打造个性化客户体验

利用机器学习提高参与度、转化率和收入

由于提供更复杂数字体验的能力在不断发展,客户对于获得更个性化品牌体验的期望和需求也在不断增加,这体现在零售、媒体和娱乐、旅游和酒店等行业。今天的消费者希望在他们考虑、购买和使用产品和服务时,能够通过数字渠道获得实时的、精心策划的体验。

机器学习(ML)可以帮助组织提供高度个性化的体验,从而提高客户参与度、转化率、收入和利润率,并在数字世界中创造差异化。

AWS 提供机器学习解决方案,以通过数字渠道为您的客户提供更高质量的个性化体验,一切均按照您的业务需求定制。

使用 Machine Learning 打造个性化客户推荐(2:41)

优势

Cropped shot of a businessman using a digital tablet at night in an office

提供更好的个性化体验

解决常见的问题,如“流行度偏差”(仅仅向客户显示最流行的产品或内容)和“冷启动”(没有用户、产品或内容历史),这会削弱客户体验和在组织目录中发现新产品或内容的能力。

Woman in cafe shopping online with laptop

提高客户参与度

通过结合实时用户活动数据和用户资料信息,提供动态的客户体验和最佳的产品或内容推荐,提高用户参与度和转化率。

Side view of a man making a video chat at a boat

个性化每个接触点

将个性化轻松集成到您现有的网站、应用程序、SMS 和电子邮件营销系统中,从而在各种渠道和设备上提供独特的客户体验。

客户案例

Pulselive
“我们专注于如何通过 Pulselive 平台使用数据来为客户的粉丝打造并提升个性化在线体验。借助 Amazon Personalize,我们现在能够通过机器学习来为体育迷提供个性化推荐。我们并不认为自己是机器学习专家,但却发现 Personalize 非常简单,只需几天就能完成集成工作。在我们服务于一个在全球拥有数百万粉丝的顶级欧洲足球俱乐部客户时,我们很快就将其网站和移动应用程序的视频观看量提高了 20%。他们的粉丝显然正在接受新的推荐。利用 Amazon Personalize,我们将能够进一步突破极限,为世界各地的体育迷构建数据驱动的一对一个性化体验。”

Wyndham Richardson,Pulselive 总经理兼联合创始人

Lotte Mart
“为了让我们更加以客户为中心、扩展我们的覆盖面并增加用户使用率,我们开始利用 Amazon Personalize 帮助 M Coupon 移动应用程序的 60 多万名用户在店内购物体验中实现节省。对比之前的大数据分析解决方案,使用 Amazon Personalize,我们发现对推荐产品的响应增加了 5 倍,导致每月收入增加。特别值得一提的是,Amazon Personalize 使客户从未购买过的产品数量增加了高达 40%。由 AWS 提供支持的新推荐服务是我们在组织范围内推出的第一项人工智能技术,在这之后我们又推出了各种各样的人工智能技术。”

Jaehyun Shin,Lotte Mart 大数据团队负责人

BuildOn-Customer-Logos
“Zalando 的价值观主要体现在以客户为中心、速度、创业精神和赋能方面。我们决定在 AWS 上实现机器学习工作负载标准化,以改善客户体验,为我们的团队提供可进一步提高工作效率的工具和流程,并推动我们业务的发展。利用 Amazon SageMaker,Zalando 可以更好地开展活动、生成个性化服装,并为我们的客户提供更好的体验。利用由 AWS 提供支持的这项解决方案,我们的工程师和数据科学家的生产力提高了 20%。”

Rodrigue Schäfer,Zalando 数字基金会总监

Zappos
“在 Zappos,我们通过分析和机器学习解决方案,在保持非常流畅和响应性用户体验的同时,为个人用户个性化定制尺码和搜索结果,从而显著改善了电子商务客户体验。使用 Amazon SageMaker,我们可以预测客户的鞋码。AWS 是我们的 ML/AI 企业标准,因为有了 AWS 服务,我们的工程师就能够专注于改进性能和结果,不再需要担心 DevOps 开销。”

Ameen Kazerouni,Zappos 机器学习研究和平台主管

使用案例

零售

带来独特的主页体验

根据用户的购物历史记录,使用产品推荐来打造个性化用户主页。

帮助客户更快地发现产品

帮助用户快速找到相关的新产品、折扣和促销活动。

提高营销传播

使用个性化产品推荐来打造个性化推送通知和营销电子邮件。

调整产品推荐

在产品详细信息页面上推荐类似的物品,以帮助用户轻松找到他们需要的物品。

相关产品排名

轻松地对相关产品推荐重新排名,以推动切实的业务成效。

促进追加销售和交叉销售

将 Amazon Personalize 与业务逻辑相结合,以创建高质量的购物车追加销售和交叉销售推荐。

媒体和娱乐

提高内容消费

提供有关视频、音乐、电子书等高度相关的个性化内容推荐。

精心策划的内容轮播

基于每个用户的内容消费历史记录为他们创建个性化的内容轮播。

突出新内容产品

帮助用户根据他们独特的品味和偏好找到新鲜内容。

创建个性化广告投放

在音频和视频内容内打造个性化的前贴片、中贴片和后贴片广告投放。

提高营销传播

使用个性化内容推荐来打造个性化推送通知和营销电子邮件。

加强基于流派的推荐

基于内容轮播和列表将个性化推荐添加到流派中。

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