Dokumentation

Entwicklerhandbuch

Bietet eine konzeptionelle Übersicht über Amazon Personalize, umfasst ausführliche Anweisungen zum Verwenden der zahlreichen Funktionen und enthält eine vollständige API-Referenz für Entwickler. 

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Codebeispiele

AWS-Lösungen: Erhalten personalisierter Erlebnisse mit Machine Learning

Diese Lösung rationalisiert und beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung Ihrer Personalisierungs-Workloads durch End-to-End-Automatisierung und Planung von Updates für Ressourcen innerhalb des Amazon-Personalize-Service. Sie bietet einsatzbereite Lösungen, die AWS-Services, -Code und -Konfigurationen zusammenstellen. Weitere Informationen

Demo

Magic Movie Machine

In diesem kurzen, interaktiven Spiel suchen Sie nach Filmempfehlungen, die Ihren persönlichen Interessen entsprechen. Sehen Sie selbst, wie Amazon Personalize lernt, was Sie mögen und dann Ihre Empfehlungen in Echtzeit anpasst. Demo jetzt ansehen.

Erfahren Sie, wie Sie Amazon Personalize Recommender für allgemeine geschäftliche Anwendungsfälle verwenden

Demo ansehen

In dieser Demo sehen Sie, wie Sie die Markteinführungszeit mit vorgefertigten Empfehlungsfunktionen für gängige Geschäftsanwendungsfälle verkürzen können. Sie wählen einfach die Empfehlungsgeber für Ihre(n) Anwendungsfall(e) aus und Personalize übernimmt die schwere Arbeit der Verwendung von Machine Learning, um Empfehlungen zu generieren, auf die Sie über eine benutzerfreundliche API zugreifen. Demo jetzt ansehen. 

Kunden auf intelligente Weise anhand Nutzersegmentierung anvisieren

Demo ansehen

Mit dieser Lösung können Sie Verhaltensdaten mithilfe von Machine Learning (ML) analysieren, Benutzer basierend auf ihren Präferenzen segmentieren und gezielte Nachrichten erstellen, die bei bestimmten Kundengruppen Anklang finden und das alles mit Amazon Personalize und Amazon Pinpoint. Demo jetzt ansehen. 

Videos

Deep-Dive-Serie

Diese Amazon-Personalize-Deep-Dive-Serie führt Sie durch die verschiedenen Möglichkeiten, wie Sie Ihre Amazon-Personalize-Daten verstehen und den Service nutzen können, um Ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten. 

Episode 1: Einführung in Amazon Personalize
Episode 4: So bekommen Sie Empfehlungen von Amazon Personalize vor Ihren Benutzern
Episode 2: So verstehen Sie Ihre Daten mit Amazon Personalize
Episode 5: So bringen Sie Amazon Personalize POC zur Produktion
Episode 3: So lösen Sie Anwendungsfälle in der realen Welt mit Amazon Personalize

Schöpfen Sie das volle Potenzial der Personalisierung mit Machine Learning aus

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Machine Learning kann Organisationen dabei helfen, hochgradig personalisierte Benutzererlebnisse in großem Umfang bereitzustellen, was zu Verbesserungen bei der Kundenbindung, Konversion und dem Umsatz führt. In diesem Webinar veranschaulichen wir den Wert der Integration von Echtzeit-Personalisierung in Ihre bestehenden Websites, Apps und Marketingkommunikationen mit Amazon Personalize. Wir werden auch darüber berichten, wie Kunden in den Bereichen Einzelhandel und Medien und Unterhaltung wichtige Geschäftskennzahlen wie Benutzerengagement, Klickraten und durch Personalisierung gekaufte Produkte erhöht haben. Abschließend führen wir Sie anhand von Codebeispielen und einer unterhaltsamen, interaktiven Demo mit Filmempfehlungen durch die ersten Schritte mit Amazon Personalize.

Sonstige Videos

Erste Schritte mit Machine Learning | AWS Power Hour: Machine Learning | Episode 7: Amazon Personalize
AWS re:Invent 2020: Bieten Sie Seherlebnisse für Superfans mit Amazon Personalize
AWS re:Invent 2022: Steigern Sie das Benutzerengagement mit Personalisierung. Hören Sie, wie der Einzelhandelskunde Chewy verwendet
AWS re:Invent 2020: Bahnbrechende Benutzererlebnisse bei StockX mit Amazon Personalize
Bieten Sie Ihren Kunden personalisierte Echtzeit-Empfehlungen mit Machine Learning
So funktioniert es | S1E1 Hinzufügen von Personalisierung zu Ihren Anwendungen

Tutorials

Erstellen Sie personalisierte Filmempfehlungen in Echtzeit mit Amazon Personalize. Weitere Informationen »

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Sie zahlen nur für den tatsächlichen Gebrauch während der Nutzung. Es fallen keine Mindestgebühren oder Vorauszahlungen an.

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