Merkle 公司標誌

Merkle 在 AWS 上建立 Customer 360 和資料無塵室,實現隱私權安全的個人化行銷

2021 年

資料保護規範迫使全球行銷和廣告產業尋找可以合規收集和使用客戶資料的新系統。Merkle 利用技術協助 Fortune 1000 大企業實現客戶體驗轉型,並使用 Amazon Web Services (AWS) 協助行銷人員建立解決方案以保護消費者隱私和遵循法規,同時實現個人化廣告。

Merkle 使用 AWS 開發了 Merkury,這是一種身分解析解決方案,可讓行銷人員在資料無塵室 (即可確保隱私權安全的資料共用工作區) 中統一客戶資料,並為受眾區隔、啟用和衡量執行分析。

行銷專業團隊為專案協作
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我們經常使用 Amazon Redshift 將資料調整為可用狀態。我們會執行結構化查詢語言查詢,並針對其進行商業分析。」

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

協助客戶快速適應資料保護規範

透過資料和數位轉型,Merkle 幫助醫療保健、金融服務、製造業和其他產業的公司打造個人化的全通路行銷,因此實現客戶體驗轉型。它提供創意、分析、技術、諮詢和資料管理等服務。Merkle 管理超過 150 個行銷資料庫和 37 億筆客戶記錄,並交付了 15 萬個活動。

影響深遠的資料保護規範 (如歐盟的一般資料保護規範和加州消費者隱私保護法)的展開為數位行銷帶來巨變。主要的網際網路瀏覽器已刪除第三方 Cookie,這些 Cookie 曾經是受眾資料的標準來源和識別資料,公司企業會將這類資料用於通知其廣告和行銷活動。現在,行銷人員只能使用經過同意和匿名的客戶資料,而不能使用個人識別資訊。這類資料必須按照法規收集和使用。Merkle 分析部資深副總裁 Sunil Rao 表示:「行銷團隊必須改用能夠完成這項工作的解決方案。他們需要能夠取得客戶同意才能接觸客戶的創新方法,並以安全且符合隱私的方式衡量行銷所帶來的影響。」

Merkle 從 2016 年起即為 AWS 的客戶,並決定在 AWS 上建立 Merkury。在 2020 年時,Merkle 成為 AWS Select Consulting Partner,簽署 AWS 策略合作協議,並加速為客戶開發簡單易用的解決方案。Merkle 資深副總裁兼全球雲端實務負責人 Ankur Jain 表示:「AWS 帶來了技術,而 Merkle 帶來了我們的行銷專業知識,以便我們能夠為最終客戶創造一些有價值的東西。」

保護 AWS 上的客戶資料,同時提供個人化行銷

公司可以根據 Customer 360 (客戶的詳細個人資料),無須使用 Cookie 即可利用 Merkury 來擁有、建立和啟動行銷活動。此解決方案改用組織的第一方客戶關係管理資料和互動,例如網站訪問、登入、傳出電子郵件活動和可尋址的媒體範圍。Customer 360 實務可以通知跨通路目標、個人化、測量等。

例如,當一家全球娛樂公司在重新開放其世界各地的主題公園時,它希望透過有目標性的行銷和個人化產品來提升來賓體驗。該公司透過擷取他們的住宿地點、乘坐的設施以及是否有季票或日票等資料,利用 Merkury 建立了 360 度的高價值來賓檢視,這些來賓帶來的價值比普通來賓高出四到五倍。Jain 解釋道:「我們使用 AWS 將這些互動結合在一起以建立 Customer 360,然後使用進階分析針對網站上和公園內,也就是特定來賓會與這項品牌互動的任何地方,提供個人化體驗。」

Merkury 的另一個特點是資料無塵室,這使行銷人員能夠在隱私權安全的環境中與合作夥伴分析和連接共享的第一方資料,並控制將基礎原始資料公開給其他方的程度。Merkle 技術兼資料管理副總裁 Jon Regan 表示:「當我們將這些分析環境整合在一起時,無塵室消除了一層開銷和限制。他們簡化了達到合規性和安全性的方法,因為那裡沒有個人身分識別資訊。」

在 AWS 上,Merkle 可以避免基礎設施維護和為期一年的開發時間,而且可以專注於為客戶提供高品質服務。Jain 表示:「所有流程都預先封裝在 AWS 的全受管服務中。沒了每天需要設立基礎設施、安裝軟體和管理環境的麻煩,我們的創新週期也縮短了。」 Merkle 和 AWS 的客戶可以從 AWS Marketplace 無縫購買 Merkury,AWS Marketplace 是一種數位型錄,可讓您輕鬆尋找、測試、購買和部署在 AWS 上執行的軟體。Jain 表示:「以獨特的方式為每位客戶開發此產品會非常昂貴。對於 AWS 上的客戶,我們可以在幾週甚至是數天內讓他們啟動和執行我們的解決方案,但如果我們從頭開始開發,就會需要數月的時間。」

Customer 360 的資料存放在 Amazon Redshift,這是一個快速的雲端資料倉儲,可讓您輕鬆從資料中獲得新洞察。Jain 表示:「我們經常使用 Amazon Redshift 將資料調整為可用狀態。我們會執行結構化查詢語言查詢,並針對其進行商業分析。」 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一種物件儲存服務,提供領先業界的可擴展性、資料可用性、安全性及效能,可從客戶的行銷系統收容原始資料。為了轉換資料以進行處理,Merkle 使用 AWS Glue 無伺服器資料整合服務,可輕鬆探索、準備和合併資料,用於分析、機器學習及應用程式開發。

隨著即時互動變得越來越重要,Merkle 使用 AWS Lambda 無伺服器運算服務,可讓公司無須佈建或管理伺服器就能執行程式碼,提供幾乎即時的資料轉換。此外,Merkle 使用 Amazon Kinesis 實現幾乎即時的串流,這使得收集、處理和分析幾乎即時的串流資料變得簡單,讓公司能夠獲得及時洞察,並快速回應新資訊。Merkle 也使用 AWS 提供的人工智慧和機器學習服務。例如,它會使用 Amazon Rekognition 識別創意廣告中的物件,此工具採用可高度擴展的深度學習技術,能讓您輕鬆地在應用程式中加入影像和影片分析。

使用 AWS 建置新一代行銷解決方案

透過使用 AWS,Merkle 可以為客戶提供創新的解決方案,使其能夠順暢地適應產業變化、保護消費者隱私,並繼續提供個人化的相關行銷訊息。Merkel 計畫在未來使用 Amazon Redshift 的共享功能,使其客戶幾乎可以立即交換資料。Merkle 也致力於在 AWS 上建置智慧型行銷解決方案。Jain 表示:「我們正在規劃幾項策略性計畫,協助品牌利用 AWS 的力量建置下一代行銷解決方案。」


關於 Merkle

Merkle 是一家以技術為導向的資料驅動型客戶體驗管理公司,致力於協助 Fortune 1000 大企業建立和執行以客戶為中心的商業策略。它在全球 25 個國家發展業務,並設有 50 多個辦公室。

AWS 的優勢

  • 無需花費數月時間,可在僅幾天或幾週內為客戶實作解決方案
  • 降低開發成本
  • 縮短創新週期
  • 簡化安全與合規
  • 消除團隊維護基礎設施的負擔

使用的 AWS 服務

Amazon Redshift

沒有其他資料倉儲可以這樣輕鬆地從所有資料取得新洞見。使用 Redshift,您可以在資料倉儲、操作型資料庫及使用標準 SQL 的資料湖中查詢並組合 EB 級的結構化和半結構化資料。

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AWS Glue

AWS Glue 是一種無伺服器資料整合服務,可輕鬆探索、準備和合併資料,用於分析、機器學習及應用程式開發。

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Amazon Rekognition

Amazon Rekognition 採用經過驗證、高度可擴展的深度學習技術,讓您可輕鬆地在應用程式中加入影像和影片分析,而無需使用任何機器學習專業知識。

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AWS Lambda

AWS Lambda 是一種無伺服器的運算服務,可讓您執行程式但不必佈建或管理伺服器、建立工作負載感知叢集擴展邏輯、維護事件整合或管理執行階段。

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