Amazon Personalize

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

Amazon Personalize ist ein Machine Learning-Service, mit dem Entwickler individualisierte Empfehlungen für Kunden, die ihre Anwendungen nutzen, einfach erstellen können.

Machine Learning wird zunehmend dazu verwendet, die Kundenbindung durch Förderung personalisierter Produkt- und Inhaltsempfehlungen, maßgeschneiderte Suchergebnisse und zielgerichtete Marketing-Werbekampagnen zu verbessern. Die Entwicklung von Machine Learning-Funktionen, die für die Erstellung dieser komplexen Empfehlungssysteme erforderlich sind, war für die meisten Unternehmen aufgrund der Komplexität bis dato jedoch nicht möglich. Mit Amazon Personalize können Entwickler unter Verwendung der Machine Learning-Technologie, die aufgrund jahrelanger Nutzung auf Amazon.com perfektioniert wurde, auf einfache Weise komplexe Personalisierungsmöglichkeiten in ihre Anwendungen einbauen, ohne über Vorerfahrungen im Bereich Machine Learning zu verfügen.

Mit Amazon Personalize bieten Sie einen Aktivitäts-Stream aus Ihrer Anwendung, z. B. Klicks, Seitenaufrufe, Registrierungen, Einkaufe usw., sowie einen Bestand an Elementen, die Sie empfehlen möchten, z. B. Artikel, Produkte, Video oder Musik. Sie haben außerdem die Möglichkeit, Amazon Personalize mit zusätzlichen demografischen Informationen Ihrer Benutzer zu versorgen, z. B. Alter oder geografischer Standort. Amazon Personalize verarbeitet und untersucht diese Daten, identifiziert, welche Daten bedeutungsvoll sind, wählt den geeigneten Algorithmus aus und schult und optimiert ein Personalisierungsmodell, das sich speziell auf Ihre Daten bezieht.
Alle von Amazon Personalize analysierten Daten werden vertraulich behandelt und sicher aufbewahrt und ausschließlich für Ihre kundenspezifischen Empfehlungen verwendet. Sie können mit dem Service von personalisierten Empfehlungen über einen einfachen API-Aufruf beginnen. Sie zahlen nur für den tatsächlichen Gebrauch während der Nutzung. Es fallen keine Mindestgebühren oder Vorauszahlungen an.

Mit Amazon Personalize können Sie rund um die Uhr quasi auf Ihr eigenes Machine Learning-Personalisierungsteam auf Amazon.com zugreifen.

Nutzen

Hochwertige Empfehlungen erstellen

Für die Bereitstellung skalierter, individualisierter Personalisierungen benötigen Sie eine Kombination aus den richtigen Daten und der richtigen Technologie. Die von Amazon Personalize verwendeten Algorithmen wurden entwickelt, um bekannte Probleme bei der Erstellung kundenspezifischer Empfehlungen zu lösen – neue Benutzer, für die noch keine Daten vorliegen, verzerrte Beliebtheitswahrnehmungen und die Entwicklung von Benutzerintentionen –, um hochwertige Empfehlungen bereitzustellen, die auf besondere Bedürfnisse und das Verhalten Ihrer Benutzer reagieren.

 

Der Moment gehört Ihnen mit Echtzeit-Empfehlungen

Der richtige Zeitpunkt ist entscheidend. Wenn ein Kunde schon viel Zeit damit verbracht hat, auf Ihrer Website nach Produkten zu suchen, müssen Sie nachvollziehen, wonach Ihre Kunden suchen und mit den richtigen Empfehlungen reagieren, bevor diese eine andere Website aufrufen. Amazon Personalize ist in der Lage, Benutzeraktivitätsdaten in Echtzeit mit vorhandenen Benutzerprofil- und Produktdaten zu vermengen und so im richtigen Moment die richtigen Produktempfehlungen für Ihre Benutzer zu identifizieren. Mit Amazon Personalize können Sie Ihren Anwendungen auch einfach eine Echtzeit-Personalisierung hinzufügen und so Videos und Artikel mit der größten Relevanz für einen Benutzer anzeigen.

Personalisieren Sie jeden Berührungspunkt auf dem Weg Ihrer Benutzer

Mit Amazon Personalize können Unternehmen ihren Benutzer auf allen Kanälen und Geräten ein einmaliges Erlebnis mit einer hohen Bindungskraft bereitstellen. Personalisierte Empfehlungen aus dem Modell können über einen simplen API-Befehl einfach in Websites, mobile Apps oder Inhaltsverwaltungs-und E-Mail-Marketingsysteme integriert werden. Von der Vor-Ort-Suche über die Produktsortierung, Empfehlungen und Angebote bis hin zu individuellen Nutzern.

Personalisierung innerhalb von Tagen statt von Monaten

Mit Amazon Personalize generieren Sie eine kundenspezifische Personalisierung mit nur wenigen Klicks. Amazon Personalize automatisiert und beschleunigt die komplexen Machine Learning-Aufgaben, die erforderlich sind, um ein Personalisierungsmodell zu schulen, zu verfeinern und bereitzustellen. Sie können dann damit beginnen, Ihren Benutzer im Handumdrehen relevante Erlebnisse bereitzustellen.

Funktionsweise:

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Anwendungsfälle

Personalisierte Empfehlungen

Mit Produkt- und Inhaltsempfehlungen, die auf das Profil und die Gewohnheiten von Kunden abgestimmt sind, wird eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit erzielt. Statt ein einziges, einförmiges Erlebnis anzubieten, kann Amazon Personalize Anwendungen und Websites dabei helfen, Inhalte an das Verhalten, die Geschichte und die Präferenzen eines Benutzers anzupassen.

Unternehmen können Besucher auf diese Weise mit den Inhalten versorgen, die sie suchen, um besser auf Kundenbedürfnisse reagieren zu können und die Kundenbindung zu festigen. Eine Video-Streaming-Website kann Benutzer beispielsweise dabei unterstützen, weitere interessante Videos zu entdecken, indem Empfehlungen auf Basis von Gewohnheiten aus der Vergangenheit und demografischer Daten auf dem Startbildschirm angezeigt werden. Sobald Benutzer damit beginnen, tiefer in individuelle Programme einzusteigen, können ähnliche Inhalte aus dem gleichen Genre angezeigt werden, an denen sie möglicherweise interessiert sind. Über das gesamte Benutzererlebnis hinweg verbessert Amazon Personalize die Wahrscheinlichkeit, dass Benutzer Inhalte finden, das sie gerne schauen möchten und an denen sie Freude haben.

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„Amazon Personalize spart uns bis zu 60% der Zeit, die wir, im Vergleich zum Erstellen und Konfigurieren der Umgebung auf eigene Faust zum Einrichten und Optimieren der Infrastruktur und der Algorithmen für unsere Modelle für Machine Learning, benötigen. Es ist ideal sowohl für kleine Entwicklerteams, die versuchen, den Fall für ML zu erstellen, als auch für große Teams, die versuchen, zu angemessenen Kosten schnell zu iterieren. Darüber hinaus erwarten wir, dass Amazon Personalize genauer als andere Empfehlungssysteme ist, sodass wir unsere Kunden während ihres Einkaufserlebnisses mit hochgradig personalisierten Produktvorschlägen begeistern können, von denen wir glauben, dass sie unseren durchschnittlichen Bestellwert und die Gesamtzahl der Bestellungen erhöhen.“

Ishwar Bharbhari, Direktor für Informationstechnologie, Yamaha Corporation of America


Personalisierte Suche

Viele Online-Benutzer sind frustriert, da ihnen ständig irrelevante Suchergebnisse angezeigt werden und sie es nicht schaffen, genau das Produkt zu finden, nach dem sie suchen. Für ein optimales Benutzererlebnis müssen die Suchergebnisse die Vorlieben und die Absicht der einzelnen Benutzer berücksichtigen, um so Produkte zu finden, die für die Einzelperson und nicht nur für den Suchbegriff selbst relevant sind. Amazon Personalize kann die Website-Suchergebnisse für individuelle Benutzer durch die Neueinordnung der Suchbegriffe mit verhaltensbezogenen Daten aus vergangenen Anwendungsinteraktionen für den Benutzer verbessern. Beispiel: Ein eCommerce-Händler kann Suchergebnisse personalisieren, indem er den Ansichtsverlauf eines Einkäufers, die Einkaufshistorie und die Vorlieben nutzt, um so die Produktentdeckung und damit die Kundenzufriedenheit zu fördern.

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"Hochzeitsplanung ist nicht einfach. Wir möchten Paaren helfen, Geschenke oder Services auszuwählen, die am besten zu ihrer Situation, zu ihrem Stil sowie zu ihren Interessen und Vorlieben passen. Bisher haben wir nur sehr spärlich die regelbasierten Ranking-, Beliebtheits- oder, erst seit Kurzem, die Ähnlichkeitsmodelle genutzt. All diese Modelle werden offline berechnet. Amazon Personalize gibt uns nun einen modernen Algorithmus und eine Ende-zu-Ende-Personalisierungslösung zur Hand, mit denen wir in Echtzeit auf Kundenaktionen reagieren können. Als kleines Team verfügen wir mit Amazon Personalize über eine Möglichkeit, die normalerweise ein größeres Team erfordert und mindestens 12 bis 18 Monate Entwicklungszeit in Anspruch genommen hätte."

Stephane Bailliez, VP im Bereich Engineering – Zola.com


Personalisierte Benachrichtigungen

Marketing-Werbekampagnen auf Grundlage eines Benutzerverhaltens werden sich wahrscheinlich einem Wandel unterziehen, da sie sich an ihren Interessen und Kontexten orientieren. Mit Amazon Personalize können Sie sicherstellen, dass jeder Benutzer Marketing-Mitteilungen mit der größtmöglichen Relevanz erhält, sodass Sie sie mit der richtigen Nachricht zum richtigen Zeitpunkt besser erreichen können. Statt allgemeine Werbung zu versenden und auf Erfolg zu hoffen, kann ein Händler beispielsweise mithilfe von Amazon Personalize die beste Benachrichtigung für mobile Anwendungen auswählen, die auf Daten zum Standort und zu den Einkaufsgewohnheiten des Benutzers sowie zu Rabattbeträgen basieren, die den Benutzer in letzter Zeit zum Handeln animiert haben.

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"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 Umstände anwenden und damit individuelle Benachrichtigungen zu besonderen Deals und Angeboten über unsere digitalen Kanäle erstellen.“

Mallika Krishnamurthy, Global Head, Strategy & Insights – Domino's Pizza Enterprises

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