Amazon Personalize

更快地大规模打造个性化的实时用户体验

Amazon Personalize 使开发人员可以通过 Amazon.com 使用的机器学习 (ML) 技术来构建应用程序,从而提供实时个性化推荐,而无需 ML 专业知识。

Amazon Personalize 使开发人员可以轻松构建能够提供广泛的个性化体验的应用程序,包括特定产品推荐、个性化的产品重排序和定制直销。Amazon Personalize 是一项完全托管型机器学习服务,超越了严格的基于静态规则的推荐系统,并且可以训练、调整和部署定制的 ML 模型,以跨行业(如零售、媒体和娱乐)向客户提供高度定制的建议。

Amazon Personalize 预置了必要的基础设施并管理整个 ML 管道,包括处理数据、确定功能、使用最佳算法以及训练、优化和托管模型。您将通过应用程序编程接口 (API) 接收结果,并且只需根据使用量付费,没有任何最低费用或预付承诺。所有数据都经过加密以确保私有和安全,仅用于为用户创建推荐。

 

Amazon Personalize 简介 (3:28)
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优势

实时提供高质量推荐

Amazon Personalize 使用的机器学习算法可创建更高质量的推荐,以响应用户的特定需求、偏好和不断变化的行为,从而提高参与度和转换。这些算法还旨在解决一些复杂问题,例如为没有历史数据的新用户、新产品和内容创建推荐。 

 

 

在数天而非数个月内轻松实施个性化推荐

使用 Amazon Personalize,只需单击几下,您即可实施ML 支持的定制个性化推荐系统,而无需构建、训练和部署“自己动手的”机器学习解决方案。 

 

对客户使用之旅中的每个接触点进行个性化打造

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,从而在各种渠道和设备上提供独特的客户体验,从而消除了高昂的基础设施或资源成本。Amazon Personalize 让您可以灵活地基于最适合您的使用案例的内容使用实时或批量推荐,从而使您能够大规模提供各种广泛的个性化体验。

 

 

工作原理

Amazon Personalize 的工作原理

Amazon Personalize 用于零售

创建独特的主页

根据用户的购物历史记录使用产品推荐来个性化他们的主页。

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。

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、交易和促销活动。

相关产品排名

轻松地对相关产品推荐重新排名,以推动切实的商业成果。

 

提高营销传播

使用个性化产品推荐来个性化推送通知和营销电子邮件。

促进提升销售和交叉销售

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


ViewLift

了解 StockX 如何使用 Amazon Personalize 在没有任何以前的机器学习经验的情况下为其客户创建领先的定制体验。

“我们很快学习到将 ML 集成到公司各个方面的能力。在我们取得成功后,关键决策者要求我们将 Amazon Personalize 集成到更多 StockX 体验中并扩展我们的机器学习工作。可以说,个性化现在在这里是排第一位的。”

Lotte Mart

了解 Lotte Mart 如何使用 Amazon Personalize 支持超过 600000 位用户节省其商店购物体验。

“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。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企业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众多人工智能技术。”

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Amazon Personalize 用于媒体和娱乐

提高内容使用

提供有关视频、音乐、电子书等的高度相关性个性化内容推荐。

创建个性化广告投放

在音频和视频内容内个性化滚动推出前、推出中和推出后的广告投放。

高度策划的内容轮播

基于每个用户的内容使用历史记录为他们创建个性化的内容轮播。

提高营销传播

使用个性化内容推荐来个性化推送通知和营销电子邮件。

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。

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。

ViewLift

了解 Pulselive 如何使用 Amazon Personalize 将视频观看量提高 20%、突出新的内容产品和构建用户群。

“我们对第一次使用 Amazon Personalize 涉足 ML 领域感到很兴奋。我们发现,将经过训练的模型集成到工作流程的整个过程非常简单”

Lotte Mart
“使用 Amazon Personalize,我们从每个用户访问应用程序的第一天开始就自动执行量身定制的推荐,从而将这些用户的保留率 提高了 15%。此外,通过减少对自主开发的个性化工具的依赖,我们的 开发时间缩短了 53%,使我们的团队能够专注于发现更多未来的机遇,进一步改善客户的体验。”

 

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