Veröffentlicht am: Nov 29, 2021
Voller Stolz gibt Amazon Personalize heute die Einführung von Empfehlungsprogrammen bekannt, die für das Bereitstellen einer möglichst personalisierten Erfahrung in Unterhaltungsmedien und im Versandhandel optimiert sind. Auch ohne ML-Expertise können sie jetzt noch schneller und einfacher leistungsfähige personalisierte Nutzererfahrungen in Ihren Anwendungen bereitstellen. Empfehlungsprogramme reduzieren die, für die Erstellung und Bereitstellung personalisierter Nutzererfahrungen notwendige Zeit, und verwalten den Lebenszyklus der Empfehlungen vollständig. So ist sichergestellt, dass Sie Ihren Nutzern stets die aktuellsten und passendsten Empfehlungen zur Verfügung stellen können.
Dem Nutzer eine maßgeschneiderte Erfahrung zu bieten setzt voraus, zu verschiedenen Zeitpunkten die jeweils passenden Empfehlungen zur Verfügung zu stellen. Medien- und Unterhaltungsanwendungen erreichen eine größere Bindung ihrer Nutzer mithilfe von personalisierten Anwendungen wie „Top-Auswahl“ auf dem Startbildschirm oder Kategorien wie „Mehr wie X“ auf den Video-Detailseiten. Der Kontext dessen, was die Nutzer gesehen haben, ist hierbei ausschlaggebend dafür, was als nächstes vorgeschlagen wird. Der Versandhandel setzt auf Empfehlungen um „Bestseller“ hervorzuheben und Produkte, die „Häufig gemeinsam gekauft wurden“ vorzuschlagen. Dies soll die Produktauswahl für die Kunden erleichtern. Die Empfehlungsprogramme von Amazon Personalize vereinfachen die Erstellung und den Erhalt dieser personalisierten Nutzererfahrungen. Personalize berücksichtigt den geschäftsspezifischen Kontext und wählt die optimalen Einstellungen für die Machine Learning (ML)-Modelle, auf denen unsere Empfehlungen basieren. Indem der ganze Lebenszyklus vom Hosten über die Pflege dieser Modelle verwaltet wird, erleichtert und beschleunigt Amazon Personalize die Bereitstellung dieser Erfahrungen in Ihrer Anwendung.
Die Nutzer von Unterhaltungsmedien können Anwendungsfälle wie die folgenden wählen:
- „Am Beliebtesten“
- „Weil du X angesehen hast“
- „Mehr wie X“
- „Top-Auswahl für dich“
Kunden im Versandhandel können Anwendungsfälle wie die folgenden wählen:
- „Bestseller“
- „Am meisten angesehen“
- „Häufig gemeinsam gekauft“
- „Kunden, die dies angesehen haben, haben auch das hier angesehen“
- „Empfohlen für Dich“
Die Empfehlungsprogramme von Amazon Personalize ermöglichen es Ihnen, Ihre Website, Apps, Anzeigen, E-Mails und mehr zu personalisieren, indem Sie die gleiche Technologie für Machine Learning wie bei Amazon.com verwenden, ohne dass Sie vorher Erfahrungen mit Machine Learning sammeln müssen. Besuchen Sie unsere Dokumentation, um mit Amazon Personalize zu starten.