疫情催出數位化轉捩點!亞馬遜技術長預測:明年會看見這8大改變
疫情催出數位化轉捩點!亞馬遜技術長預測:明年會看見這8大改變

在今年,受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)影響,亞馬遜公有雲服務AWS的年度開發者大會re:Invent改為在線上展開。在即將閉幕之際,Amazon.com副總裁暨技術長沃納·沃格斯(Werner Vogels)發表壓軸演講,分享他對2021年的科技趨勢預測。

回顧2020年,沃格斯表示,無論政府還是企業,工作和營運方式都徹底改變,而幫助我們應對巨變的就是「科技」。

像是線上課程幫助孩子們繼續接受教育,線上會議代替商務會議室、酒吧咖啡會面,線上視訊讓人們繼續擁有電影之夜,科技幫助人們養家糊口、教育孩子和工作合作,隔離在家也能自娛自樂。

AWS Werner Vogels
Amazon.com副總裁暨技術長沃納·沃格斯在2020年re:Invent大會上,分享明年的8大趨勢預測。
圖/ AWS Facebook粉絲團

疫情加速數位化,成為未來趨勢轉捩點

「2020年的疫情沒有讓我們放慢腳步,反而向數位世界加速邁進。」在沃格斯看來,正是得益於這一加速變化,2021年將成為各種變革的轉捩點。以下是沃格斯對2021年以及未來發展提出的8大趨勢預測:

趨勢一:雲端將無所不在,並進一步加速向邊緣運算推進

沃格斯預期,在2021年雲端將進一步加速向邊緣推進,雲端運算被侷限在集中式資料中心的日子一去不復返。

雲端運算正向網路邊緣轉移,嵌至隨身設備、汽車、家庭和工作場所。雲端應用可以幫助海上船隻提高性能,幫助飛機翱翔天際。雲端無所不在。未來在我們周圍將有越來越多的軟體在雲端執行,改善我們的生活,從醫療照護到交通運輸、娛樂、製造等。

趨勢二:機器學習將從雲端延伸到邊緣

機器學習不斷擴展,同時,機器對機器的連接將呈現爆炸式增長。

沃格斯指出,在2018年,互聯網上只有33%是機器對機器的連接。這一個比例到了2021年將超過50%。機器學習將融入製造業生產線,即時發現生產異常;在農業領域則能幫助農民更明智的使用寶貴資源(如土壤和水)。在2021年,機器學習將無處不在。

趨勢三:圖像、影片和音訊的網路流量將超越文字

沃格斯認為,鍵盤會逐漸沒落。進入2021年後,人們在螢幕上閱讀的文字量會不斷減少,同時,將更加依賴多媒體和其它媒介進行交流。沃格斯預估,到了2021年,將有60%~80%的網路流量將是影片、圖像和音訊,而且在未來還會加速成長。

趨勢四:科技將翻轉現實世界,智慧城市將進一步實現

由於疫情影響,為了要讓人類能夠保持連結,同時維持社交距離,人們將透過資料搜集來實現對於「未來城市」的想像。沃格斯認為,「這將會是數位和物理世界的真正融合。」在2021年,資料分析將在城市設計中發揮更大效能。

他舉例,像是在2020年,最大變化之一就是無現金支付興起,世界各地的一些酒吧和餐館開始禁止使用現金,將業務建立在雲端上。在未來,新的線上支付平台不斷崛起,未來支付選項只會越來越多。

02 遠端學習在教育中獲得一席之地
遠端學習平台Brainly的使用人數在2020年大幅增加。
圖/ AWS

趨勢五:遠端學習在教育領域獲得一席之地

疫情讓教育經歷快速轉變,幾乎超過任何行業,此趨勢將不會逆轉。

在疫情期間,人們開始證實了遠端學習的效益,甚至認為在某些狀況下,遠端學習是更好的選擇。沃格斯說,「2020年讓我們知道,無論遇到疫情大流行、自然災害還是人為災難,都能確保學習不中斷。」

趨勢六:小企業爭相上雲端

沃格斯預測,在2021年開始,許多小型企業將開始透過先進的雲端技術來服務他們的客戶。在市場上,也會出現大量服務供應商,來協助這些小企業。

小企業可以藉由雲端技術,來啟動一個聊天機器人來幫助回答常見問題,或是讓一個簡單的CRM系統在幾分鐘內到位執行。同時,小企業在使用這些技術的同時,卻無需投入時間、金錢自行搭建。

趨勢七:量子運算將蓬勃發展

在2019年re:Invent大會上,AWS發佈了一項全託管的量子運算服務Amazon Braket,幫助研發人員加速科學研究。在2020年,AWS進一步把這項服務開放給所有人使用。展望未來,沃格斯認為,由於AWS的豐厚經驗,可以讓客戶使用沒負擔、易上手,又能理解先進的雲端技術,因此2021年將是量子運算開始蓬勃發展的一年。

趨勢八:雲端技術將在航太方面取得最大成效

沃格斯表示,「2021年後,航太將是我們在雲端技術方面取得最大成效的領域。」在未來,雲端技術將幫助研究人員追蹤冰川消退,協助海事機構保護脆弱的海洋保護區,提供農學家更準確預測糧食供給。同時,在太空執行的雲端技術應用將有如來自外星一樣出人意料。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #亞馬遜 #AWS
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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