機器學習技術協助金沙中國有限公司整合消費者資料，並與消費意願高的目標對象交流互動。
自訂預測模型分析 200 個以上即時變數，讓轉換率與預訂量分別提高 1.5 倍和 2 倍。
金沙中國同時運用 Google Marketing Platform 的完整堆疊式 (Full Stack) 解決方案向潛在客戶放送相關的個人化廣告，讓轉換次數與廣告投資報酬率分別提升 22 倍和 30 倍。
在澳門地區的商業和休閒業中，金沙中國有限公司是規模最龐大的綜合渡假村公司，旗下公司包括澳門金沙、澳門威尼斯人、澳門百利宮、金沙城中心和澳門巴黎人。
雖然金沙中國在澳門當地的餐旅業界一直頗富盛名，但現在渡假村的選擇眾多，該如何成為各種消費者客層 (例如精打細算的旅客、願意花大錢享受的旅客、觀光客、企業高層主管、現場表演迷、饕客等) 的優先首選，是一個越來越重要的課題。此外金沙中國還發現消費者資料分散在不同的管道和平台，因而難以在適當的時機和場合觸及所需目標對象。
為了更準確且全方位地瞭解客戶，金沙中國開始整合現有的消費者資料，並同時將先前的單一式做法改成數位廣告活動。
向旅客放送相關的個人化廣告素材
金沙中國及其代理商華揚聯眾與 Google 合作，運用 Analytics1 (分析) 全方位套件和 Google Marketing Platform2 的完整堆疊式解決方案合併點擊、轉換、網路流量和影片觀看資料。
透過 Search Ads 360 和 Display & Video 360 的整合式廣告平台，金沙中國順利完成規劃、執行及最佳化數位廣告活動的作業，讓相關小組能清楚掌握各個數位平台上的消費者行為。
之後，金沙中國使用 Google Marketing Platform 的整合式端對端解決方案，根據使用者的資料信號在搜尋、多媒體和影片中加入相關的個人化訊息，藉此放送互動式多媒體廣告。舉例來說，假如某位中國地區的使用者搜尋「澳門地區的公寓式套房」，就會看到宣傳金沙中國豪華型公寓式套房的廣告。
不過，如果使用者為了省錢而搜尋「特惠」，則會看到標準型飯店房間促銷活動的宣傳廣告。
此外，金沙中國還可根據使用者的網站造訪紀錄或音樂影片觀看紀錄，找出可能對現場表演和音樂演奏活動有興趣的潛在消費者。系統會向這類使用者放送金沙中國提供娛樂住宿套票的宣傳廣告，藉此提高金沙中國的餐旅和娛樂部門的業績。
使用機器學習技術觸及高價值消費者
為了與高價值消費者互動，金沙中國運用機器學習技術預測可能會在未來 30 天內預訂飯店的使用者。相關小組使用 TensorFlow 和 Google Cloud Platform 建立了預測模型，可根據 200 種以上的特徵 (包括搜尋行為、關鍵字、來自不同地理位置的意願、網站回訪率、可用廣告空間的價格變更等) 識別及分析每日變化情況，藉此協助 TensorFlow 找出有潛力的客戶 (準確度達 92%)，以及判斷要向個別客戶放送哪種類型的廣告。整體來說，該模型成功找出準備訂房的高價值目標對象，進而讓轉換率與訂房量分別成長 1.5 倍和 2 倍。
金沙中國運用 Google Marketing Platform 提高訂房量
Google Marketing Platform 這套整合式解決方案不只提升銷售量，也改善了金沙中國在數位行銷活動方面的整體成效。採用 Google Marketing Platform 的完整堆疊式解決方案後，金沙中國的多媒體廣告格式表現亮眼，轉換次數大幅增加 22 倍，廣告投資報酬率也顯著成長 30 倍之多。
華揚聯眾總監 Allister Chiong 做出總結：「這是最佳夥伴關係，藉由創新的做法來解決業務挑戰。利用 Google 的 Google Marketing Platform 解決方案搭配機器學習技術來處理現有資料，可讓我們建立預測模型來找出高價值客戶。這項技術正是未來市場發展趨勢的最佳實例。」
