预测性用户参与解决方案提供了一种简单的架构,可自动根据 Amazon Personalize 中的用户活动提出预测性建议,然后使用这些建议更新 Amazon Pinpoint 端点。

该指南设计用于提供简单的架构,以演示如何使用机器学习进行产品推荐及自动更新您的端点和细分。您可以为多种使用案例构建此架构。

概览

下图展示了您可以使用 GitHub 上的示例代码构建的架构。

预测性用户参与 | 架构图
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预测性用户参与架构

该代码将部署 AWS Lambda 函数,用于从应用程序收集用户活动数据。该函数将会收集到的数据发送至 Amazon Personalize,以对数据运行机器学习(ML)模型来确定模式。Amazon Personalize 将会为每个用户 ID 生成推荐项个性化排名。

Lambda 函数将会检索该个性化排名并将它们发送给 Amazon Pinpoint,以根据个性化排名与您的细分筛选器的匹配程度使用这些推荐自动更新属于您的细分的端点。例如,如果发送产品 A 信息的客户现在显示基于近期活动的产品 B 偏好,那么,此指南将会自动更新客户端点,将端点从接收产品 A 信息的细分移至接收产品 B 信息的细分。

此外,您还可以设置营销活动,以便向此指南更新的细分发送个性化且及时的相关信息。您可以选择立即发送信息,在未来某个时间发送信息,或者创建一个以设定间隔发送信息的循环营销活动。有关更多信息,请参阅 Amazon Pinpoint 营销活动

此指南包括一个个性化车辆搜索的示例数据集,您可以用它来训练机器学习(ML)模型。此外,它还包括一个演示,介绍了如何使用机器学习进行产品推荐和自动更新您的端点和细分。您可以为多种使用案例构建此架构。

 

预测性用户参与

版本 1.0
上次更新日期:2019 年 11 月
作者:AWS

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功能

自动化

构建一个可使用 Amazon Personalize 中的预测性推荐自动更新 Amazon Pinpoint 终端节点的架构。

演示

该指南包括一个个性化车辆搜索的示例数据集和一个演示演练,您可以用它们来演示功能。
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