Wozu dient diese AWS-Lösungsimplementierung?

Voraussagende Nutzerbindung bietet eine einfache Architektur, die den Prozess der Erstellung vorausschauender Empfehlungen auf der Grundlage der Benutzeraktivität in Amazon Personalize automatisiert und Amazon Pinpoint-Endpunkte mit diesen Empfehlungen aktualisiert.

Diese Lösung soll eine einfache Architektur bieten, um zu demonstrieren, wie ML zur Erstellung von Produktempfehlungen und zur automatischen Aktualisierung Ihrer Endpunkte und Segmente verwendet werden kann. Sie können für eine Vielzahl von Anwendungsfällen auf dieser Architektur aufbauen.

Übersicht über die Implementierung der AWS-Lösung

Das folgende Schaubild zeigt die Architektur, die Sie mithilfe des Handbuchs für die Lösungsimplementierung und der dazugehörigen AWS CloudFormation-Vorlage automatisch bereitstellen können.

Voraussagende Nutzerbindung | Architekturdiagramm
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Architektur der voraussagenden Nutzerbindung

Die AWS CloudFormation-Vorlage setzt eine AWS Lambda-Funktion ein, die Benutzeraktivitätsdaten aus einer Anwendung aufnimmt. Die Funktion sendet diese Daten an Amazon Personalize, das ein ML-Modell (Machine Learning) auf den Daten ausführt, um Muster zu identifizieren. Amazon Personalize generiert für jede Benutzer-ID eine personalisierte Rangfolge der empfohlenen Elemente.

Die Lambda-Funktion ruft die personalisierten Rangfolgen ab und sendet sie an Amazon Pinpoint, das diese Empfehlungen verwendet, um Endpunkte, die zu Ihren Segmenten gehören, automatisch zu aktualisieren, je nachdem, wie die personalisierte Rangfolge mit Ihren Segmentfiltern übereinstimmt. Wenn z. B. ein Kunde, dem Sie Nachrichten zu Produkt A gesendet haben, nun aufgrund der jüngsten Aktivität eine Präferenz für Produkt B zeigt, aktualisiert diese Lösung automatisch den Kunden-Endpunkt, um den Endpunkt von dem Segment, das Nachrichten zu Produkt A empfängt, in das Segment zu verschieben, das Nachrichten zu Produkt B empfängt.

Sie können auch Kampagnen so einstellen, dass personalisierte, zeitnahe und relevante Nachrichten an die Segmente gesendet werden, die durch diese Lösung aktualisiert werden. Sie können wählen, ob Sie Nachrichten sofort oder erst in Zukunft senden möchten, oder ob Sie eine wiederkehrende Kampagne erstellen möchten, die Nachrichten in festgelegten Intervallen sendet. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Amazon Pinpoint-Kampagnen.

Diese Lösung enthält einen Beispieldatensatz von personalisierten Fahrzeugsuchen, der zum Training des ML-Modells (Machine Learning) der Lösung verwendet wird. Die Lösung enthält auch eine Demo, die zeigt, wie Sie ML verwenden können, um Produktempfehlungen auszusprechen und Ihre Endpunkte und Segmente automatisch zu aktualisieren. Sie können für eine Vielzahl von Anwendungsfällen auf dieser Architektur aufbauen.

Voraussagende Nutzerbindung

Version 1.0
Zuletzt aktualisiert: 11/2019
Autor: AWS

Geschätzte Bereitstellungszeit: 10 Minuten

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Funktionen

Automatisierung

Bauen Sie eine Architektur auf, die Amazon Pinpoint-Endpunkte automatisch mit vorausschauenden Empfehlungen von Amazon Personalize aktualisiert.

Demo

Diese Lösung enthält einen Beispieldatensatz für die personalisierte Fahrzeugsuche und einen Demo-Walkthrough, mit dem Sie die Funktionalität der Lösung demonstrieren können.
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