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。

这有助于公司为访客提供他们正在寻找的内容,更好地满足他们的需求,并提高参与度。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。在整个用户体验过程中,Amazon Personalize 提高了用户找到自己想要观看和喜爱的内容的可能性。

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“与我们自己构建和配置环境相比,借助 Amazon Personalize,我们针对机器学习模型来设置和调整基础设施和算法的时间减少了高达 60%。无论是对于想要针对 ML 构建案例的小型开发团队,还是对于想要以合理成本快速迭代的大型团队,Amazon Personalize 都是理想的选择。而且,Amazon Personalize 比其他推荐系统更加准确,让我们能够在客户购物时向他们提供高度个性化的产品建议,从而让客户感到满意,并增加我们的平均订单价值和订单总量。”

Ishwar Bharbhari,雅马哈美国公司信息技术总监


个性化搜索

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。

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“婚礼策划并不简单。我们希望帮助情侣选择最符合其情况、风格、兴趣以及偏好的礼物或服务。到目前为止,基于规则的排名、流行度或者近期出现的离线计算相似度模型都满足不了这种需求。Amazon Personalize 为我们提供了最先进的算法和端到端的个性化解决方案,让我们能够实时响应客户行为。我们是一个小型团队,但是,借助 Amazon Personalize,我们完成了需要更大团队并且可能需要 12 到 18 个月或者更长的开发时间才能完成的目标。”

Stephane Bailliez,工程副总裁 – Zola.com


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。

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“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 使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通信信息......”

Mallika Krishnamurthy,全球负责人,策略与洞察 – Domino's Pizza Enterprises

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