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 是一种机器学习服务,使开发人员可以轻松地为使用其应用程序的客户提供个性化推荐。

通过为个性化产品和内容推荐、定制搜索结果以及有针对性的营销和促销提供支持,机器学习正更为广泛地用于提高客户参与度。然而,由于其中的复杂性,开发生成这些复杂推荐系统所需的机器学习功能已经超出了当今大多数组织的能力范围。Amazon Personalize 使得先前没有机器学习经验的开发人员能够利用经过在 Amazon.com 上的多年使用而完善的机器学习技术,轻松地在其应用程序中构建复杂的个性化功能。

借助 Amazon Personalize,您可以从应用程序中提供活动流(点击、页面浏览、注册、购买等等),以及您要推荐的项目(如文章、产品、视频或音乐)的清单。您还可以选择向 Amazon Personalize 提供用户的其他人口统计信息,如年龄或地理位置。Amazon Personalize 将处理和检查数据,确定有意义的内容,选择正确的算法,并培训和优化为您的数据定制的个性化模型。Amazon Personalize 分析的所有数据都保持在私密和安全状态,仅用于您的定制化推荐。您可通过简单的 API 调用开始提供个性化推荐。您只需按实际使用量付费,没有最低费用,也无需预付费用。

Amazon Personalize 就像拥有自己的 Amazon.com 机器学习个性化团队一样,全天 24 小时为您效劳。

优势

创建高质量的推荐

大规模地向个人提供个性化推荐需要结合正确的数据与技术。Amazon Personalize 使用的算法旨在克服在创建自定义推荐时遇到的常见问题,例如新用户没有数据、流行度存在偏差以及用户意图持续变化,以交付响应用户特定需求、偏好和行为的高质量推荐。

 

把握时机,提供实时推荐

时机就是一切。如果客户花时间浏览您网站上的产品,您需要了解他们正在寻找的内容,并在他们转向其他网站之前利用合适的推荐予以响应。Amazon Personalize 可将实时用户活动数据与现有用户资料及产品信息相结合,在此时刻为您的用户确定合适的产品推荐。借助 Amazon Personalize,您还能轻松地向您的应用程序添加实时个性化推荐,以向用户显示最相关的视频或文章。

对用户使用之旅中的每个接触点进行个性化打造

Amazon Personalize 使公司能够为所有渠道和设备的每位用户提供一致而独特的体验。通过简单的 API 调用,可以轻松地将模型中的个性化推荐集成到网站、移动应用或内容管理和电子邮件营销系统中。从现场搜索、产品分类、推荐和优惠,一切都可以针对单个用户进行定制。

在短短几天内便可交付个性化成果,无需耗时数月

使用 Amazon Personalize,您只需点击几下即可生成自定义个性化模型。Amazon Personalize 自动化并加速构建、培训、调优和部署个性化模型所需的复杂机器学习任务,因此您能够快速为用户提供相关的体验。

工作原理

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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带来转化。与提供单一、统一的体验不同,Amazon Personalize 可以帮助应用程序和网站根据用户的行为、历史记录和偏好定制内容,从而提高参与度和满意度。例如,一个视频流媒体网站可以帮助用户找到他们可能感兴趣的其他节目,方法是根据过去的观看习惯和人口统计数据,在主屏幕上提供推荐。一旦用户开始深入研究单个节目,还可能会显示他们可能感兴趣的相同类型的类似内容。

许多在线用户由于搜索结果不相关以及找不到自己寻找的特定项目而感到沮丧。为了获得最佳的用户体验,搜索结果应考虑每位用户的偏好和意图,以呈现与个人相关的产品,而不仅仅是搜索项。Amazon Personalize 可以根据来自该用户的过去应用程序交互中的行为数据对搜索结果重新排名,从而改进针对单个用户的网站搜索结果。例如,电子商务零售商可以使搜索结果个性化,利用购物者最近的浏览量、购买历史记录和偏好来提高产品发现,提升客户满意度。

个性化通知

基于用户行为的营销促销更有可能转化,因为它们符合其兴趣和背景。Amazon Personalize 有助于确保每个用户都能获得最相关的营销通信消息,从而在合适的时间使用适当的信息更好地吸引他们。例如,零售商可以使用 Amazon Personalize,根据用户的位置、购买习惯以及先前促使他们购买的折扣金额来选择最合适的移动应用通知,而不是简单地发送一般的促销活动,然后寄希望于最好的结果。

客户和合作伙伴成功案例

Lotte Mart

Lotte Mart 是 Lotte Co., Ltd. 的一个分部,是韩国领先的零售商,销售品类多样的杂货、服饰、玩具、电子产品以及其他用品。

“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吸收,我们开始利用 Amazon Personalize 帮助 M Coupon 移动应用程序的超过 60 万用户在店内购物体验中实现节省。对比之前带来每月收入增长的大数据分析解决方案,通过使用 Amazon Personalize,我们推荐商品数量增长了 5 倍。另外,在 Amazon Personalize 的帮助下,客户之前从未购买过的商品的销量增长达 40%。由 AWS 提供支持的新推荐服务是我们在企业范围内推出第一项人工智能技术,在这之后我们又推出了各种各样的众多人工智能技术。”

Jaehyun Shin,Lotte Mart 大数据团队负责人


PATH

PATH 的使命是让个人、家庭和群体摆脱无家可归的状态。PATH 的愿景是让世界上的每个人都有一个家。PATH 帮助人们找到永久房屋,同时提供个案管理、与医疗及精神保健的联系途径、利益辩护、就业培训,以及其他帮助人们保持居所稳定的服务。自 2013 年以来,我们已经为超过 8500 人联系到了永久住所。

“集成 Amazon Personalize 之后,我们能够将 550 个无家可归的人与 LeaseUp 项目中的房屋配对。”这个创新型网络门户让 PATH 和 LeaseUp 团队能够吸引超过 1100 位房东加入并提供将近 2000 个房屋单元,为有需求的人找到可用的房屋。Amazon Personalize 能够捕获可用房屋单位的相关信息,以便个案管理员人为客户推荐最合适的房屋选项。在 Amazon Personalize 的支持下,成效得到显著提升,我们现在可以通过自己的平台帮助加利福尼亚州的超过十万无家可归人士找到家。”

Joel John Roberts,PATH 首席执行官


Segment_logo_300x65

Segment 为 APN 高级技术合作伙伴,利用自有客户数据基础设施来收集、系统化和加载所有客户互动信息,以便全方位地了解客户并打造实时个性化体验,而无需复杂设置或维护工作。 

“如今消费者期望获得实时个性化体验和建议,但大多数公司面临的实际情况是,因为所需的工程量巨大,该体验非常难以打造,更别说交付。Amazon Personalize 将 Amazon 世界一流的机器学习技术带给每一家公司。结合利用该技术以及 Segment 的客户数据基础设施,我们的客户可以大规模实时交付这些高度个性化的建议。这给我们留下了深刻的印象,我们计划未来通过进一步集成,在 Segment 公司内部扩展该功能。”

Tom Pinckney,Segment 合作关系部主管


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Inawisdom 是 AWS 机器学习能力 APN 高级咨询合作伙伴。该公司通过利用 AI 和 ML 技术实施高级分析,发掘数据的价值,从而让客户在市场上立于不败之地。

“借助个性化,我们将初始建议系统实施速度提高了三倍,第一个建议引擎可在数小时内运行。更具针对性的个性化消息和建议是主要领域利益相关方的重要优先工作,通过与 Personalize 合作,我们将零售和金融领域客户方面的建议系统参与度提高了 300%。”

Neil Miles,Inawisdom 首席执行官


Daemon Solutions

Daemon Solutions 为 APN 高级咨询合作伙伴,相信技术可以帮助人们更好地开展工作。他们可以帮助您弥补当前差距,实现既定目标。 

“我们的零售、媒体、金融等领域客户希望利用技术转型,更好地开展全球业务,以更加个性化的方式服务客户。Amazon Personalize 为我们双方提供了合适的工具,可以快速利用数据科学领域的一些先进技术,改进数字体验方面的建议。借助 Amazon Personalize,我们可以为客户提供先进的解决方案,在数日而不是数月内完成试用、测试和采用过程。”

Akram Dweikat,Daemon Solutions 机器学习和人工智能部门主管


Peak_300x200

PEAK 是 AWS 机器学习能力 APN 高级咨询合作伙伴。该公司利用 AI 服务帮助各企业通过数据发展业务,为客户提供数据和 AI 驱动型运营所需的技术和技能。 

“在如今的世界,快速利用数据的力量是促进企业可持续发展的关键因素。借助 Amazon Personalize,我们可以帮助客户利用深度学习技术分析既有数据,快速为客户生成实时建议,提高业务销售额和客户留存率。Amazon Personalize 提供易于使用的 API 来生成和提供建议,便于将这些结果集成到现有应用程序中,快速获得业务价值。我们相信,通过 Peak 和 Amazon Personalize 强强联合,将可以提供目前市场所需的以技术和成果为中心的解决方案。”

Richard Potter,Peak 首席执行官

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