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利用AWS生成式AI推动营销创新
Launchmetrics在营销领域面临原型开发周期长达五个月的挑战。为应对这一问题，他们采用了AWS的生成式AI技术，特别是Amazon S3和Amazon Bedrock，以简化流程。通过实施机器学习解决方案和大语言模型，他们将开发时间显著缩短至几周，同时增强了解读品牌认知的能力。这一创新方法使Launchmetrics每天能够处理和存储多达700万份文档，最终能够更高效地管理数千个品牌，并为时尚、美容和生活方式行业提供可操作的洞察。
原型开发周期
几周
来源披露
品牌管理规模
数千个
来源披露
日处理文档量
最高700万份
来源披露
01
业务背景
Launchmetrics在营销领域面临原型开发周期长达五个月的挑战。为应对这一问题，他们采用了AWS的生成式AI技术，特别是Amazon S3和Amazon Bedrock，以简化流程。通过实施机器学习解决方案和大语言模型，他们将开发时间显著缩短至几周，同时增强了解读品牌认知的能力。这一创新方法使Launchmetrics每天能够处理和存储多达700万份文档，最终能够更高效地管理数千个品牌，并为时尚、美容和生活方式行业提供可操作的洞察。
02
遇到的问题
企业难以实时掌握品牌在线认知，原型开发周期长达5个月，导致无法快速响应市场变化。
03
AI 解决方案
Launchmetrics 设计了一个两步分析流程：首先使用机器学习从数千万文本片段中识别描述品牌的关键词，捕捉公众认知的细微变化；然后利用大语言模型将识别出的趋势与品牌维度关联评分，最后通过生成式AI将分析结果转化为营销人员可直接理解的叙述故事。整个流程基于Amazon S3数据湖存储每日多达700万份文档，并使用Amazon Bedrock快速构建和扩展生成式AI应用。
- 1使用机器学习识别在线文本中描述品牌的关键词，捕捉认知变化。
- 2使用大语言模型对趋势进行评分，将其与品牌维度连通。
- 3利用生成式AI将分析洞见转化为可读的叙述故事，供营销人员理解。
04
实施结果
原型开发周期：几周（从5个月缩短至几周）
品牌管理规模：数千个（从数百个扩展到数千个）
日处理文档量：最高700万份
概念洞察能力：能够理解女性气质、男性气质、创造力等难以定义的概念
05
风险与边界
未披露
“We are attacking and understanding concepts that were completely out of reach a few months ago. That's a game changer.”
Pau Montero Parés · Chief Technology Officer, Launchmetrics
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。