Paytm 使用 Amazon Personalize 提供个性化推荐，从而提升首页销售量

金融服务公司 Paytm 希望通过在其电商服务 Paytm Mall 的首页实施个性化推荐来提高销售额和点击率。为创建这一推荐模型，Paytm 需要一个强大的机器学习（ML）解决方案来进行分析，进而为每天在 Paytm Mall 上购买零售商品的超 1000 万活跃用户提供推荐。

Paytm 求助于 Amazon Web Services（AWS），使用完全托管的机器学习服务 Amazon Personalize来创建为每位客户生成推荐的个性化模型。Amazon Personalize 使开发人员能够轻松构建应用程序，使用与 Amazon.com 相同的机器学习技术实现近实时个性化推荐，而无需机器学习专业知识。通过使用 Amazon Personalize，Paytm 提高了销售额和 Paytm Mall 首页的点击率，同时让客户更容易找到商品。

Paytm 是一家位于印度的数字支付、电子商务和金融服务提供商。如今，它为超过 1700 万商家提供支持，每天有数百万人使用它来支付水电费、购买杂货、购买电影票等。Paytm 的服务还包括旅游预订、保险以及零售 Paytm Mall，这些都集成在 Paytm 应用程序中。该公司希望创建一个机器学习模型，以根据用户的浏览历史，在 Paytm Mall 首页为用户提供个性化推荐。此前，公司没有针对用户层面的个性化推荐服务，但有相似商品推荐的小部件。

Paytm 研究了自行开发解决方案的可能性，但最终认定使用 Amazon Personalize 实施速度更快，周转时间更短。Paytm 已经在应用程序部署中使用了 AWS，因此对其环境很熟悉。公司于 2021 年 5 月开始实施 Amazon Personalize，个性化推荐模型于 2021 年 9 月上线。在过渡期间，Paytm 获得了 Amazon Personalize 工程和支持团队的协助。“我们得到了 AWS 团队的大力支持，尤其是在开发的初始阶段。”Paytm 技术主管 Ankur Gogate 说道。

Paytm 使用 Amazon Personalize 和其他 AWS 服务来收集用户数据，并将其输入推荐模型，为 Paytm Mall 每天超过 1000 万的访客生成专属内容推荐。为提供驱动个性化模型的数据输出，Paytm 使用了一个内部基于 Java 的应用程序和 Amazon EMR（这是一种云大数据服务，用于使用开源分析框架运行大规模分布式数据处理作业、交互式 SQL 查询和机器学习应用程序）。用户数据经过 Amazon EMR 处理后，被发送到 Amazon Personalize，在个性化模型中运行，该模型返回的个性化推荐结果将被推送到首页。这些推荐可为每位 Paytm Mall 访客创造个性化的体验。“个性化能够帮助用户以尽可能少的点击次数获得所需的内容。”Gogate 说，“通过使用 Amazon Personalize 提供个性化推荐，我们能够根据每个用户的选择和偏好为他们打造专属应用程序。”

自添加个性化推荐模型以来，Paytm Mall 首页的转化率达到了 5.5%-6%。相比之下，Paytm 之前使用的相似商品推荐小部件的点击率为 1.8%-2%。“这个转化率比我们以往任何推荐模型都要高。”Gogate 说，“由于这些推荐显示在首页，人们可以直接在那里找到他们想要的商品。这帮助我们提高了总订单量和首页的销售量。” 实施推荐解决方案还有助于 Paytm 更好地衡量其首页的活动，因为此前公司并未收集首页转化率的相关指标。

使用 Amazon Personalize 提升了 Paytm 作为一家企业的敏捷性，并帮助公司持续创新。“用户个性化功能上线后，我们意识到可以快捷、轻松地将 Amazon Personalize 与其他新解决方案集成。”Gogate 说。Paytm 曾考虑创建另一个展示基于品牌推荐的解决方案。团队没有从头开始构建，而是能够重新利用已使用 Amazon Personalize 创建的内容，以快速启动并运行测试版。这个新的基于品牌的推荐模型目前正在测试中，它将根据用户之前在应用程序中与之互动过的品牌为用户提供推荐。通过使用 Amazon Personalize，仅 1 个月就完成了测试版的实施，而团队估计，如果自行开发类似模型，所需时间将是现在的两倍。“我们看到 Amazon Personalize 是一种非常简单的、即插即用的方法。”Gogate 说，“作为一家公司，能够快速为用户推出新的推荐模型对我们非常有益。”

Paytm 希望探索未来除了 Paytm Mall 外，还能在应用程序的哪些地方实施个性化。“拥有 Amazon Personalize 为 Paytm 实施个性化开辟了新的空间。”Gogate 说，“现在，Paytm 可能很快会开始研究各种方法，以便在旅游和保险等其他业务领域利用用户个性化来取得更好的成果。” 通过更多的个性化服务，Paytm 希望帮助客户高效地获取他们所需的服务和商品。

最终，Paytm 不仅受益于销售额的增长，还获得了新的机遇。“使用 Amazon Personalize 帮助我们实现了创新，并促使我们重新思考提升销售转化率的整体方法。”Gogate 表示。