某头部鞋服零售品牌客户面临流量红利消退、获客成本不断上升的难题，随着品牌追求私域流量运营精细化的需求越来越旺盛，该品牌坐拥大量会员客户，但运营能力较为薄弱。面临企业内部数据分散、缺乏跨部门协同、传统营销策略效率低等问题，尚未发挥出自身私域流量的商业价值。

在应用 Convertlab 一体化营销云解决方案后，该企业打通了多源的营销数据，建立360度画像，自动化的营销内容管理和触达平台。该品牌大型活动多部门准备流程从原来15天缩短为3天；摆脱技术数据限制，每月个性化营销活动多达78场次。通过针对品牌客户全生命周期自动化影响，实现企业净增投入产出比100倍+的增长，品牌会员销售额全年实现5%+的增长，全年净增长销售额突破亿级。

与此同时，Convertlab 联合亚马逊云科技，帮助该客户进行了基于 AI 决策的业务创新。让该品牌的数据业务人力投入从12人减少到8人，项目上线周期从12个月降至3个月，实际产出从13个营销场景增加到32个场景，电子渠道商品交易总额（GMV）比例从2.95%提升到6.34%，以原来20%的成本投入实现了240%的策略产出和200%的 KPI 提升。

这背后，就是 Convertlab 基于亚马逊云科技的一体化营销云解决方案的力量。该解决方案依托于亚马逊云科技分析服务、人工智能解决方案以及业界一流的营销数字化产品构建，包含营销自动化平台 DM Hub、营销智能引擎 AI Hub 等，已经在帮助企业营销部门，面对数以亿计的客户和会员群体时，拥有真正的精细化和智能化运营增长的核心能力。

Convertlab 依托亚马逊云科技“云、数、智三位一体”服务组合，通过 AI Hub + CMS + DM Hub 联动，实现 Convertlab DM Hub 智能化创意生成，真正完成千人千面的创意触达。

通过亚马逊云科技+ Data Hub (Convertlab CDP) + AI Hub (智能引擎) + DM Hub 的方式，Convertlab 携手亚马逊云科技共同打造的数据智能营销解决方案，形成数据驱动的营销闭环。

在底层，利用亚马逊云科技提供的“智能湖仓”与机器学习服务搭建基础设施框架。数据被统一存储在 Amazon S3 对象存储中，各种数据分析服务、乃至人工智能/机器学习服务均可以快速共享、处理数据。在机器学习技术的帮助下，数据分析服务还可以帮助用户删除重复数据、并查找匹配记录。这大大提升了数据抽取、转换、加载的效率。对于希望采用机器学习技术却又担心训练流程复杂、模型维护专业化知识不足的客户来说，Amazon SageMaker 通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习（ML）模型。Amazon SageMaker 可以访问、标记、处理大量的结构化、非结构化数据，通过优化的基础设施将模型训练时间从几小时缩短到几分钟。借助 Amazon SageMaker 提供的专用工具，企业可以自动化和标准化整个组织的 MLOps 实践，以便大规模构建、训练、部署和管理模型。

在此架构之上，Convertlab 结合自己多年的行业知识积累，打造了一体化客户数据管理平台 Data Hub、高效机器学习应用决策平台 AI Hub，两大平台相互支撑与协作，完成基于业务场景的用户画像。以这两台平台为基础，Convertlab 开发了包含个性化推荐、用户生命旅程、购买概率额预测、权益敏感度预测、广告点击预测、因果分析、最佳下一步行为预测以及智能圈群等一系列智能营销解决方案，快速支撑营销策略；上层则利用 DM Hub 执行自动化流程，赋能客户精细化沟通能力，实现千人千面，快速决策，提升客户体验。