Verbinden Sie Kunden- Und Kontextdaten, um hochwertige Empfehlungen zu erstellen

Mithilfe von maschinellem Lernen kann Amazon Personalize „bekannte“ Kundendaten (wie Email-Adressen, Kaufverlauf und Nutzerinteraktionen) mit „Kontextdaten“ (wie Ort, Tageszeit, Wetter, Email-Client-Informationen und Gerätetyp des Nutzers) korrelieren, um sehr relevante und personalisierte Empfehlungen für jeden Kunden zu produzieren. 

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Automatisiertes maschinelles Lernen

Amazon Personlize beinhaltet AutoML-Funktionen, die maschinelles Lernen für Sie übernehmen. Sobald Sie Daten in Amazon S3 eingeben, kann Amazon Personalize automatisch die Daten laden und untersuchen, die richtigen Algorithmen auswählen, ein Modell trainieren, genaue Metriken liefern und personalisierte Voraussagen generieren.

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Auf der Grundlage derselben Technologie, die auf Amazon.com verwendet wird

Amazon Personalize beinhaltet Algorithmen, basierend auf über zwanzig Jahren Personalisierungserfahrung und entwickelter Expertise, die im Einzelhandelsgeschäft von Amazon.com zum Einsatz gekommen ist. Amazon Personalize wählt automatisch den besten Algorithmus auf der Grundlage Ihrer spezifischen Datensätze aus, um Maschinelles Lernen-Modelle zu trainieren und einzusetzen.

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Kontinuierliches Lernen für verbesserte Leistung

Lernen Sie von jeder Nutzerinteraktion und verbessern Sie kontinuierlich Ihr Nutzerengagement; Amazon Personalize verfolgt automatisch die Leistung von den wichtigsten Geschäftsmetriken und trainiert Modelle ständig neu, basierend auf den aktuellsten Nutzer- und Produktdaten. Die geschlossene Feedbackschleife ermöglicht es Amazon Personalize ständig individuelle Präferenzen zu kalibrieren und dynamische, personalisierte Erfahrungen zu liefern.

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Bringen Sie Ihre eigenen Algorithmen mit

Fortgeschrittene Entwickler können Ihre eigenen Algorithmen zu Amazon Personalize hinzufügen, mithilfe von Amazon Sagemaker und ein paar einfachen API-Befehlen. Der Dienst übernimmt die Datenaufnahme, Speicherung, Training und Schlussfolgerungen in einer einfachen und intuitiven Weise, während es fortgeschrittenen Entwicklern erlaubt, ihre eigenen Algorithmen/Modelle zur Verwendung in Amazon Personalize zu verwenden.

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Einfache Integration in Ihren bestehenden Tools

Amazon Personalize kann einfach in Websites, mobile Apps oder Inhaltsverwaltung und Email-Marketingsysteme integriert werden, über einen einfachen Schlussfolgerung API-Befehl. Der Dienst liefert Empfehlungen, Suchergebnisse und Benachrichtigungen, sodass Sie effektivere Personalisierungen in Ihren Anwendungen erstellen können. Sie können einfach die Amazon Personalize-APIs in Ihren Anwendung aufrufen und der Dienst gibt Ihnen Empfehlungen, Suchergebnisse und Benachrichtigungen in einem JSON-Format aus, die Sie in Ihrer Anwendung nutzen können.

Die Empfehlungs-API liefert eine Liste relevanter Produkte, unter Angabe einer Nutzer-ID und Produkt-IDs. Ein Beispiel davon wäre ein Inhaltsempehlungs-Widget auf einer Video-Streaming-Website, die eine Liste von Videos suggeriert, basierend auf den vergangenen Ansichten des Nutzers. 

Die Such-API ordnet eine Liste Suchergebnissen neu an, basierend auf den Nutzerpreferenzen. Zum Beispiel kann ein E-Commerce-Händler das Wissen über vergangenes Verhalten und vergangene Einkäufe der Kunden nutzen, um die relevantesten Suchergnisse anzuzeigen, anstelle einfach die Liste der Produkte zeigen, zu denen das Stichwort passt.

Die Werbung/Benachrichtigungs-API liefert eine List von Nutzer-IDs, auf die eine Werbeaktion auf eine bestimme Produkt-ID zutrifft. Zum Beispiel kann eine Reise-Website eine Push-Benachrichtigung mit eine angepassten Angebot auslösen, wenn ein Nutzer eine Suche nach Flügen zu speziellen Zielen startet. Indem relevante Werbeaktionen und Angebote einer Zielgruppe angeboten werden, kann das Ihnen helfen Umsatz und Verkäufe zu steigern.

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Informationen zu den ersten Schritten

Weitere Anweisungen für die Verwendung von Amazon Personalize finden Sie im Entwicklungerleitfaden

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