Personalisieren Sie Ihre Kundenerlebnisse

Steigern Sie Engagement, Conversion und Umsatz mit Machine Learning

Da sich die Fähigkeit, anspruchsvollere digitale Erlebnisse zu liefern, im Laufe der Zeit weiterentwickelt hat, hat sich auch die Erwartung und Nachfrage der Kunden entwickelt, von den Marken, mit denen sie in den Bereichen Einzelhandel, Medien und Unterhaltung, Reisen und Gastgewerbe und mehr zusammenarbeiten, ein persönlicheres Erlebnis zu erhalten. Verbraucher erwarten heute kuratierte Echtzeiterlebnisse über digitale Kanäle hinweg, wenn sie Produkte und Dienstleistungen betrachten, kaufen und nutzen.

Machine Learning (ML) kann Unternehmen dabei helfen, hochgradig personalisierte Erfahrungen zu liefern, was zu Verbesserungen bei Kundenbindung, Conversion, Umsatz und Marge führt und in einer digitalen Welt Differenzierung schafft.

AWS bietet Lösungen für Machine Learning, die Ihren Kunden über digitale Kanäle hinweg qualitativ hochwertigere personalisierte Erlebnisse bieten, die alle auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Personalisieren Sie Kundenempfehlungen mit Machine Learning (2:41)

Vorteile

Bieten Sie bessere personalisierte Erlebnisse

Bieten Sie bessere personalisierte Erlebnisse

Lösen Sie häufig auftretende Probleme wie „Popularitätsbias“ (lediglich Anzeigen der beliebtesten Produkte oder Inhalte für einen Kunden) und „Kaltstart“ (wenn kein Benutzer-, Artikel- oder Inhaltsverlauf vorhanden ist), wodurch das Kundenerlebnis und die Fähigkeit, neue Artikel zu entdecken, im Inhalt im Katalog einer Organisation beeinträchtigt werden.

Kundenbindung stärken

Kundenbindung stärken

Steigern Sie das Engagement und die Conversion, indem Sie dynamische Kundenerlebnisse und optimale Produkt- oder Inhaltsempfehlungen mithilfe einer Mischung aus Echtzeitdaten zur Benutzeraktivität und Benutzerprofilinformationen bereitstellen.

Jeden Berührungspunkt personalisieren

Jeden Berührungspunkt personalisieren

Integrieren Sie die Personalisierung einfach in Ihre vorhandenen Websites, Apps, SMS- und E-Mail-Marketing-Systeme, um ein einzigartiges Kundenerlebnis über alle Kanäle und Geräte hinweg zu bieten.

Kundenerfahrungen

Pulselive
„Wir konzentrieren uns darauf, wie wir mit der Pulselive-Plattform Daten zur Personalisierung und Optimierung der Online-Oberfläche unserer Kunden für ihre Fans einsetzen können. Dank Amazon Personalize und Machine Learning können wir Sportfans jetzt personalisierte Empfehlungen liefern. Wir sehen uns nicht als Machine Learning-Experten, hatten aber mit der Verwendung von Personalize keinerlei Probleme und konnten die Integration innerhalb weniger Tage abschließen. Bei einem unserer Kunden – einem sehr erfolgreichen europäischen Fußballclub mit weltweit Millionen Fans – konnten wir den Videokonsum auf der Website und in der mobilen App sofort um 20 % steigern. Die Fans sprechen also äußerst gut auf die neuen Empfehlungen an. Mithilfe von Amazon Personalize können wir die Möglichkeiten zum Erstellen von datengestützten, individuell personalisierten Erfahrungen für Sportfans auf der ganzen Welt noch weiter ausreizen."

Wyndham Richardson, Managing Director & Co-Founder – Pulselive

Lotte Mart
„Um kundenorientierter zu sein, unsere Reichweite zu skalieren und die Akzeptanz bei den Nutzern zu erhöhen, haben wir uns an Amazon Personalize gewandt, damit über 600.000 Nutzer unserer mobilen M Coupon-App ihr Einkaufserlebnis im Geschäft sparen können. Mithilfe von Amazon Personalize konnten wir eine fünffache Steigerung bei den Reaktionen auf empfohlene Produkte im Vergleich zu unserer vorherigen Big Data-Analyselösung verzeichnen, was sich einer monatlichen Umsatzerhöhung niederschlägt. Konkret hat Amazon Personalize dazu beigetragen, dass die Verkaufszahlen von Produkten, die Kunden bisher nicht gekauft hatten, um bis zu 40 % angestiegen sind. Der neue Empfehlungsservice powered by AWS ist die erste in einer Reihe umfangreicher Veröffentlichungen von KI-Technologien in unserer gesamten Organisation.“

Jaehyun Shin, Big Data Team Leader - Lotte Mart

Zalando
„Die Werte von Zalando drehen sich um Kundenorientierung, Schnelligkeit, Unternehmertum und Empowerment. Wir haben uns entschieden, unsere Machine Learning-Workloads auf AWS zu standardisieren, um die Kundenerfahrung zu verbessern, unserem Team Tools und Prozesse für mehr Produktivität zur Verfügung zu stellen, und unser Geschäft anzukurbeln. Mit Amazon SageMaker kann Zalando Kampagnen besser steuern, personalisierte Outfits generieren und unseren Kunden bessere Erlebnisse bieten. Mit dieser AWS-basierten Lösung ist die Produktivität unserer Ingenieure und Daten-Wissenschaftler um 20 % gestiegen.“

Rodrigue Schäfer, Direktor für Digital Foundation – Zalando

Zappos
„Bei Zappos verbessern wir das Kundenerlebnis im E-Commerce messbar durch den Einsatz von Analytics- und Machine Learning-Lösungen, die es uns ermöglichen, die Größe und die Suchergebnisse für einzelne Benutzer zu personalisieren und gleichzeitig ein sehr flüssiges und reaktionsschnelles Benutzererlebnis zu erhalten. Mit Amazon SageMaker können wir die Schuhgrößen unserer Kunden vorhersagen. AWS ist unser Unternehmensstandard für ML/KI, weil die AWS-Services es den Technikern ermöglichen, sich auf die Verbesserung der Leistung und der Ergebnisse zu konzentrieren und nicht auf den DevOps-Aufwand.“

Ameen Kazerouni, Head of Machine Learning Research and Platforms - Zappos

Finden Sie die richtige Lösung für Ihre Bedürfnisse

AWS bietet zwei Ansätze zur Implementierung einer ML-basierten Personalisierungslösung. Abhängig von der Phase der Personalisierung eines Unternehmens, der Geschäftslandschaft und den gewünschten Geschäftsergebnissen hat AWS AI Services oder Amazon SageMaker vorab geschult. Für Unternehmen, die mit einer vorab geschulten Personalisierungslösung beginnen möchten, bietet AWS Amazon Personalize, einen vollständig verwalteten Service, der über 20 Jahre Erfahrung in der Personalisierung bei Amazon nutzt. Unternehmen, die ihre eigenen Modelle für Machine Learning für Empfehlungs-Engines entwickeln möchten, können Amazon SageMaker verwenden, einen vollständig verwalteten Dienst, mit dem Datenwissenschaftler und ML-Entwickler schnell Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen können.

Amazon Personalize

Mit Amazon Personalize können Entwickler Anwendungen mit derselben ML-Technologie erstellen, die von Amazon.com für personalisierte Empfehlungen in Echtzeit verwendet wird - ohne dass ML-Kenntnisse erforderlich sind. Amazon Personalize automatisiert viele der komplizierten Schritte, die zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen eines ML-Modells erforderlich sind, und erleichtert so die Entwicklung von Anwendungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen für die Personalisierung, einschließlich spezifischer Produkt- oder Inhaltsempfehlungen, individueller Suchergebnisse und angepasster Marketingkommunikation. Amazon Personalize verwendet proprietäre Amazon ML-Algorithmen, um hochwertige Personalisierungsmodelle zu erstellen, die an Ihre Daten angepasst sind. Amazon Personalize ist eine ansprechbare Lösung für App-Entwickler und erweitert daher die Reichweite von ML auf ein breiteres Spektrum von Organisationen. Es bietet eine alternative Lösung für diejenigen mit konkurrierenden ML-Prioritäten.

Weitere Informationen zu Amazon Personalize » 

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der jedem ML-Entwickler und Datenwissenschaftler die Möglichkeit bietet, Modelle für Machine Learning schnell zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. SageMaker entfernt das schwere Heben aus jedem Schritt des Machine Learning, um die Entwicklung hochwertiger DIY-Modelle zu vereinfachen. SageMaker bietet mehrere integrierte Algorithmen für Machine Learning, wie z. B. Faktorisierungsmaschine und XGBoost, die für die Personalisierung optimiert sind und mit denen Sie problemlos ML-Modelle trainieren und bereitstellen können. Sie können auch Ihren eigenen Personalisierungsalgorithmus oder Ihr eigenes Personalisierungsmodell zu SageMaker bringen oder aus Hunderten von Algorithmen und vorab trainierten Modellen auswählen, die auf dem AWS Marketplace verfügbar sind.

Weitere Informationen zu Amazon SageMaker » 

Ressourcen

Kunden mithilfe von Machine Learning personalisierte Empfehlungen in Echtzeit anbieten

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Amazon Personalize kann jetzt bis zu 50 % bessere Empfehlungen für sich schnell ändernde Kataloge mit neuen Produkten und frischen Inhalten erstellen

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Wie wird Amazon SageMaker verwendet, um personalisierte Rezeptempfehlungen bereitzustellen?

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