Allgemeines

F: Weshalb sollte ich Amazon Personalize verwenden?

A: Es wurde empirisch nachgewiesen, dass Amazon Personalize die Nutzerbindung und die Umsatzzahlen in verschiedenen Sektoren verbessert. Eine Marktstudie zu 1,5 Milliarden Einkäufen bei mehreren E-Commerce-Unternehmen zeigte, dass durch Empfehlungen eine Umsatzsteigerung von 11,5 % erreicht wurde. Beispielsweise gehen 30 % aller Seitenaufrufe von Amazon.com auf Empfehlungen zurück.

F: Welche sind die wichtigsten Anwendungsfälle, die von Amazon Personalize unterstützt werden?

A: Amazon Personalize unterstützt die folgenden wichtigen Anwendungsfälle:

  • Personalisierte Empfehlungen 
  • Personalisierte Suche, d. h. die Neusortierung der Suchergebnisse eines Benutzers auf Grundlage seiner bisherigen Aktivität.
  • Personalisierte Werbung/Mitteilungen

F: Welche Geschäftsanwendungen bietet Amazon Personalize hauptsächlich?

A: Amazon Personalize kann dazu verwendet werden, um die Endbenutzererfahrung über einen beliebigen digitalen Kanal zu personalisieren. Beispiele: Produktempfehlungen für E-Commerce, Nachrichtenartikel und Inhaltsempfehlungen zur Veröffentlichung, Medien und soziale Netzwerke, Hotelempfehlungen für Reisewebseiten, Kreditkartenempfehlungen für Banken und Partnervorschläge für Datingseiten. Diese Empfehlungen und personalisierten Erfahrungen können über Websites, Handy-Apps oder E-Mails/Messaging vermittelt werden. Amazon Personalize kann auch zur Anpassung der Nutzererfahrung verwendet werden, wenn die Benutzerinteraktion über einen physischen Kanal erfolgt, z. B. könnte ein Lieferservice Benutzern mit einem Abonnement jede Woche eine individuelle Speisekarte anbieten.

Amazon Personalize verwenden

F: Was sind die ersten Schritte bei Amazon Personalize?

A: Entwickler erstellen als erstes einen Account und greifen auf die Amazon Personalize-Entwicklerkonsole zu, die sie durch einen intuitiven Einrichtungsassistenten führt. Entwickler haben die Möglichkeit, eine JavaScript-API, ein Android/iOS-SDK und Server-Side-SDKs zu verwenden, um Informationen über die Aktivitätenliste in Echtzeit an Amazon Personalize zu senden. Entwickler können auch ihren Katalog und Benutzerdaten hervorheben, die sich bereits in AWS-Services wie S3 befinden. Mit nur einem API-Aufruf können Entwickler dann ein Personalisierungsmodell trainieren, entweder indem sie den Service den richtigen Algorithmus für ihr Dataset mit AutoML auswählen lassen oder indem sie manuell einen der vielen zur Verfügung stehenden Algorithmen auswählen. Sobald Amazon Personalize trainiert wurde, stellt es automatisch das Modell für die Verwendung durch Produktionsanwendungen bereit.

Entwickler können auch mit wenigen und einfachen Schritten bereits vorhandene Algorithmen per Container, die Amazon SageMaker-Spezifikationen entsprechen, aus der Amazon Personalize-Konsole oder über APIs hinzufügen. Diese von Entwicklern erstellten Algorithmen können dann auf dieselbe Weise verwendet werden, wie die bereits in Amazon Personalize vorhandenen, und von dessen Verwaltung profitieren.

Sobald der Service bereitgestellt wurde, können Entwickler ihn von ihren Produktionsservices abrufen, um Batch-Empfehlungen in Echtzeit zu erhalten. Amazon Personalize passt sich automatisch den Anforderungen an. Nachdem Amazon Personalize damit begonnen hat, den Produktionsdatenverkehr zu analysieren, misst es die Stärkung der Nutzerbindung durch Personalisierung und erstellt Berichte in der AWS-Konsole, damit die Entwickler den Erfolg des Modells beurteilen können. 

F: Welche Daten muss ich Amazon Personalize zur Verfügung stellen?

A: Entwickler sollten Amazon Personalize die folgenden Daten zur Verfügung stellen:

  • Liste der Benutzeraktivität oder Ereignisdaten: Informationen zur Benutzerinteraktion auf der Website bzw. in der Anwendung werden als Ereignisse erfasst und an Amazon Personalize gesendet. Dies geschieht meist über eine Integration, die eine einzelne Codezeile enthält. Dazu gehören wichtige Ereignisse wie Klicks, Einkäufe, zum Einkaufswagen hinzugefügte Artikel, Kommentare, positive Bewertungen usw. Wenn die Enwickler sich in den Service eingearbeitet haben, können sie auch ein Verlaufsprotokoll für alle Ereignisse/Aktivitätenlisten erstellen, sofern verfügbar.
  • Katalogdaten: Dabei kann es sich um jede Art von Katalog handeln, z. B. für Bücher, Videos, Nachrichtenartikel oder Produkte. Dazu gehören Artikel-IDs und Metadaten der jeweiligen Artikel. Diese Daten sind optional. 
  • Benutzerdaten: Profilinformationen der Benutzer, z. B. demografische Angaben wie Geschlecht und Alter. Diese Daten sind optional.

Amazon Personalize trainiert und stellt ein Modell auf Grundlage dieser Daten bereit. Entwickler können dann personalisierte Erfahrungen/Widgets (z. B. ähnliche Artikel oder personalisierte Suche) mithilfe der Amazon Personalize-Konsole konfigurieren und eine einfache Inferenz-API verwenden, um individualisierte Empfehlungen zur Laufzeit zu erhalten.

F: Wie wende ich Amazon Personalize-Empfehlungen auf meine Business-Workflows oder Anwendungen an bzw. wie exportiere ich sie dorthin?

A: Amazon Personalize bietet Kunden zwei Inference-APIs: getRecommendations und getRerankedResults. Beide APIs liefern eine Liste mit Artikel-IDs. Dabei kann es sich um eine Produktkennung, Video-ID o. ä. handeln. Die Kunden verwenden diese Artikel-IDs dann, um die Endbenutzererfahrung schrittweise zu erzeugen, z. B. durch Abrufen von Bildern und Beschreibungen zur Erstellung einer Anzeige. In einigen Fällen nutzen Kunden AWS, E-Mail-Dienste von Drittanbietern oder Benachrichtigungsservices zur Integration, um die Endbenutzererfahrung zu erzeugen.

F: Wie wird die Effektivität einer Personalisierung in Amazon Personalize gemessen?

A: Die Effektivität einer Personalisierungslösung kann gemessen werden, indem zunächst ein Unternehmensziel spezifiziert wird, das der Kunde optimieren möchte, und dann anhand eines A/B-Tests ermittelt wird, inwiefern dieses Ziel erreicht wurde. Diese Ziele sind üblicherweise Umsatz pro Benutzer, Umsatz pro Sitzung, durchschnittliche Dauer einer Sitzung, Klickrate und Kundenbindungsrate.

Preise und Verfügbarkeit

F: Wie viel kostet Amazon Personalize?

A: Auf der Seite Amazon Personalize– Preise erfahren Sie mehr.

F: Welche AWS-Regionen sind für Amazon Personalize verfügbar?

A: Diese Informationen finden Sie in der Tabelle für globale Infrastrukturregionen von AWS.

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Informationen zu den ersten Schritten

Weitere Anweisungen für die Verwendung von Amazon Personalize finden Sie im Entwicklerhandbuch.

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