWS的弹性伸缩功能，资源使用更加高效，避免了资源浪费，可以带来 最高20% 的节省。