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Merkle 在 AWS 上构建客户 360 和数据洁净室,实现个性化、隐私安全的营销

2021 年

多项数据隐私法规的颁布促使全球营销和广告行业寻找能够合规收集和使用客户数据的新系统。Merkle 利用技术帮助《财富》1000 强公司为客户带来全新体验。该公司使用 Amazon Web Services(AWS)来帮助营销人员构建保护消费者隐私的合规解决方案,同时实现个性化广告。

Merkle 使用 AWS 开发了 Merkury,这是一种身份解析解决方案,可让营销人员统一客户数据,并在数据洁净室(一个隐私安全的数据共享工作区)中加以分析,进行受众细分、激活和衡量。

由市场营销专业人员组成的团队针对项目开展协作
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“我们经常使用 Amazon Redshift 来使数据处于可用状态。我们运行结构化查询语言查询,并对此进行业务分析。”

Ankur Jain
Merkle 的 Senior Vice President 兼 Global Cloud Practice Lead

帮助客户快速针对数据隐私法规作出调整

借助数据和数字化转型,Merkle 帮助医疗保健、金融服务、制造业和其他行业的公司创建个性化的全渠道营销,从而为客户带来全新体验。Merkle 为创意、分析、技术、咨询和数据管理领域提供服务。Merkle 管理着 150 多个营销数据库和 37 亿条客户记录,并已开展 15 万项营销活动。

随着欧盟《通用数据保护条例》和美国《加利福尼亚消费者隐私法》等影响深远的数据隐私法规的出台,数字营销发生巨大转变。主要的互联网浏览器已经删除了第三方 Cookie,这些 Cookie 曾经是受众数据和标识符的标准来源,各公司使用这些数据和标识符来为其广告和营销活动提供信息。现在,营销人员只能使用经过同意和匿名化的客户数据,而不能使用个人身份信息。这些数据的收集和使用必须遵守法规。Sunil Rao 是 Merkle 的 Senior Vice President,他表示:“营销团队必须改用能够成功实现这一目标的解决方案。他们需要以受各方认可的方式进行创新,从而触达客户,并以符合隐私法规的安全方式衡量营销的影响。”

Merkle 自 2016 年以来一直是 AWS 的客户,他们决定在 AWS 上构建 Merkury。2020 年,Merkle 成为 AWS 精选级咨询合作伙伴,签署了 AWS 战略合作协议,并加速为其客户开发简单易用的解决方案。作为 Merkle 的 Senior Vice President 兼 Global Cloud Practice Lead,Ankur Jain 表示:“我们用 AWS 的技术和 Merkle 的营销专业知识,为最终客户创造有价值的产品和服务。”

在 AWS 上保护客户数据并进行个性化营销

各公司可以使用 Merkury 根据客户 360(客户的详细资料)获得、构建并激活营销活动,而无需使用 Cookie。该解决方案转而使用组织的第一方客户关系管理数据和互动,例如网站访问、登录、对外电子邮件营销活动和可寻址的媒体覆盖。客户 360 实践为跨渠道受众定位、个性化、衡量等提供有用信息。

例如,一家全球娱乐公司重新开放其全球范围内的主题公园时,希望通过有针对性的营销、个性化产品和服务来提升游客的体验。该公司通过收集游客在哪里停留、乘坐了哪些游乐设施以及持有季票还是单日票等数据,使用 Merkury 构建了高价值游客(价值是普通游客的四到五倍)的 360 度客户视图。Jain 解释说:“我们使用 AWS 将这些互动数据整合在一起,构建客户 360,然后在网站、园区等特定游客与品牌互动的各个地方,使用高级分析提供个性化的体验。”

Merkury 的另一个功能是数据洁净室,它使营销人员能够在隐私安全的环境中分析并加入与合作伙伴共享的第一方数据,并控制将多少底层原始数据透露给其他方。Jon Regan 是 Merkle 的 Vice President of Technology and Data Management,其表示:“当我们将这些分析环境组合在一起时,洁净室可以消除一定开销和限制。洁净室简化了合规和安全方法,因为其中没有个人身份信息。”

在 AWS 上,Merkle 无需维护基础设施,也无需在开发上花费整整一年的时间,这样他们就可以专注于为客户提供高质量的服务。Jain 说:“所有内容都预先打包在 AWS 的完全托管服务中。我们省去了每天设置基础设施、安装软件和管理环境的繁琐工作,这让我们的创新周期缩短了。” Merkle 和 AWS 的客户可以从 AWS Marketplace 顺畅购买 Merkury。AWS Marketplace 是一个数字目录,可用于轻松查找、测试、购买和部署在 AWS 上运行的软件。Jain 说:“单独为每位客户开发这种产品的成本非常高。对于 AWS 上的客户,我们可以在几周甚至几天内让他们启动并运行我们的解决方案,而如果我们从头开始则需要几个月的时间。”

客户 360 的数据存储于 Amazon Redshift 中,这是一个快速的云数据仓库,可以让您轻松从数据中获得新的见解。Jain 说:“我们经常使用 Amazon Redshift 来使数据处于可用状态。我们运行结构化查询语言查询,并对此进行业务分析。” Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)是一种对象存储服务,可从客户的营销系统中存储原始数据,提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。Merkle 使用 AWS Glue 来转换数据以供处理,AWS Glue 是一项无服务器数据集成服务,简化了发现、准备和合并数据以进行分析、机器学习和应用程序开发的工作。

由于实时参与变得越来越重要,Merkle 使用 AWS Lambda(一种无服务器计算服务,可让公司在不预置或管理服务器的情况下运行代码)进行近乎实时的数据转换。此外,Merkle 使用 Amazon Kinesis 实现近乎实时的流式传输,这使得收集、处理和分析近乎实时的流数据变得简单,这样各公司就可以及时获得见解并快速对新信息作出反应。Merkle 还使用 AWS 的人工智能和机器学习服务。例如,该公司使用 Amazon Rekognition 识别创意广告中的对象,简化了使用高度可扩展的深度学习技术向应用程序添加图像和视频分析的过程。

使用 AWS 构建下一代营销解决方案

通过使用 AWS,Merkle 可以为其客户提供创新的解决方案,使他们能够顺利适应行业变化,保护消费者隐私,并继续提供个性化的相关营销信息。未来,Merkle 计划使用 Amazon Redshift 的共享功能,使其客户能够近乎即时地交换数据。Merkle 还正努力在 AWS 上构建智能营销解决方案。Jain 说:“我们正在规划多项战略举措,来帮助品牌利用 AWS 的力量构建下一代营销解决方案。”


关于 Merkle

Merkle 是一家技术支持、数据驱动的客户体验管理公司,帮助《财富》1000 强公司制定和执行以客户为中心的业务战略。Merkle 在 25 个国家/地区开展业务,在全球设有 50 多个办事处。

AWS 带来的效益

  • 在几天或几周内即可为客户实施解决方案,无需花费数月
  • 削减开发成本
  • 缩短创新周期
  • 简化安全性与合规性
  • 消除团队的基础设施维护负担

使用的 AWS 服务

Amazon Redshift

任何其他数据仓库都无法像它这样轻松地从所有数据中获得新见解。借助 Redshift,您可以使用标准 SQL 在数据仓库、运营数据库和数据湖中查询和合并 EB 级结构化和半结构化数据。

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AWS Glue

AWS Glue 是一项无服务器数据集成服务,它简化了发现、准备和合并数据以进行分析、机器学习和应用程序开发的工作。

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Amazon Rekognition

使用经过验证的、高度可扩展且无需机器学习专业知识就可使用的深度学习技术,Amazon Rekognition 可以轻松将图像和视频分析功能添加到您的应用程序中。

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AWS Lambda

AWS Lambda 是一种无服务器的计算服务,让您无需预置或管理服务器、创建可感知工作负载的集群扩展逻辑、维护事件集成或管理运行时,即可运行代码。

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