Veröffentlicht am: Nov 18, 2022
Heute führt Amazon Personalize die Möglichkeit für Kunden ein, die geschäftlichen Auswirkungen ihrer Personalize-Empfehlungen zu messen. Amazon Personalize ist ein vollständig verwalteter Service für Machine Learning, der es Kunden ermöglicht, ihren Nutzern personalisierte Erlebnisse zu bieten, ohne dass ML-Erfahrung erforderlich ist. Kunden können nun die Summe oder Anzahl jeder Benutzerinteraktion mit einer Personalize-Empfehlung auswerten, wie z. B. Klick, Ansicht, Kauf, Videostart, Hinzufügen zum Warenkorb oder Download. Vor dieser Einführung konnten Kunden die Ergebnisse von Personalize-Empfehlungen nur auswerten, wenn sie ihre eigenen Pipelines oder Workflows erstellten. Personalize hat die Notwendigkeit für diesen operativen Overhead beseitigt, indem es den Kunden erlaubt, die Metriken zu definieren, die sie verfolgen möchten, und automatisch Ereignisdaten an das Amazon CloudWatch-Konto des Kunden zur Visualisierung und Überwachung zu senden. Die Daten können auch an einen S3-Bucket gesendet werden, um sie herunterzuladen und in ein anderes Business Intelligence-Tool zu integrieren.
Die Definition und Messung der Geschäftsmetriken, die Sie verfolgen möchten, ist einfach. Über die Amazon Personalize-Konsole oder die API können Sie eine „metrische Attribution“ definieren, d. h. eine Liste von Interaktionen (also Ereignistypen), über die Sie berichten möchten. Eine Online-Einkaufsanwendung könnte beispielsweise zwei Metriken verfolgen: die Klickrate (CTR) für Empfehlungen und die Gesamtzahl der Käufe. Eine Streaming-Videoplattform möchte vielleicht die Anzahl der Videostarts und -beendigungen verfolgen. Für jeden Ereignistyp definieren Sie einfach die zu berechnende Metrik und Funktion (Summe oder Anzahl), und Personalize führt die Berechnung durch und sendet Berichte an Ihr CloudWatch- oder S3-Konto.
Amazon Personalize ermöglicht es Ihnen, Ihre Website, Apps, Anzeigen, E-Mails und mehr zu personalisieren, indem Sie dieselbe Technologie für Machine Learning wie bei Amazon verwenden, ohne dass Sie vorher Erfahrungen mit Machine Learning machen müssen. Besuchen Sie unsere Dokumentation, um mit Amazon Personalize zu starten.