面臨的挑戰

藉由專注於為客戶提供便利,Banca Mediolanum 至今已建立超過百萬的客戶群,且是義大利業界領先的零售銀行機構之一。時至今日,Banca Mediolanum 的繁複的行銷業務每月吸引超過一萬名新客戶。 在日益多樣化的媒體環境中,現有(和潛在)客戶的有效數據分析可能受到數據可及的格式範圍阻礙。因此,Banca Mediolanum 利用基於Google BigQuery 的強大資料庫充分利用其可用資訊。

解決方式

使用Google BigQuery 打造更好的資料庫

在競爭激烈的產業中,接觸目標市場意味著收集和分析大量不同形式的數據。Banca Mediolanum 採用量身定制的方法,藉由分析多個來源(包括社群媒體)的數據,為現有和潛在客戶提供服務。 若數據查詢過慢則無法提供有效的洞見,因此Banca Mediolanum 尋找一種可以大規模運行的快速、強大的分析工具。

Google Cloud Platform 上的BigQuery 是顯而易見的選擇。在BitBang 的數位分析專家的協助下,Banca Mediolanum 僅在一周內即將其現有數據搬遷至Google Cloud Platform。

作為Google Analytics 360客戶,Banca Mediolanum更廣泛使用DoubleClick 和AdWords ,這些都能與GCP基礎架構無縫整合。GCP 簡單和方便部署的特性意味著Banca Mediolanum 能夠快速建立新流程的概念驗證,而不會花費多餘成本。同時,BigQuery 簡單直觀的界面讓員工能夠在部署軟體後立即進行查詢並產出洞見。

Banca Mediolanum 是未來創新導向的,GCP 讓我們能專注於為客戶提供服務,而不是將心力放在維護資料基礎設施或追求新的事物,這都要歸功於Google 持續自動更新。 這和簡單性有關,透過Google BigQuery,我們讓Banca Mediolanum 得以用獨特的方式從不同來源獲取數據,無論是Google Analytics 360、社群媒體、CRM或是活動。

BitBang的資料工程師Leonardo Biagioli

用機器學習進行目標行銷

使用Google BigQuery 進行深度資料分析有助於優化行銷支出,尤其是社群媒體上的活動。現在,Banca Mediolanum 期望透過基於Tensorflow 的機器學習算法拓展其行銷範圍,該演算法是圍繞BitBang 優化的模型而建立的。

與此同時,Google Cloud Platform 的其他面向也開始發揮作用,例如Firebase ,該團隊希望用它來推播新手機應用程式內的通知。

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義大利銀行 Banca Mediolanum

About Banca Mediolanum

Banca Mediolanum 是義大利業界領先的銀行之一,為保險和資產管理公司,並擁有超過120萬客戶。其2,200名核心員工與4,300名附屬財務顧問合作,以協助家庭資產和投資組合管理。Banca Mediolanum 在Borsa Italiana 和FTSE MIB 指數上市。

產業:金融服務

地點:義大利

主要成果

  • 使用Google BigQuery對大量且大幅度變化的數據進行複雜分析
  • 最大限度地減少基礎架構維護,團隊可將心力用於增加價值
  • 與Google廣告管理系統、Google Analytics 360和Google廣告無縫整合
  • 透過數據驅動的系列廣告以節省數百萬歐元

「我們擁有客戶數據、Google廣告管理系統、Google廣告、YouTube、廣泛的社群媒體、email 行銷……我們意識到所擁有的數據超出了我們能處理的範圍。現在憑藉Google BigQuery 的強大功能,我們可以釋放這些數據的潛力並將其投入應用。我們節省的行銷成本是無法估計的,但可達數百萬歐元。

—Michele Berra,Banca Mediolanum 數位行銷經理