Amazon Personalize

Personalisierung und Empfehlungen in Echtzeit auf Basis der Technologie von Amazon.com

Mit Amazon Personalize haben Sie rund um die Uhr quasi Ihr eigenes Machine-Learning-Empfehlungsteam auf Amazon.com.

Dank der Erfahrung von 20 Jahren mit Empfehlungen können Sie mit Amazon Personalize die Kundenbindung durch Förderung personalisierter Produkt- und Inhaltsempfehlungen sowie zielgerichtete Marketing-Werbekampagnen verbessern. Mithilfe von Machine Learning erzeugt Amazon Personalize Empfehlungen mit höherer Qualität für Ihre Websites und Anwendungen. Sie können ohne bisherige Machine-Learning-Erfahrung mithilfe von einfachen APIs loslegen, um auf einfache Art und Weise und mit nur wenigen Klicks komplexe Personalisierungsfunktionen einzubauen. Amazon Personalize verarbeitet und untersucht Ihre Daten, ermittelt relevante Daten, lässt sie einen Machine-Learning-Algorithmus auswählen und trainiert und optimiert ein benutzerdefiniertes Modell, das auf Ihren Daten basiert. Alle Ihre Daten werden verschlüsselt, damit sie vertraulich behandelt und sicher aufbewahrt werden. Sie werden außerdem nur verwendet, um Empfehlungen für die Benutzer zu erstellen.

Sie zahlen nur für den tatsächlichen Gebrauch während der Nutzung. Es fallen keine Mindestgebühren oder Vorauszahlungen an.

Vorteile

Empfehlungen mit höherer Qualität

Amazon Personalize verwendet Machine-Learning-Algorithmen zur Erzeugung von Empfehlungen, die auf die spezifischen Anforderungen, Einstellungen und das wechselnde Verhalten der Benutzer zugeschnitten sind. Mit diesen Algorithmen werden auch komplexe Probleme angesprochen, wie z. B. die Erzeugung von Empfehlungen für neue Benutzer oder Produkte ohne historische Daten und Beliebtheitswahrnehmungen.

Nutzerbindung und -konvertierung verbessern

Amazon Personalize vermengt Benutzeraktivitätsdaten in Echtzeit mit Benutzerprofil- und Produktdaten und identifiziert so die optimalen Produktempfehlungen. Dadurch können Sie die Absicht von Benutzern schnell verstehen und ein dynamisches, benutzerdefiniertes Erlebnis schaffen, wodurch Sie die Nutzerbindung und -konvertierung erhöhen.

Jeden Berührungspunkt personalisieren

Amazon Personalize lässt sich einfach in Ihre bestehenden Websites, Anwendungen und E-Mail-Marketing-Systeme integrieren. Damit können Sie Channel- und Geräte-übergreifend eine einzigartige Erlebnisse für jeden Benutzer schaffen. Dadurch können Sie die Interaktion der Benutzer damit stärken, wo und wie sie Ihre Plattform bevorzugt verwenden.

Mit nur wenigen Klicks beginnen

Mit dem Abrufen einiger einfacher APIs automatisiert Amazon Personalize die komplexen Machine-Learning-Aufgaben, die erforderlich sind, um ein Empfehlungsmodell zu trainieren, zu verfeinern und bereitzustellen. Sie können dann personalisierte Benutzererlebnisse schneller bereitstellen.

Funktionsweise

Funktionsweise von Amazon Personalize

Anwendungsfälle

Personalisierte Empfehlungen

Mit Produkt- und Inhaltsempfehlungen, die auf das Profil und die Gewohnheiten von Kunden abgestimmt sind, wird eine hohe Nutzerkonvertierung erzielt. Statt ein einheitliches Erlebnis zu schaffen, hilft Amazon Personalize Ihnen dabei Empfehlungen auf das Verhalten, die Vorlieben und die Historie der Benutzer zuzuschneiden und gleichzeitig die Nutzerbindung und -zufriedenheit in Echtzeit zu steigern.

Empfehlungen zu ähnlichen Artikeln

Benutzer möchten Empfehlungen zu ähnlichen Artikeln, durch die sie neue Produkte finden oder Artikel vergleichen können, um sich von der Richtigkeit ihrer Entscheidung zu überzeugen. Amazon Personalize empfiehlt ähnliche Artikel von Ihrem Katalog in Echtzeit. Diese Empfehlungen basieren auf dem Benutzerverhalten und daraus werden Benutzerlebnisse wie das Folgende geschaffen: Benutzer, die „x“ angesehen haben, haben sich auch „y“ angesehen.

Personalisierte Ranglisten

Üblicherweise ist es aufgrund Ihrer Geschäftsprioritäten erforderlich, dass Sie spezifische Inhalte oder Produkte bewerben, wie z. B. Nachrichten zu Trends, eine neue Fernseh-Show, saisonbezogenen Merchandise oder ein zeitlich begrenztes Sonderangebot. Egal, ob die Quelle eine Person, Geschäftsregeln zu Product Lifecycle Management (PLM) oder eine Codezeile ist, können Sie mit Amazon Personalize Ihren Produktkatalog erneut sortieren, um Ihren Geschäftsprioritäten nachzukommen.

Kunden- und Partnererfolge

Subway

Die Restaurantkette Subway bietet Gästen in über 100 Ländern hochwertige Zutaten und Geschmackskombinationen mit fast 7 Millionen täglich frisch und auf Wunsch zubereiteten Sandwiches.

„Bei Subway kommt es auf das Gasterlebnis an. Mit Amazon Personalize können wir schnell personalisierte Empfehlungen für unsere endlosen Sorten von Zutaten und Aromen liefern, um uns an den einzigartigen Lebensstil unserer beschäftigen Gäste anzupassen. Mit Amazon Personalize können unsere Teams einfache API-Aufrufe verwenden, um Empfehlungen zu kuratieren, ohne dass Machine Learning-Expertise erforderlich ist. Wir freuen uns darauf, weiterhin mit Amazon Personalize zusammenzuarbeiten, um unseren Gästen, die Wert auf Frische legen, das beste Erlebnis zu bieten. Wir haben bereits erfolgreich mit Personalize getestet, um Gästen, die Bestellungen über unsere App tätigen, Empfehlungen zu geben, und freuen uns darauf, unsere Technologie in naher Zukunft auf personalisierte App-Benachrichtigungen zu erweitern."

Neville Hamilton, Interim Chief Information Officer – Subway


MECCA

MECCA stellt seinen Kunden das beste Angebot an globalen Schönheitsprodukten in Einzelhandelsgeschäften und online in Australien und Neuseeland bereit. Wir haben in über 100 Geschäften ein einzigartiges Shopping-Erlebnis für unsere Kunden geschaffen und bieten eine umfangreiche Produktauswahl mit über 100 Beauty-Marken sowie außergewöhnlichem Service und Beauty-Fachwissen.

Unser Ziel bei MECCA ist es, das Vertrauen unserer Kunden zu gewinnen und zu halten. Wir haben uns selbst die Herausforderung gestellt, den hoch personalisierten Service unserer Geschäfte auch online bereitzustellen. Wir bieten schnelles und effizientes PoC mit Amazon Personalize, geleitet von den MECCA Technologie- und CRM-Teams in Zusammenarbeit mit unserem Partner Serivan. Somit haben wir gezeigt, wie viel wir erreichen können, ohne eine eigene Empfehlungs-Engine zu entwickeln. Seit der Integration von Personalize können wir beobachten, dass unsere Kunden positiv auf die neuen Empfehlungen mit einer Steigerung der E-Mail-Klickraten um 65 % reagierten. Entsprechend stieg der E-Mail-Umsatz im Zusammenhang mit den von Personalize empfohlenen Produkten an. Zur weiteren Personalisierung unseres Kundenerlebnisses erweitern wir nun die Verwendung von Personalize auf zusätzliche Bereiche wie etwa unsere Website.

Sam Bain, MECCA eCommerce & CRM Director


Pulselive

Pulselive ist stolzer digitaler Partner einiger der größten Namen im Sport und entwickelt Erlebnisse, an denen kein Sportfan vorbeikommt – sei es die offizielle Website für die Cricket-Weltmeisterschaft oder die iOS- und Android-App für die englische Premier League.

„Wir konzentrieren uns darauf, wie wir mit der Pulselive-Plattform Daten zur Personalisierung und Optimierung der Onlineoberfläche 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 Erlebnissen für Sportfans auf der ganzen Welt noch weiter ausreizen."

Wyndham Richardson, Managing Director & Co-Founder – Pulselive


Dominos

Domino's Pizza Enterprises Ltd (DPE) ist eines der größten Pizzaunternehmen der Welt; seine Vision ist es, der Marktführer bei Lieferungen in jeder Nachbarschaft zu sein.

"Der Kunde steht bei allem, was wir bei Domino's tun, im Zentrum, und wir arbeiten unermüdlich daran, das Kundenerlebnis zu verbessern und zu fördern. Durch die Nutzung von Amazon Personalize erzielen wir eine skalierte Personalisierung unserer gesamten Kundenbasis. Dies war früher nicht möglich. Mit Amazon Personalize können wir Kontext zu individuellen Kunden und ihren jeweiligen Umständen anwenden und damit individuelle Benachrichtigungen zu besonderen Deals und Angeboten über unsere digitalen Kanäle erstellen."

Allan Collins, Group Chief Marketing Officer – Domino's Pizza Enterprises


Voodoo mit Sitz in Paris, Frankreich, ist das weltweit zweitgrößte Unternehmen für Gaming auf Mobilgeräten. Mit über 2 Milliarden Downloads und 300 Millionen monatlich aktiver Benutzer verlässt sich die Gaming-Community von Voodoo auf seine Bibliothek mit über 160 Spielen, um Hits wie Helix Jump, Sake VS Block oder Paper.io zu zocken.

„Unsere Produktteams können zwar schnell neue Anwendungen entwickeln und auf den Mark bringen, durch die Bandbreite unseres Portfolios mussten wir jedoch das Engagement mit unseren bestehenden Benutzern optimieren, um mehr Interaktionen und eine höhere Bindung bei unseren Apps zu erzielen, die nicht aus dem Spielebereich stammen. Mit Amazon Personalize haben wir die maßgeschneiderten Empfehlungen in den Apps ab der Registrierung des Benutzers automatisiert und konnten die Kundenbindungsrate um 15 % steigern. Weil wir auch die Abhängigkeit von unserem selbst entwickelten Personalisierungstool reduzieren konnten, verkürzte sich unsere Entwicklungszeit um 53 %. So konnten sich unsere Teams auf neue Möglichkeiten konzentrieren, um das Erlebnis für unsere Kunden noch weiter zu verbessern."

Robin Mizreh, Technical Lead – Voodoo


Lotte Mart

Lotte Mart, eine Abteilung von Lotte Co., Ltd., ist ein Einzelhandelsunternehmen aus Südkorea, das verschiedene Lebensmittel, Kleidung, Spielwaren, Elektroartikel und andere Waren verkauft.

„Um es uns zu ermöglichen, kundenorientierter zu sein, unsere Reichweite zu vergrößern und die Aufnahme pro Benutzer zu steigern, haben wir uns für Amazon Personalize entschieden. Auf diese Weise können mehr als 600 000 Benutzer unserer Mobil-App M Coupon bei ihren Einkäufen im Laden Geld sparen. 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. Außerdem hat Amazon Personalize dazu beigetragen, die Verkäufe von Produkten, die Kunden nie zuvor gekauft haben, um bis zu 40 % zu erhöhen. Der neue, von AWS unterstützte Empfehlungsservice ist die erste in einer Reihe umfangreicher Veröffentlichungen von KI-Technologien in unserer gesamten Organisation.“

Jaehyun Shin, Big Data Team Leader bei Lotte Mart

Blog-Beiträge und Artikel

Amazon Personalize ist jetzt allgemein verfügbar
10. Juni 2019
Julien Simon

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Amazon Personalize kann jetzt 10x mehr Artikelattribute verwenden, um die Relevanz der Empfehlungen zu verbessern
7. Februar 2020
Vaibhav Sethi

Blog lesen »

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