Amazon-Personalize-Kunden

FOX Corporation (FOX) produziert und vertreibt Nachrichten, Sport und Unterhaltungsinhalte. Ursprünglich hatte FOX ein monolithisches Altsystem für die Personalisierung von Benutzerinhalten verwendet, wollte aber eine neue Lösung in der Cloud einführen. Das Unternehmen entschied sich für Amazon Personalize, um das Kundenerlebnis und das Marketing in allen Eigenschaften zu verbessern.

"Die Möglichkeit, Videos, Artikel und relevante Marketinginformationen auf der Grundlage von Nutzer- oder Inhaltstrends in allen Fox-Eigenschaften zu empfehlen, ermöglicht es uns, ein Erlebnis zu schaffen, bei dem der Kunde im Mittelpunkt steht. „Mit Amazon Personalize waren wir in der Lage, unseren Kunden präzisere Inhalte vorzuschlagen. Erste Analysen zeigen einen Anstieg von 6 % bei den durchschnittlichen Betrachtungsminuten pro Empfehlung und eine 15 %ige Verringerung der Absprungrate im Vergleich zu unserem Altsystem.“ Wir waren zudem in der Lage, das Niveau der Personalisierung, das wir unseren Kunden bieten, weiter auszubauen, da Amazon Personalize es unseren Datenwissenschaftlern erleichtert, schnell zu iterieren. Das bedeutet, dass die Reise eines jeden Kunden immer mehr auf seine Vorlieben zugeschnitten wird, je länger er sich unsere Programme ansieht.“

Alex Tverdohleb, VP of Data Services, FOX

Discovery Education (DE) ist der weltweit führende Anbieter von Bildungstechnologie, dessen hochmoderne digitale Plattform das Lernen unterstützt, wo auch immer es stattfindet. Mit seinen preisgekrönten Multimediainhalten, didaktischen Hilfsmitteln und innovativen Unterrichtstools hilft Discovery Education Pädagogen dabei, gerechte Lernerfahrungen zu vermitteln, die alle Schüler ansprechen und zu besseren akademischen Leistungen auf globaler Ebene beitragen. Discovery Education unterstützt etwa 4,5 Millionen Lehrkräfte und 45 Millionen Schüler weltweit und seine Ressourcen werden in fast 100 Ländern und Territorien genutzt.

„Unser Ziel ist es, mithilfe von Machine Learning besser abzugleichen, was wir über unsere Pädagogen wissen, was wir über unsere Schüler wissen und wie unsere Plattform genutzt wird, um eine bessere, persönlichere Empfehlung auszusprechen. Dies wiederum ermöglicht es den Lehrern, mehr Zeit mit ihren Schülern und weniger Zeit mit der Suche nach Inhalten zu verbringen. Mit Amazon Personalize sind wir in der Lage, unsere K12-Lernplattform über eine „Just For You“-Rolle auf der Startseite zu personalisieren, um Lehrkräfte mit einer einzigartigen, personalisierten Auswahl an Ressourcen auf der Grundlage von Klassenstufe, Vorlieben und Ressourcen zu verbinden. Infolgedessen konnten wir eine 229 %-ige Steigerung der Klickrate bei den Ressourcen auf der Homepage sowie eine 220 %-ige Steigerung bei den hochwertigen Interaktionen mit den Inhalten, wie Zuweisen, Herunterladen und Teilen, verzeichnen. Wir haben das Gefühl, dass wir erst am Anfang stehen, wenn es um die Nutzung von Machine Learning geht und darum, was wir mit Personalisierung erreichen können."

Pete Weir, Chief Product Officer, Discovery Education

Die Bundesliga, auch bekannt als Deutsche Fußball Liga (DFL), nutzt Amazon Personalize, um ein individuelles, regionales und personalisiertes Erlebnis für Fans zu schaffen.

„Wir haben Amazon Personalize genutzt, um für unsere Millionen von aktiven Nutzern der offiziellen Bundesliga-App jede Saison individualisierte Inhalte zu erstellen. Das Ergebnis: Die Zahl der gelesenen Artikel pro Nutzer ist um 67 % gestiegen, und die Verweildauer in der App hat sich um 17 % verbessert. Amazon Personalize hilft uns dabei, unsere Fans noch effektiver mit den Inhalten zu versorgen, die sie sehen wollen.“

Andreas Heyden, EVP of Digital Innovations, DFL Group

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Die Equinox Group ist ein wachstumsstarker Zusammenschluss der einflussreichsten, erfahrungsreichsten und differenziertesten Lifestyle-Marken der Welt. Neben Equinox sind auch die anderen Marken des Zusammenschlusses Blink, Pure Yoga, SoulCycle und Equinox Hotels dafür bekannt, ihre Mitglieder zu inspirieren und zu motivieren, das Leben zu optimieren. Das Markenportfolio des Unternehmens ist weltweit bekannt und verfügt über Niederlassungen in jeder größeren Stadt in den Vereinigten Staaten sowie in London, Toronto und Vancouver.

„Angesichts der steigenden Nachfrage nach Sport im eigenen Heim während der Pandemie wollten wir das Erlebnis der Mitglieder in der App Equinox+ anpassen, indem wir relevante, kontextbezogene Inhalte und Kurse auf der Grundlage der individuellen Präferenzen der Mitglieder empfehlen. Durch den Einsatz von Amazon Personalize, um die Vorteile von durch Machine Learning generierte Empfehlungen im Vergleich zu einem bestehenden regelbasierten Empfehlungssystem für einen kleinen Teil des App-Traffics zu testen, konnten wir eine 92 %-ige Steigerung des Engagements mit Carousel Content auf der Startseite unserer App feststellen. Personalize war auch relativ schnell einsatzbereit und skalierbar, sodass wir den internen Teams den geschäftlichen Nutzen der Personalisierung zeigen konnten. Aus diesem Grund arbeiten wir daran, die Personalize-Funktionen in unserer Anwendung und in anderen Geschäftsbereichen breiter einzusetzen.“ 

Jay Fuller, Head of Data Science, Equinox

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Der Public Broadcasting Service (PBS) ist eine 1969 gegründete gemeinnützige Organisation mit Sitz in Virginia, die Bildungs-, Nachrichten- und Unterhaltungsprogramme an mehr als 100 Millionen Fernsehzuschauer in den USA und mehr als 32 Millionen Menschen online sendet. PBS hat derzeit etwa 330 Fernsehsender, die Inhalte von höchster Qualität in allen 50 US-Bundesstaaten, Puerto Rico, die Amerikanischen Jungferninseln, Guam und Amerikanisch-Samoa verteilen.

„Wir haben mit ClearScale, einem AWS Premier Partner, zusammengearbeitet, um unsere ersten Lösungen und Datenpipelines einzurichten und zu konfigurieren. Wir mussten Erkenntnisse schneller nutzen und etwas in Monaten statt Jahren auf den Markt bringen. Ihre Experten haben eine AWS-Cloud-Konfiguration und zugehörige Services für die Verwendung von Amazon Personalize eingerichtet, um uns einen enormen Aufwand und Tausende von technischen Stunden zu sparen. Mit Amazon Personalize haben wir, indem wir nur eine kleine Anzahl von Zuschauern, Videos und Interaktionen einfügten, Empfehlungen gesehen, die überzeugend und möglicherweise skalierbar waren. Von da an wussten wir, dass es an der Zeit war, noch einen Schritt weiter zu gehen, einen echten Machbarkeitsnachweis durchzuführen und eine Architektur zu etablieren, die in unsere bestehenden Datenbanken integriert werden konnte.“ 

Mikey Centrella, Direct of Product Management, PBS

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Razer ist die weltweit führende Lifestyle-Marke für Gamer mit über 175 Millionen Benutzern. Mit einer Fangemeinde, die sich über alle Kontinente erstreckt, hat das Unternehmen einen auf Gamer ausgerichteten Marktplatz für Hardware, Software und Services entwickelt und aufgebaut.

„Mit einer großen und wachsenden Anzahl von Benutzern sahen wir eine Gelegenheit, die Beziehungen zu unseren Spielern zu vertiefen, indem wir ihnen hyperrelevante Produkte anbieten. Daher wollten wir unbedingt die Möglichkeiten des Machine Learning (ML) testen. Als kleines Team stellte es jedoch eine Herausforderung dar, als wir eine Empfehlungsinfrastruktur aufrechterhalten mussten. Unter Verwendung von Amazon Personalize für eine intelligente Benutzersegmentierung und erweiterte Filterung wurden personalisierte Empfehlungen auf Razer Synapse, einem Software-Hilfstool, implementiert. Das Tool empfiehlt Benutzern jetzt ergänzende Geräte, wenn sie ihre vorhandene Geräteeinrichtung und -konfiguration sowohl in der Batch- als auch in der Echtzeitkommunikation berücksichtigen. Amazon Personalize hat es uns ermöglicht, eine Klickrate zu erzielen, die 10-mal besser ist als der Branchenstandard, und zusätzliche Einnahmen für das Unternehmen generiert. Durch die Nutzung von ML und Amazon Personalize war es für uns einfacher und bequemer, ein Personalisierungssystem zu pflegen.“

Hong Jie Wee, Big Data Lead, Razer Inc.

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Ticketek gehört TEG und ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Ticketing und Technologie mit über 40 Jahren Erfahrung im Ticketing für große internationale Veranstaltungen und Partnerschaften mit den weltweit führenden Veranstaltungsorten. TEG hat seinen Sitz in Australien und betreibt mehr als 30 Marken in 40 Ländern auf sechs Kontinenten.

„Fans und Innovationen stehen im Mittelpunkt von allem, was wir tun. Wir bringen Tausende von Live-Ereignisse zu den Fans, verkaufen jährlich etwa 30 Millionen Tickets an einigen der berühmtesten Veranstaltungsorte der Welt und verbinden jedes Jahr Hunderte von Unterhaltungs- und Markenpartnern mit einem neuen Publikum. Während unsere Stufe-1-Ereignisse dazu neigen, sich von selbst zu verkaufen, sind unsere Stufe-2-4-Ereignisse nicht ausverkauft und auf Marketing und Werbung angewiesen. In Australien haben wir 4 Millionen Abonnenten, die einen wöchentlichen E-Mail-Newsletter erhalten. Es wurde nur basierend auf „Status“-Parametern ohne weitere Personalisierung gesendet. Mit Amazon Personalize können wir unseren Kunden jetzt eine größere Vielfalt an Shows und Veranstaltungen anbieten, die ihren individuellen Interessen entsprechen. Unsere Kaufrate verbesserte sich um 250 %, wobei das Volumen der pro geöffnetem Newsletter verkauften Tickets um 49 % stieg. Dies zeigt, wie die Konvergenz von Technologie, Marketing und Datenwissenschaft zu wirkungsvollen Betriebs- und Wachstumsvorteilen für uns geführt hat.“   

Tane Oakes, CTO, TEG

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FanFight ist mit über 5 Millionen Nutzern eines der größten und bekanntesten Fantasy-Sport-Unternehmen in Indien.

„Wir haben FanFight im Jahr 2018 gegründet, um die Fantasy-Sportwelt in Indien zu verändern. Wir sind stolz auf unsere Kundenorientierung und versuchen stets, unseren Nutzern das beste Erlebnis zu bieten.

In den ersten Jahren war es unser Ziel, eine skalierbare Plattform aufzubauen und den Nutzern die bestmögliche Erfahrung beim Spielen von Fantasy-Sportspielen auf unserer Plattform zu bieten. Mit der Zeit wuchsen wir von 1 Million Nutzern im Jahr 2018 auf mehr als 5 Millionen Nutzer im Jahr 2020 und nun wollten wir ein personalisiertes Erlebnis für jeden Nutzer schaffen, um die Konversionsrate zu erhöhen. Auf unserer Plattform können die Nutzer an einer Vielzahl von Contests teilnehmen, und es dauert eine Weile, bis sie sich zurechtfinden und eine Entscheidung treffen. Dies wollten wir vereinfachen und ihre Entscheidungsfindung so leicht wie möglich gestalten. Um dieses Problem zu lösen, haben wir Amazon Personalize verwendet, um personalisierte Empfehlungen für jeden Benutzer zu erstellen und den relevantesten Contest auf der ersten Seite zu empfehlen. „Mit Amazon Personalize waren wir in der Lage, die bestmöglichen Contest-Empfehlungen auf Basis des Spielverlaufs der Nutzer zu liefern, zudem haben wir die Anwendung auch für Upselling- und Cross-Selling in anderen ähnlichen Contests genutzt. Dieses Feature hat uns geholfen, die durchschnittliche Anzahl der Contest-Teilnahmen pro Nutzer um 12 % zu verbessern und auch den durchschnittlichen Transaktionswert des Spiels um 8 % zu steigern.“

Mukul Anand, VP Product, FanFight

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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 Daten nutzen können, um das Online-Fan-Erlebnis für unsere Kunden über die Pulselive-Plattform zu personalisieren und zu verbessern. Dank Amazon Personalize und Machine Learning können wir Sportfans jetzt personalisierte Empfehlungen bereitstellen. 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 Fußballverein mit Millionen Fans weltweit – 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. Durch den Einsatz von Amazon Personalize werden wir in der Lage sein, die Grenzen beim Aufbau von datengesteuerten, personalisierten 1-zu-1-Erlebnissen für Sportfans überall weiter zu verschieben."

Wyndham Richardson, Managing Director & Co-Founder, Pulselive

Coursera ist ein führender Anbieter von universellem Zugang zu den besten Bildungsangeboten der Welt. Coursera arbeitet mit über 190 Top-Universitäten und Organisationen zusammen, um seinen mehr als 40 Millionen Nutzern Online-Kurse anzubieten.

„Jeder Lernende kommt zu Coursera mit seinen ganz eigenen Bildungszielen. Bei über 4.000 verfügbaren Kursen besteht die Herausforderung darin, das Erlebnis auf die persönlichen Interessen jedes Nutzers abzustimmen. Mit Amazon Personalize können wir uns in Echtzeit an individuelle Vorlieben anpassen und hochrelevante Empfehlungen geben, die unsere Lernenden ansprechen. Innerhalb weniger Wochen waren wir in der Lage, das Amazon-Personalize-Modell zu entwickeln und in die Produktion zu überführen, mit den Vorteilen einer automatischen Skalierung für unsere 40 Millionen Nutzer."

Mark Chamness, Director, Data Science & Machine Learning, Coursera

SHOWROOM ist eine japanische Live-Streaming-Plattform, auf der Tausende von Menschen, darunter auch japanische Idole wie AKB48 und NOGIZAKA46, regelmäßig streamen. Die Verbindung, die zwischen Streamern und Zuschauern entsteht, ist ein einzigartiges Erlebnis, das den Kern des Geschäftsmodells des Unternehmens bildet.

„Mit Amazon Personalize waren wir in der Lage, unseren neuen Nutzern schnell maßgeschneiderte Darstellerempfehlungen in Echtzeit zu geben. Die Empfehlungen von Amazon Personalize haben die Anzahl der Livestream-Besuche bei neuen Nutzern um 60 % erhöht, verglichen mit unserem alten, auf Popularität basierenden Empfehlungssystem."

Kengo Senuma, AI Team Manager, SHOWROOM Inc.

ViewLift ist eine Full-Service-Distributionsplattform für digitale Inhalte, die es Medienunternehmen, Sportligen und -teams, Bildungsanbietern und anderen ermöglicht, ihre Inhalte über native Marken-Apps auf den wichtigsten OTT-Geräten, einschließlich Web, Mobiltelefonen, mit dem Fernseher verbundenen Geräten, Smart-TVs und Spielkonsolen, zu monetarisieren.

„Mit Amazon Personalize, das in unsere Plattform integriert ist, konnten wir unseren Kunden einen Anstieg der Klicks auf die empfohlenen Videos um 24 % im Vergleich zu den kuratierten oder automatisch generierten Inhalten ermöglichen. Darüber hinaus haben sich unsere Kosten und Data-Science-Ressourcen, die wir benötigen, um unsere eigenen maßgeschneiderten Empfehlungsmodelle mit Machine Learning zu trainieren und auf Millionen von Nutzern zu skalieren, erheblich reduziert." 

Manik Bambha, Co-Founder & President, ViewLift

TVNZ ist Neuseelands staatlicher, kommerziell finanzierter Fernsehsender. Bei TVNZ geht es darum, die Momente zu teilen, auf die es ankommt - egal, ob es sich um aktuelle Nachrichten handelt, um die Verfolgung von Abenteuern, um das Teilen von Geschichten oder um Menschen zum Lächeln zu bringen. TVNZ erreicht jeden Tag mehr als 2 Millionen Neuseeländer über TVNZ 1, 2, DUKE, TVNZ OnDemand und die Kinderplattform HEIHEI.

„Die TVNZ-OnDemand-Plattform bietet den Neuseeländern einen kostenlosen Online-Zugang zu einem breiten Spektrum an hochwertigen lokalen und internationalen Inhalten auf den Geräten ihrer Wahl. Bei Hunderten von Sendungen, die jederzeit gestreamt werden können, besteht eine der großen Herausforderungen darin, jedem Zuschauer zu helfen, die Inhalte zu finden, die am besten zu seinem individuellen Geschmack passen. Mit Amazon Personalize waren wir in der Lage, schnell Show-Empfehlungen zu generieren und zu bewerten und den Wert eines verwalteten Services zu erkennen. Seitdem haben wir Amazon Personalize als Kernstück unserer Personalisierungs-Engine für TVNZ OnDemand eingeführt. Durch A/B-Tests für jedes neue Personalisierungsfeature konnten wir deutliche Verbesserungen bei wichtigen Kennzahlen zur Zuschauerbindung feststellen. Gleichzeitig haben wir den Zeit- und Kostenaufwand für die Unterstützung unserer alten, selbst entwickelten Empfehlungs-Engine reduziert, sodass sich unsere Entwickler auf wertschöpfende Initiativen konzentrieren können. Der Online-Zuschauer von heute erwartet ein personalisiertes Erlebnis, und mit Amazon Personalize erfüllen wir jetzt diese Erwartung.“

Nathan Wichmann, Product Manager, TVNZ OnDemand

Cencosud ist ein multinationales Einzelhandelsunternehmen, das größte Einzelhandelsunternehmen in Chile und das drittgrößte börsennotierte Einzelhandelsunternehmen in Lateinamerika.

Cencosud hat sich für Amazon Personalize entschieden, um das Online-Einkaufserlebnis für Kunden zu optimieren, indem Produkte empfohlen werden, die die Kundenbindung der Nutzer steigern. Mit Amazon Personalize war Cencosud in der Lage, in kürzester Zeit eine auf Machine Learning basierende Personalisierungslösung zu entwickeln, die über mehrere Geschäftsbereiche hinweg skaliert werden konnte. Dies führte zu einer 600 %igen Steigerung der Klickraten und einem fast 26 %igen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts im Vergleich zu ihrem vorherigen, nicht-ML-gesteuerten Ansatz. Die Skalierbarkeit und das, was mit dem Service erreicht werden kann, sowie die Möglichkeit zu testen, ohne große und teure Projekte entwickeln zu müssen, haben uns dazu bewogen, Amazon Personalize zu wählen.“

Javiera Valenzuela Rivera, CRO Corporate Lead, Cencosud

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Dress the Population stellt Luxuskleidung aus hochwertigen Materialien her, die über seine persönlichen und Online-Shops erhältlich ist, und bietet faire Arbeitsbedingungen in der gesamten Lieferkette.

„Da wir dachten, dass Empfehlungsalgorithmen monatelanges Lernen benötigen, bevor sie effektiv sind, zögerten wir, in eine Lösung für Machine Learning zu investieren. Aber mit Obviyo Growth Bots und Amazon Personalize konnten wir schnell und kostengünstig eine hochwertige Empfehlungsmaschine einführen. Wir konnten das Produktfindungserlebnis für unsere digitalen Kunden erheblich verbessern. Obviyo Recommend hat meine Erwartungen übertroffen. Wir gingen einen Tag nach unserem ersten Treffen live und ich habe signifikante Ergebnisse gesehen. Innerhalb von 72 Stunden nach der Verwendung von Obviyo Recommend war der Umsatz pro Besuch für Besucher, die sich mit personalisierten Empfehlungen beschäftigten, um 350 % höher. Und nach 14 Tagen sahen wir einen Anstieg der Conversions um 28 %. Wenn ich den täglichen Fortschritt beobachte, kann ich sehen, wie die Algorithmen von Amazon Personalize kontinuierlich dazulernen und die Ergebnisse nahezu in Echtzeit verbessern.“

Shoshana Ritzle, VP Marketing and Creative, Dress the Population

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Yelloh (früher bekannt als Schwan’s Home Delivery) liefert hochwertige Tiefkühlkost direkt an Haushalte in 48 Bundesstaaten, erreicht mehr als 1,5 Millionen Kunden und wickelt jährlich 7,5 Millionen Transaktionen ab. 

„In den letzten 70 Jahren haben wir eine reiche Geschichte vertrauensvoller Beziehungen und Kundenbeziehungen aufgebaut. Während unserer Transformation zu einem modernen, mobilen Einzelhändler wollten wir unsere Dienstleistungen verbessern, um unsere Kunden dort abzuholen, wo sie sind – an der Tür oder auf ihrem Smartphone. Vor der Zusammenarbeit mit AWS war unser mobiler Einzelhändlerbetrieb zu etwa 50 % ineffektiv. Mit Amazon Personalize sind wir besser in der Lage, neue Lebensmittel vorzuschlagen, die Kunden gefallen könnten, basierend auf früheren Bestellungen und Einkaufskörben. In Verbindung mit Amazon Pinpoint und Amazon Connect, um den Umsatz und die Verfügbarkeit zu maximieren, wann wir Lebensmittel liefern können, machen wir es für Käufer einfacher und effizienter, Produkte zu kaufen. Dies erhöht die Markentreue und die Kaufaufträge. Wir führten eine digitale Kommunikationskampagne durch und verschickten mehr als 100 000 personalisierte Nachrichten, in denen wir Kunden fragten, ob sie bestimmte Lebensmittel nach ihren individuellen Vorlieben geliefert bekommen wollten. Wir haben 10 000 „Ja“-Antworten erhalten, die einem Jahresumsatz von ca. 200 Millionen USD und weiteren Einsparungen von ca. 50 Millionen USD aufgrund besserer Lieferwege entsprechen, wenn Kunden mit „Nein“ geantwortet haben. Wir sind jetzt auf dem besten Weg, 10 Millionen Kilometer pro Jahr einzusparen. Das ist wahre Nachhaltigkeit.“ 

Kevin Boyum, Chief Strategy Officer, Schwan’s Home Delivery/Yelloh

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Lotte Mart ist eine Tochtergesellschaft von Lotte Conglomerate, dem führenden Einzelhandelsunternehmen in Korea. Das Unternehmen betreibt Hypermärkte, Discounter-Lagerhäuser nur für Mitglieder, digitale Elektronikgeschäfte und ToysRus-Läden in Korea. Es hat 187 Filialen in Korea, Indonesien und Vietnam.

„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 in 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 der erste in einer Reihe umfangreicher Veröffentlichungen von KI-Technologien in unserer gesamten Organisation.“ 

Jaehyun Shin, Big Data Team Leader, Lotte Mart

Zola ist das landesweit am schnellsten wachsende Unternehmen der Hochzeitsplanungsbranche und nutzt Design und Technologie, um Paaren, die heute heiraten möchten, die angenehmste Hochzeitsplanung zu bieten und sie bei den behördlichen Belangen bestmöglich zu unterstützen.

„Bei Zola entwickeln wir innovative Hochzeitsplanungs-Tools zur Unterstützung von Paaren. Wir möchten unsere Kunden während dem gesamten Abenteuer Hochzeit begleiten und ihnen die bestmöglichen Empfehlungen für ihren Stil, ihre Interessen und Vorlieben geben. Bisher wurden diese Empfehlungen über ein regelbasiertes Ranking-, Beliebtheits- oder neuerdings auch über ein offline berechnetes Ähnlichkeitsmodell umgesetzt. Diese Methoden waren schwer zu pflegen und zu skalieren. Amazon Personalize bietet uns modernste Algorithmen und eine End-to-End-Personalisierungslösung, mit der wir in Echtzeit auf Kundenaktionen reagieren können. Da wir ein kleines Team sind, können wir mit Amazon Personalize schnell Lösungen liefern, für die sonst ein viel größeres Team und mehrere Monate Entwicklungszeit nötig gewesen wären."

Stephane Bailliez, VP of Engineering, Zola.com

Pomelo Fashion ist eine führende Omnichannel-Modemarke mit Sitz in Bangkok, Thailand, und einem globalen Kundenstamm.

„Unser Ziel ist es, das beste Omnichannel-Unternehmen in Südostasien zu sein. Wir arbeiten unermüdlich daran, diesen Traum Wirklichkeit werden zu lassen, indem wir das Kundenerlebnis in allen Phasen des Einkaufsbummels ständig verbessern, sowohl offline als auch online. Wir verwenden Amazon Personalize, um unseren zahlreichen Kunden auf der ganzen Welt ein einzigartiges Einkaufserlebnis zu bieten. Amazon Personalize ermöglicht es uns, diese Personalisierung nahtlos und in großem Umfang anzubieten. Für Pomelo ist Amazon Personalize nicht nur leistungsfähig, sondern auch transformativ in der heutigen E-Commerce-Welt!"

Paulo Almeida, Vice President of Engineering, Pomelo Fashion

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BASE ist eine E-Commerce-Plattform in Japan mit über 1 Million Online-Shops. Unsere Mission lautet „Zahlungen an das Volk, Macht für das Volk“. Unser Ziel ist es, Einzelpersonen und kleine Teams zu unterstützen.

„Wir setzen Amazon Personalize ein, um das Benutzererlebnis in unserer mobilen App zu verbessern, indem wir unseren Benutzern Artikel empfehlen. Da wir eine große Auswahl an Produkten im Angebot haben, ist es notwendig, unsere Nutzer bei der Suche nach Produkten, die ihren Vorlieben entsprechen, zu unterstützen. Durch das Empfehlen von Produkten auf dem ersten Bildschirm während einer Produktsuche kann die Abbruchrate reduziert sowie der Kundenlebenszeitwert verbessert werden. Im Test übertraf Amazon Personalize unsere bestehenden Empfehlungslösungen, indem es die Anzahl der Produktaufrufe um 56 % erhöhte. Dies führte zu wichtigen Geschäftsergebnissen und beschleunigte gleichzeitig die Zeit bis zur Wertschöpfung bei geringeren Kosten für unser Team.“

Yusuke Saito, Machine Learning Group Manager, BASE Inc.

Marc O'Polo, eine der führenden modernen und nachhaltigen Casual- und Lifestyle-Marken im globalen Premium-Segment, ist stolz darauf, an der Spitze der technischen Innovationen zu stehen. Das Unternehmen war auf der Suche nach einer Möglichkeit, mehreren hunderttausend Kunden, die sich für seine Newsletter-Kampagnen angemeldet hatten, Produktempfehlungen zu geben.

„Amazon Personalize ermöglicht es uns, beliebte oder ähnliche Artikel auf der Grundlage der früheren Einkäufe unserer Kunden zu empfehlen. Seit der Implementierung von Amazon Personalize, um personalisierte Produktempfehlungen per E-Mail zu versenden, enthält ein Drittel der Transaktionen, die auf diesen Newslettern basieren, mindestens eines der empfohlenen Produkte. Insgesamt haben wir eine 56 %-ige Verbesserung bei den Produktkäufen im Vergleich zu unseren Standard-Kunden-E-Mails erzielt.“

Steffen Sandner, Director Digital Intelligence, Marc O’Polo

Ateam Inc. ist ein japanisches Unternehmen mit mehreren Geschäftszweigen, darunter ein Online-Fahrradgeschäft namens „cyma“.

„Unser cyma Store liefert komplett montierte Fahrräder direkt an die Haustür der Kunden. Unser wachsendes Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, eine führende Position im japanischen Fahrrad-E-Commerce einzunehmen. Dieses Ziel wollen wir durch unsere hervorragende Leistung bei der Empfehlung von Produkten entsprechend den persönlichen Bedürfnissen der Nutzer erreichen. Wir haben uns für Amazon Personalize als kostengünstige, hochkompatible Lösung für unsere Personalisierungsanforderungen entschieden. Zusätzlich zur Nutzung der Rechnerkommunikations-Ergebnisse von Amazon Personalize für unsere Website planen wir, die Erkenntnisse von Amazon Personalize in unserem Sales Flow zu nutzen. Wir freuen uns auf die kommenden Features und Services von Amazon Personalize und AWS.“

Masahiro Funakoshi, Director Vice President of Engineering, Ateam Lifestyle Inc.

GrocerApp ist ein erschwinglicher Online-Supermarkt, der es den Nutzern ermöglicht, Lebensmittellieferungen zu bestellen. Das Unternehmen wollte den Kunden die Möglichkeit geben, schnell die wichtigsten Produkte zu finden und sie in den Warenkorb zu legen.

„Wir haben Amazon Personalize genutzt, um unseren Kunden in unseren Apps Produktempfehlungen zu geben, die auf den Kaufdaten der Kunden basieren. Mit Amazon Personalize konnten wir den durchschnittlichen Bestellwert um 17 % steigern, was uns in die Lage versetzt hat, Kundenbestellungen sofort zu erfüllen und gleichzeitig die Gesamtwarenkorbgröße zu erhöhen.“

Hassaan Sadiq, CTO, Co-Founder, GrocerApp

Traveloka ist Südostasiens Lifestyle-Super-App, die seinen Nutzern die Möglichkeit bietet, eine breite Palette an Reisen, lokalen Dienstleistungen und Finanzprodukten zu entdecken und zu kaufen. Traveloka wurde mehr als 100 Millionen Mal heruntergeladen und ist damit die beliebteste Buchungs-App für Reisen und Lifestyle in der Region Südostasien.

„Traveloka hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Lifestyle-Bedürfnisse und -Wünsche von Kunden in ganz Südostasien zu erfüllen. Dies hat unsere Produktentwicklungsstrategie für Dienstleistungen von Unterkünften bis hin zu Finanzdienstleistungen und insbesondere für die Personalisierung von Empfehlungen vorangetrieben. Wir haben mit verschiedenen Technologien experimentiert, um den Kunden von Traveloka eine nahtlose Entdeckung relevanter Dienstleistungen und Angebote zu ermöglichen – und dabei zu skalieren. Wir haben mit Amazon Personalize experimentiert, um das Inventar für das Xperience-Produkt im Homepage-Feed der mobilen App zu empfehlen. Das Ergebnis zeigte, dass Amazon Personalize eine um 13 % bzw. 66 % bessere Klickrate im Vergleich zu anderen Drittanbieter- bzw. bestehenden internen Modellen lieferte. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse hat Traveloka nun die Nutzung von Amazon Personalize ausgeweitet, um personalisierte Inventarempfehlungen für weitere Produkte und Dienstleistungen in der Traveloka-App wie Flüge und Hotels zu liefern.“

Adi Alimin, VP Platform Products, Traveloka

Intuit ist ein Unternehmen für Geschäfts- und Finanzsoftware, das Finanz-, Buchhaltungs- und Steuererstellungssoftware sowie damit verbundene Dienstleistungen für kleine Unternehmen, Buchhalter und Privatpersonen entwickelt und vertreibt.

„Mit Amazon Personalize waren wir in der Lage, schnell eine Empfehlungs-Engine für den Budget-Tracker und die Planer-App von Intuit Mint zu entwickeln und zu starten. Auf der Grundlage von Kundenprofil- und Verhaltensdaten und mithilfe von Machine Learning trägt der Service dazu bei, dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige finanzielle Angebot zu unterbreiten, und zwar auf der Grundlage seiner Ausgabengewohnheiten, seines Lebensstils und seiner Ziele.“

Qiang Zhu, Director of Data Science, Intuit

MoneySmart wurde 2009 gegründet und bietet Verbrauchern eine Finanzvergleichs- und Inhaltsplattform, auf der sie fundierte finanzielle Entscheidungen treffen können. Mit über 400 000 Nutzern, 30 Finanzproduktkategorien und 250 Artikeln (Stand 2023) besteht ihre Mission darin, ihre Kunden in die Lage zu versetzen, intelligentere finanzielle Entscheidungen zu treffen. 

„Wir haben die Möglichkeit geprüft, bei Null anzufangen und ein neues System zu entwickeln, stellten jedoch bald fest, dass die Entwicklungskosten hoch waren, da wir über eine große Menge an Kundeninteraktionsdaten und eine Vielzahl von Produktkategorievariationen zwischen unseren Bank-, Versicherungs- und Anlageprodukten verfügten. AWS hatte mit Amazon Personalize eine überzeugende Plattformlösung, die uns eine gute Balance zwischen Self-Service und anpassbarer Technologie bot, mit der wir schnell auf den Markt kommen konnten. Mithilfe von Amazon Personalize konnten wir die erste Version unseres Produktempfehlungsfeatures in weniger als 3 Monaten live bereitstellen, was uns Geld und Zeit sparte. Innerhalb der nächsten 6 Monate waren wir in 2 Ländern aktiv und generierten mehr als 11 000 Anträge, wodurch sich unsere Antragsrate bei angemeldeten Kunden, die den empfohlenen Produkten ausgesetzt waren, von 6,5 % auf 13,6 % erhöhte. 42 % unserer Kunden haben diese neue Erfahrung gemacht und wir sehen mehr Kundeninteraktionen, indem wir ihnen Produkte zeigen, an denen sie interessiert sind. Wir leisten einen positiven Beitrag zu unseren Cross-Selling-Funktionen auf der MoneySmart-Plattform.“

Prateek Baheti, Leiter Technologie, MoneySmart

Paytm ist ein Anbieter von digitalen Zahlungen, E-Commerce und Finanzdienstleistungen mit Sitz in Indien. Es unterstützt über 17 Millionen Händler und wird täglich von Millionen von Menschen genutzt und bietet umfassende Zahlungs- und Finanzlösungen.

Paytm verwendet Amazon Personalize, um Kunden dabei zu helfen, relevante Produkte zu finden. Es sammelt Benutzerdaten und führt diese anhand des Empfehlungsmodells durch, um einzigartige Inhaltsvorschläge für jeden der über 10 Millionen täglichen Besucher der Paytm Mall, ihres E-Commerce-Services, zu generieren. Infolgedessen verzeichnete Paytm auf seiner neuen personalisierten Homepage eine Konversionsrate von 6 %, was dreimal so hoch ist wie bei der vorherigen Empfehlungslösung von Artikel zu Artikel.

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Shgardi ist ein mobiles App-Startup-Unternehmen mit Sitz in Saudi-Arabien, das erschwingliche Lebensmittel-Lieferdienste auf Abruf für über 2,5 Millionen Kunden und mehr als 10.000 Restaurants anbietet.

„Bei Shgardi sehen wir täglich etwa 5.000 neue Nutzer, hatten aber Schwierigkeiten, sie in engagierte, loyale Kunden zu verwandeln. Wir erkannten, wie wichtig es ist, relevante Mitteilungen und Werbeaktionen zu erstellen, und begannen damit, neue Wege zu erforschen, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen. Mithilfe von Amazon Personalize haben wir neue und bestehende Nutzer angesprochen, indem wir den Abschnitt „Für Sie empfohlen“ auf unserer App-Startseite hinzugefügt haben. Für neue Nutzer haben wir Daten wie Ort, Zeit und beliebte Restaurants genutzt, um kuratierte Empfehlungen zu geben. Bei bestehenden Nutzern konnten wir eine Mischung aus Daten über vergangenes Engagement, wie z. B. häufig besuchte Restaurants, verwenden, um Empfehlungen zu generieren, die ihrem einzigartigen Geschmack und ihrer persönlichen Auswahl entsprechen. Außerdem haben wir bestimmte Empfehlungen auf der Grundlage unserer spezifischen Geschäftsziele abgestimmt. Das Feature „Für Sie empfohlen“ ermöglichte es uns, in Echtzeit auf die sich ändernden Absichten der Nutzer zu reagieren und unsere Empfehlungen so zu entwickeln, dass sie dem Geschmack und den Vorlieben der Nutzer entsprechen. Dadurch konnten wir die Umwandlung von neuen Nutzern in Käufer um 30 % steigern und die Anzahl der monatlichen Gesamtbestellungen um 20 % erhöhen.“

Tarek Dahab, CTO/Co-Founder, Shgardi

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The Chefz ist ein in Saudi-Arabien ansässiges Online-Startup für Essenslieferungen, das im Jahr 2016 gegründet wurde. Das Kernstück des Geschäftsmodells von The Chefz besteht darin, seinen Kunden die Möglichkeit zu geben, Lebensmittel und Süßigkeiten von Spitzenrestaurants, Bäckereien und Schokoladengeschäften zu bestellen. 

Durch die Nutzung von Amazon Personalize erzielen wir eine skalierte Personalisierung unserer gesamten Kundenbasis. Dies war früher nicht möglich. Während des Ramadan konnten wir die Interaktionen bei den empfohlenen Restaurants im Vergleich zu unserer alten Lösung verdoppeln, was zu einer Steigerung der Konversionsrate bei den empfohlenen Restaurants um 35 % führte. Amazon Personalize ermöglicht es uns, den Kontext über einzelne Kunden und ihre Lebensumstände zu nutzen und maßgeschneiderte Kommunikation wie Sonderangebote über unsere mobile Anwendung zu liefern."  

Ramzi Alqrainy, Chief Technology Officer, The Chefz

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ABLY ist ein angesagtes koreanisches Startup mit einem innovativen Ansatz für E-Commerce und Bekleidung. Mit unseren mobilen Apps bringen wir den Stil und die Mode von Prominenten auf Instagram in die Hände von Millionen von Menschen mit täglich etwa 2.000 Produkt-Uploads.

„Wir bei ABLY sind dabei, die Bekleidungsindustrie mit unserem Ansatz des E-Commerce zu verändern. Mit mehr als 6 Millionen App-Downloads, 300.000 täglich aktiven Nutzern und einem jährlichen GMV von 180 Millionen USD mussten wir überdenken, wie wir Wiederholungskäufe generieren und die Größe der Warenkörbe erhöhen können, um unser Wachstum weiter zu beschleunigen. Bei ABLY verwenden wir jetzt Amazon Personalize auf der Startseite unserer App, um individuelle Empfehlungen für unsere Kunden zu erstellen, die auf ihrem Surf- und Kaufverhalten basieren. Die Ergebnisse übertreffen die Erwartungen und wir sind von der Geschwindigkeit und Leistung des Empfehlungsmodells begeistert. Für Startups wie uns, die nur über begrenzte Ressourcen und Kapazitäten verfügen, ist Amazon Personalize ein Durchbruch, denn es ermöglicht uns den Aufbau ausgefeilter Personalisierungsfunktionen ohne vorherige Erfahrung mit Machine Learning.“

Yujun Kim, CTO, ABLY