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-Empfehlungssystem auf Amazon.com.

Dank der Erfahrung von 20 Jahren mit Empfehlungen können Sie mit Amazon Personalize die Kundenbindung durch Förderung personalisierter Produkt- und Inhaltsempfehlungen in Echtzeit sowie zielgerichtete Marketing-Werbekampagnen verbessern. Mithilfe von Machine Learning erstellt Amazon Personalize hochwertigere Empfehlungen 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. 

Vorteile

Hochwertigere Empfehlungen

Amazon Personalize verwendet Machine-Learning-Algorithmen zur Erzeugung von Empfehlungen, die auf die spezifischen Anforderungen, Einstellungen und das wechselnde Verhalten der Benutzer zugeschnitten sind, in Echtzeit. 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, SMS und E-Mail-Marketing-Systeme integrieren. Damit können Sie Channel- und Geräte-übergreifend ein einzigartiges Erlebnis für jeden Benutzer schaffen. Ihre Benutzer erhalten so die Möglichkeit, die Plattform ganz nach ihren Vorlieben und von einem beliebigen Standort aus zu 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

Segment

Segment ist ein Unternehmen für Kundendateninfrastruktur und verwendet AWS, um Kunden bei der Erfassung und Vereinheitlichung von Daten ihrer Benutzer. Außerdem ermöglicht es das Unternehmen seinen Kunden, personalisierte Empfehlungen mit Amazon Personalize zu erstellen. Das Unternehmen verarbeitet 450 Milliarden Ereignisse pro Monat mithilfe von Tausenden von Amazon EC2-Instances und führt über 16 000 Docker-Container auf Amazon ECS aus.

Laut Calvin French-Owen, dem CTO und Mitbegründer von Segment, ist es für viele Kunden von Segment eine geschäftliche Notwendigkeit, eine Personalisierung mit Machine Learning durchzuführen. Sie verfügen aber nicht über ausreichende Trainingsdaten, um Prognosemodelle erstellen zu können. „Es ist eine perfekte Synergie, wodurch sie Segment wirklich einfach ab Tag eins hochfahren und mit dem Erfassen aller ihrer Daten loslegen können“, sagt French-Owen. Anschließend können sie diese Daten nutzen, um die Empfehlungen und müssen keine eigene Machine-Learning-Pipeline mithilfe von Amazon Personalize erstellen.

Calvin French-Owen, CTO und Mitbegründer – Segment

Segment Enables Customers to Create Custom Recommendations With Amazon Personalize (1:53)
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

StockX

StockX ist ein in Detroit ansässiges Unternehmen, das den Ecommerce-Bereich mit einem einzigartigen Geld-/Briefkursmarkt revolutioniert. Unsere Plattform bildet die New Yorker Börse nach und behandelt Waren wie Sneaker und Straßenkleidung als hochwertige, handelbare Rohstoffe. Mit einem transparenten Markterlebnis bietet StockX den Zugang zu authentischen, sehr gefragten Produkten zu einem marktüblichen Preis.

Während des enormen Wachstums von StockX im Jahr 2019 hat eine kleine Gruppe von Machine-Learning-Entwicklern eine Recommended-For-You-Produktreihe mithilfe von Amazon Personalize zur Homepage hinzugefügt und diese Homepage wurde zur Top-Performance-Homepage-Zeile. Erfahren Sie mehr über die Einführung von Amazon Personalize, um ein kundenspezifisches Benutzererlebnis bieten zu können. Weitere Informationen.

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

Blog-Beiträge und Artikel

Jetzt neu: Empfehlungsfilter in Amazon Personalize
8. Juni 2020
Vaibhav Sethi und Adam Ta

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Brandneue personalisierte Benutzererfahrungen bei der StockX mit Amazon Personalize
3. Juni 2020
Sam Bean und Nic Roberts II

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