Amazon Personalize

基于在 Amazon.com 使用的相同技术,实时提供个性化信息和推荐

Amazon Personalize 就像拥有自己的 Amazon.com 机器学习推荐系统一样,全天 24 小时为您效劳。

基于 20 多年的推荐经验,Amazon Personalize 支持您实时提供个性化的产品和内容推荐以及有针对性的营销促销活动,从而提高客户参与度。通过机器学习,Amazon Personalize 可为您的网站和应用程序创建更高质量的推荐。即使以前没有任何的机器学习经验,您也可以开始使用简单的 API,只需单击几下即可轻松构建复杂的个性化功能。Amazon Personalize 将处理和检查您的数据,确定有意义的内容,允许您选择机器学习算法,并根据您的数据训练和优化自定义模型。 

优势

高质量推荐

Amazon Personalize 使用机器学习算法来创建推荐,以实时响应用户的特定需求、偏好和不断变化的行为。这些算法还解决了一些常见的复杂问题,例如为没有历史数据的新用户或新产品创建推荐,以及创建针对流行度偏差的推荐。

提高用户参与度和转化率

Amazon Personalize 可将实时用户活动数据与用户资料及产品信息相结合,确定最佳的产品或内容推荐。因此,您可以快速了解用户意图并提供动态的自定义体验,从而帮助您提高用户参与度和转化率。

个性化每个接触点

Amazon Personalize 可以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,从而为所有用户在各种渠道和设备上提供独一无二的体验。因此,您可以与用户互动,了解他们希望在何处以及如何使用您的平台。

只需单击几下就可以开始

通过调用一些简单的 API,Amazon Personalize 可以自动完成构建、训练、调优和部署推荐模型所需的复杂机器学习任务,以便您可以更快地提供个性化的用户体验。

工作原理

Amazon Personalize 的工作原理

使用案例

个性化推荐

专门针对用户资料和习惯定制的产品和内容推荐更有可能提高转化率。Amazon Personalize 不是提供统一的体验,而是根据用户的行为、偏好和历史记录来定制推荐,从而实时提高用户的参与度和满意度。

相似商品推荐

用户希望通过相似商品推荐来帮助发现新产品,或者通过比较商品来确保他们的决定是正确的。Amazon Personalize 会根据用户行为实时从您的商品目录中推荐类似商品,以便提供更好的体验,例如浏览过“x’”的用户也浏览过“y”。

个性化排名

通常,您的业务优先事项要求您推广特定内容或产品,如趋势新闻、热门新电视节目、季节性商品或限时促销优惠。无论来源是人员、产品生命周期管理方面的业务规则还是代码行,Amazon Personalize 均可让您重新对产品目录排名以实现业务优先目标。

客户和合作伙伴成功案例

Segment

Segment 是一家客户数据基础设施公司,它使用 AWS 帮助客户收集和统一有关其用户的数据,然后授权他们使用 Amazon Personalize 创建个性化推荐。该公司每月使用数千个 Amazon EC2 实例处理 4500 亿个事件,并在 Amazon ECS 上运行 16000 多个 docker 容器。

据 Segment 的 CTO 兼联合创始人 Calvin French Owen 表示,他们的许多客户都对通过机器学习来实现个性化有业务需要,但却没有足够的训练数据来建立预测模型。“这是一个很好的协同效应,他们可以从一开始就轻松提升 Segment,并开始着手收集他们的所有数据,”French-Owen 说。 然后,他们可以使用这些数据来支持这些推荐,而不必使用 Amazon Personalize 来构建自己的机器学习管道。

CTO 兼 Segment 联合创始人 Calvin French-Owen

Segment 使客户能够通过 Amazon Personalize 创建自定义推荐 (1:53)
Subway

Subway 餐饮连锁为全世界 100 多个国家和地区的顾客提供优质食材和风味组合,每天制作售卖近 700 万个定制三明治。

“在赛百味,顾客体验无比重要。借助 Amazon Personalize,我们可以快速利用我们种类丰富的食材和风味提供个性化的建议,满足我们繁忙顾客的独特生活方式要求。借助 Amazon Personalize,我们的团队可以通过简单的 API 调用来设计建议,无需具备机器学习经验。我们期待继续利用 Amazon Personalize 为热爱新鲜现做美食的顾客提供完美的体验。我们测试使用 Personalize 向通过应用下单的顾客提供推荐已取得成功,非常期待能在不远的将来扩展到个性化应用通知功能。”

Neville Hamilton,Subway 临时首席信息官

StockX

StockX 是底特律的一家初创公司,以独特的出价/询价市场彻底改变了电子商务。我们的平台模拟了纽约证券交易所,将运动鞋和街头服饰等商品视为高价值的可交易商品。凭借透明的市场体验,StockX 以真实的市场价格提供正宗、备受追捧的商品。

在 2019 年 StockX 的超速发展期间,他们的机器学习 (ML) 工程师小组使用 Amazon Personalize 在主页上添加了一个“推荐”商品行,该商品行最终成为性能最好的主页行。了解他们的 Amazon Personalize 之旅,提供自定义用户体验。了解更多

MECCA

MECCA 在澳大利亚和新西兰的零售店和线上渠道为我们的客户带来全球最佳美容体验。我们在 100 多家门店内为客户打造了独一无二的购物体验,产品涵盖 100 多个美容品牌的各种产品,并且还可提供卓越的服务和美容专业知识。

对 MECCA 来说,最重要的就是赢得和保持客户客户信任。我们不断地挑战自我,希望将我们高度个性化的店内服务扩展到线上体验中。由 MECCA 技术和 CRM 团队主导、在我们的合作伙伴 Servian 的协作下通过 Amazon Personalize 实现快速、高效 PoC 演示了在不开发自己的推荐引擎的情况下我们可以实现的成就。与 Personalize 集成之后,我们看到客户对新的推荐做出了积极响应,电子邮件点进率提高了 65%,并且与 Personalize 推荐的产品相关的电子邮件收入也获得了相应的增长。为了进一步个性化客户体验,我们正在将 Personalize 的使用扩展到其他区域,包括我们的网站。

Sam Bain,MECCA 电子商务和 CRM 总监

Pulselive

作为备受体育界一些著名赛事举办机构青睐的数字合作伙伴,Pulselive 能够为体育迷们提供不可或缺的体验:无论是板球世界杯官方网站,还是英超联赛的 iOS 和 Android 应用程序。

“我们专注于如何通过 Pulselive 平台使用数据来为粉丝打造个性化和增强的在线体验。借助于 Amazon Personalize,我们现在能够通过机器学习来为体育迷提供个性化建议。我们并没有认为自己是机器学习专家,但却发现 Personalize 非常简单,只需几天内就能完成集成工作。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建议。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

Dominos

Domino's Pizza Enterprises Ltd (DPE) 是全球最大的披萨业务经营公司之一,该公司的目标是成为每个社区披萨配送服务的领导者。

“我们在 Domino 做的每一件事都以顾客为中心,我们一直在不懈地努力改善和提升他们的体验。使用 Amazon Personalize,我们能够在整个客户群中实现大规模个性化,在以前这是不可能实现的。Amazon Personalize 让我们能够应用有关个人客户及其环境的背景信息,并通过我们的数字渠道提供特价和优惠等定制信息。”

Allan Collins,Domino's Pizza Enterprises 集团首席营销官

博客帖子和文章

在 Amazon Personalize 中推出推荐筛选器
2020 年 6 月 8 日
Vaibhav Sethi 和 Adam Ta

阅读博客 »

使用 Amazon Personalize 在 StockX 上打造开创性的个性化用户体验
2020 年 6 月 3 日
Sam Bean 和 Nic Roberts II

阅读博客 »

Amazon Personalize 功能
查看产品功能

轻松地在您的应用程序中构建复杂的个性化功能

了解更多 
注册 AWS 账户
注册免费账户

立即享受 AWS 免费套餐。 

注册 
使用 Amazon Personalize 开始构建
开始在控制台中构建

开始在 AWS 控制台中使用 Amazon Personalize 进行构建。

开始使用