Amazon Lookout for Metrics

自動偵測指標中的異常狀況,並找出根本原因

Amazon Lookout for Metrics 使用機器學習 (ML) 來自動偵測和診斷業務和營運資料中的異常狀況 (即異常值),例如銷售收入或吸納客戶率的突然下降。只需按幾下,您就可以將 Amazon Lookout for Metrics 連線至熱門的資料儲存,如 Amazon S3、Amazon Redshift 和 Amazon Relational Database Service (RDS),以及第三方 SaaS 應用程式,如 Salesforce、Servicenow、Zendesk、和 Marketo,並開始監控對業務重要的指標。Amazon Lookout for Metrics 會自動檢查和準備來自這些來源的資料,以比傳統異常偵測方法更快、更準確的方式偵測異常狀況。您還可以針對偵測到的異常狀況提供意見回饋,以隨時間調整結果並提高準確度。Amazon Lookout for Metrics 透過將與同一事件相關的異常狀況分到同一組並傳送包含潛在根本原因摘要的提醒,可讓您輕鬆診斷偵測到的異常狀況。它還按嚴重程度對異常狀況進行排序,以便您可以優先關注對貴企業重要的那些。

什麼是 Amazon Lookout for Metrics?

優勢

更準確地偵測異常狀況

Amazon Lookout for Metrics 使用 ML 來準確偵測業務指標中的異常狀況並減少誤報。您可以針對偵測到的異常狀況提供意見回饋,以調整結果並不斷提高準確度和控制力。

更快地診斷根本原因

Amazon Lookout for Metrics 透過自動將相關異常狀況分到同一組、總結潛在的根本原因並將它們按嚴重程度排序,使診斷重要異常狀況的根本原因變得容易。

Amazon Lookout for Metrics 可無縫連線至熱門的 AWS 資料庫,並為第三方 SaaS 應用程式提供預先建置的連接器。只需按幾下,您就可以開始監控指標和偵測異常狀況。

自動化自訂提醒和動作

您可以輕鬆地將 Amazon Lookout for Metrics 與 Amazon Simple Notification Service 和 AWS Lambda 等事件和通知服務聯繫起來,以在偵測到異常時自動執行自訂提醒和動作,例如提交故障單。

使用案例

Amazon Lookout for Metrics 可準確偵測和診斷各種業務職能和產業使用案例中的異常狀況。

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監控業務績效

改善客戶體驗

優化數位廣告支出

提升使用者參與度

識別業務指標中的異常變動並取得提醒,以便採取行動。無論是收入、訂閱數還是轉換率,您都可以透過 Amazon Lookout for Metrics 主動監控業務績效,以掌握突然的變化,確定根本原因並採取補救措施。  要監控的一些指標包括收入、購買數量、訂單率、購物車指標或支付閘道發生錯誤率。

透過偵測對下游客戶體驗造成影響之指標的尖峰和低谷,了解與客戶相關的問題、流失率、安裝率或購買率。Amazon Lookout for Metrics 可以在發生此類異常狀況時通知您,以協助緩解問題以及快速解決問題。  要監控的一些指標包括下載量、安裝量、頁面瀏覽量、流失率或保留率。

由於多個行銷活動同時進行並且需要監控大量指標,因此在行銷活動資料中發現異常狀況通常非常耗時且需要手動完成。藉助 Amazon Lookout for Metrics,您可以立即了解行銷活動何時超支、績效不彰或遇到錯誤,並就影響廣告支出的任務關鍵型事件得到提醒。要監控的一些指標包括點擊次數、展示次數、轉換次數、安裝次數或廣告支出。

透過了解新使用者、應用程式安裝、應用程式內購買或保留率的變化,採取措施優化使用者參與度。當在購買模式或與廣告的互動中偵測到異常狀況 (例如斷開的連結) 時收到通知。要監控的一些指標包括收入、安裝量、下載量、應用程式內購買量。

客戶案例

Digitata
NextRoll
Provectus
藉助 Lookout for Metrics,我們能夠在幾分鐘內發現對行動網路營運商客戶的定價產生負面影響的問題。我們能夠立即確定罪魁禍首並在 2 小時內推出修正程式。如果沒有 Lookout for Metrics,我們將需要大約一天的時間來識別和分類問題,並且這會導致客戶收入下降 7.5%。Lookout for Metrics 使我們能夠迅速採取行動,並確保我們的定價模式發揮最佳效能,讓我們專注於真正重要的事情,即讓人們更容易建立聯繫。」 

Nico Kruger – Digitata 技術長

「藉助 Amazon Lookout for Metrics,我們能夠在事件影響我們的商店和客戶之前及時發現,這佔這類事件的 20%。能夠在幾個小時而不是幾週或幾個月內看到結果很令人興奮。該服務使我的團隊能夠輕鬆快速實作 AI/ML 驅動的工作負載,並讓我們即使在最具挑戰性的時期也能充滿活力地支援營運團隊。」

Supratim Banerjee – More Retail 轉型長

「Liberty Latin America 的目標是提供最佳的客戶體驗,並且我們透過多種方式來實現這一目標。 在 IT 商業智慧和產品連線與娛樂的合資企業中,我們使用異常偵測來追蹤表明客戶體驗下降的關鍵指標。  藉助 Amazon Lookout for Metrics,我們能夠更輕鬆地識別真正的異常狀況,並提醒我們的團隊客戶體驗有可能出現了下降。」 

Sergio Rodriguez –Liberty Latin America 娛樂與連線產品品質資深經理

TensorIoT
Quantiphi
Playrix
「透過利用 Amazon Lookout for Metrics 解析來自 CloudWatch 的事件,我們只需要一個下午就能將產品投入生產,並將誤報率降低 7 倍。這讓我們的網站可靠性工程師可以放心地專注於提醒,並為我們提供了解決未來更複雜營運和業務問題的工具。」

Omar Lopez – Flywire 基礎設施技術主管

「藉助 Lookout for metrics,我們只需按幾下即可自動監控所有重要類別的資料,並在之前漏掉的近 40% 的案例中識別出異常事件。透過快速識別此類案例,我們能夠以最佳方式調整所有商店的庫存計劃和分佈。」

Rahul Subrananiam – DevFactory 執行長

「Lookout for Metrics 為我們的團隊節省了大量的人工調查時間,現在通知被視為可指導操作的資訊而不再是噪音,這使我們的團隊能夠以更少的技術開銷輕鬆地專注於策略上優先的事項。」

Mikhail Artyugin – Playrix 技術總監

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