Tapestry 使用 Amperity 和 AWS 個人化全通路客戶體驗

Tapestry 公司旗下擁有多個全球奢侈品和生活方式品牌，包括 Coach、Kate Spade 和 Stuart Weitzman。該公司曾一度面臨有關客戶資料的難題。他們並不缺乏消費者的關注，銷售也頗為良好。然而，他們無法收集以能夠利用的形式呈現的客戶資料，同時其資料分散且孤立。Tapestry 還需要有效的身分識別手段來滿足其客戶日益增長的個人化需求，並對不同客戶群開展具針對性的促銷活動。

而採用 Amazon Web Services (AWS) 技術的 Amperity 能夠幫助他們做到這一點。Amperity 是許多全球品牌都在使用的業界領先企業客戶資料平台 (CDP)，它讓 Tapestry 能夠控制客戶資料，以系統地改善客戶關係、提供更好的個人化服務並培養品牌忠誠度。

2020 年 3 月，Tapestry 啟動了轉型管理辦公室 (TMO)，以推動整個公司及其品牌的變革，並利用資料和新的工作方式來推動增長。首先，他們必須整合分散在公司多個來源的歷史客戶資料，這些來源包括銷售點 (POS)、電子商務、電子郵件互動、忠誠度資料、行動應用程式互動等。Tapestry 還需要為他們當前不斷增加的資料制定整合計畫，因為客戶每天與他們的品牌互動時，都會產生新的資料。

除了要面對資料孤島的問題之外，各個客戶資料之間也存在不一致的情況。Tapestry 發現，與不少客戶在不同地方以不同方式表明自己的身份 (在一個地方使用全名，而在另一個地方使用暱稱)。客戶有時會在更新資訊時輸入錯別字。Tapestry 的常客更有可能擁有不一致和不準確的個人身分識別資訊 (PII)，因為他們與其品牌互動的頻率更高，出現混亂資料的機會更大。而且，客戶的生活在不斷變化，他們會使用不同的電子郵件、變更電話號碼、搬遷到新的地方，甚至變更名字。

為了實現單一的客戶檢視，Tapestry 需要建置、維護和監控連結集中式系統的資料管道，從而將來自不同系統的資訊匯集在一起。此外，大多數系統 (如電子商務、忠誠度、行動和銷售點) 的設計並沒有考慮與其他系統的整合。

這些系統不共用相同的標識符，因此 Tapestry 很難對齊所有客戶的資料。Tapestry 需要在單一個地方檢視所有客戶的方法，掌握所有必要的客戶資訊：客戶是誰、購買什麼以及他們與 Tapestry 的不同業務互動的方式。

Tapestry 尋求 Amperity 的協助，從而能夠在公司所有包含客戶資訊的資料來源中識別客戶。該公司使用 Amperity 的客戶資料平台，建立了第一方資料基礎。該平台採用 Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2)、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和 Amazon Kinesis。這最終使 Tapestry 能夠提供完全整合的創新客戶體驗，並促進與高價值客戶之間更深入的互動。

透過採用這項新技術，Tapestry 在自動化處理與各種供應商 (尤其是自動電子郵件供應商) 往來的資料檔案方面實現了立竿見影的改進。過去使用的工具是高度手動的。Amperity 的採用實現了檔案的自動化和端對端交付，每週節省了數小時的工作時間，而省下來的時間可以投入到其他能夠推動增長的機會。

立竿見影的改進之一是自動化處理與各種供應商 (尤其是自動電子郵件供應商) 往來的資料檔案。過去使用的工具是高度手動的。Amperity 的採用實現了檔案的自動化和端對端交付，每週節省了數小時的工作時間，而省下來的時間可以投入到其他能夠推動增長的機會。

Amperity 專有的機器學習 (ML) 演算法能夠匹配記錄，而且隨著時間的推移，匹配率和準確性會不斷提高，即使在唯一識別符不完整、不一致或不可用的情況下也是如此。另外，其所採用的概率資料連結技術能夠以類人類邏輯的方式捕捉到更嚴格的匹配模式無法處理的不一致情況。這讓 Tapestry 能夠 360 度全方位掌握客戶的最新資訊，從而提供全通路體驗。該平台還使行銷人員和分析師能夠方便地存取資料。Amperity 的儀表板支援重點顯示核心 KPI 和統計資料，例如新客戶的比例及其產品生命週期價值、重複和贏回購買行為，以及許多其他維度的資料，並支援按渠道、零售店和其他變數拼接資料。

透過清晰識別每一位客戶的身分，Tapestry 能夠掌握每一位客戶的資訊。這使他們能夠實施有效的跨管道策略，從而顯著改善與客戶的溝通和互動。他們現在可以準確地個人化訊息，避免重複溝通或前後不一。發掘這些關於客戶的關鍵資訊推動整個 Tapestry 組織實現價值。現在，Tapestry 能夠以個人化的方式與客戶交流，從而提高客戶忠誠度，並增加客戶的終身價值。