企业如何打造营销自动化平台

我们这样一群人——用世界上最好的交通工具改善人们的生活，我们为我们的使命感到自豪。在美国和加拿大，每月都会有超过5000万辆碳中和的Lyft游乐设施出现，而我们还几乎没有触及到潜在的共享空间。

我们增长的一部分是在我们的收购过程中进行改进，比如开展特定地区的广告活动，提高知名度，并考虑我们的多模式产品。协调这些活动以大规模获取新用户已经变得非常耗时，这导致我们面临自动化的挑战。

收购通常由一个数据驱动的跨职能团队领导，该团队专注于规模、可测量性和可预测性。你可能看到过这样的Lyft广告：

通过左侧列出的各种渠道营销自动化，收购在入职漏斗的顶部和最大部分进行。没有两个渠道是平等的：我们与不同的合作伙伴、技术和战略合作，以确保Lyft是消费者的首选。Lyft的其他团队专注于用户旅程的不同部分，以提供世界级的体验。下面显示了一个高级视图。

在Lyft运营的每个地区，大规模获取用户意味着每天要做出数千个决定:选择投标、预算、创意、激励和受众;运行测试;和更多。仅仅是跟上这些重复的任务就占据了营销人员大量的注意力，并可能导致次优决策。这对企业来说是昂贵的，而且不具规模。

通过自动化日常决策，我们可以有效地扩展并创建一个数据驱动的学习系统。这也让营销人员专注于创新和实验，而不是经营活动。

我们的目标：建立一个营销自动化平台，以提高成本和数量效率，同时使我们的营销团队能够进行更复杂、更具影响力的实验。

能够预测新用户参与我们产品的可能性。衡量机制，以分配我们的营销预算在不同的内部和外部渠道。在数千个广告活动中部署这些预算的杠杆。

营销业绩数据有助于形成一个反馈回路，不断滋养强化学习系统。

下面是我们需要自动化的问题的例子:

因此，我们创建了Symphony——一个业务目标、预测未来用户价值、分配预算并发布预算以吸引新用户使用Lyft的编制系统。

Symphony体系结构由三个主要组件组成:生命周期价值(LTV)预测器、预算分配器和投标人。

我们的技术栈包括Apache Hive、Presto、一个内部机器学习(ML)平台、streams和第三方api。一个轻前端feed在业务目标和启动创意。体系结构有很多可移动的部分和依赖项，需要严格的日志记录和监视。我们深入研究下面的每个组件。

了解用户的潜在价值对每个企业都至关重要。该组件的目标是基于来自这些渠道的用户的价值来衡量各种获取渠道的效率。然后，预算可以根据来自给定渠道的用户