Personalice las experiencias de sus clientes

Aumentar el compromiso, la conversión y los ingresos con el aprendizaje automático

A medida que la posibilidad de ofrecer experiencias digitales más sofisticadas ha ido evolucionando con el tiempo, también lo ha hecho la expectativa y la demanda de los clientes de recibir una experiencia más personalizada de las marcas con las que se relacionan a través de la venta al por menor, los medios de comunicación y el entretenimiento, los viajes y el sector hotelero, etc. Los consumidores actuales esperan experiencias en tiempo real y mejoradas a través de los canales digitales a medida que se plantean, compran y utilizan los productos y servicios.

El aprendizaje automático (ML) puede ayudar a las organizaciones a ofrecer experiencias altamente personalizadas, lo que resulta en mejoras en el compromiso del cliente, la conversión, los ingresos y el margen, y crea una diferenciación en un mundo digital.

AWS ofrece soluciones de aprendizaje automático que brindan a sus clientes experiencias personalizadas de mayor calidad a través de canales digitales, todas ellas adaptadas a las necesidades de su empresa.

Personalizar las recomendaciones de los clientes con el aprendizaje automático (2:41)

Ventajas

Entrega de mejores experiencias personalizadas

Entrega de mejores experiencias personalizadas

Resuelva problemas comunes como el “sesgo de popularidad” (limitarse a mostrar al cliente los productos o contenidos más populares) y el “comienzo inmediato” (cuando no existe un historial de usuarios, artículos o contenidos), que diluye la experiencia del cliente y su capacidad para descubrir nuevos artículos o contenidos en el catálogo de una organización.

Aumento de la interacción de los clientes

Aumento de la interacción de los clientes

Aumente la participación y la conversión al proporcionar experiencias dinámicas a los clientes y recomendaciones óptimas sobre el producto o el contenido, mediante una combinación de datos sobre la actividad de los usuarios en tiempo real e información sobre el perfil de los usuarios.

Personalización de cada punto de contacto

Personalización de cada punto de contacto

Integre fácilmente la personalización en sus sitios web, aplicaciones y sistemas de marketing por correo electrónico y SMS existentes para proporcionar una experiencia única al cliente en todos los canales y dispositivos.

Historias de clientes

Pulselive
“Nos centramos en cómo podemos usar los datos para personalizar y mejorar la experiencia de los seguidores en línea para nuestros clientes a través de la plataforma Pulselive. Con Amazon Personalize, ahora proporcionamos a los seguidores de deportes recomendaciones personalizadas gracias al aprendizaje automático. No nos consideramos expertos en aprendizaje automático, pero creemos que Personalize es fácil de usar y completamos la integración en pocos días. En el caso de uno de nuestros clientes, un club de fútbol europeo de primera con millones de seguidores en el mundo, aumentamos inmediatamente el consumo de video en un 20 % en su sitio web y su aplicación móvil. Sus seguidores claramente están adoptando las nuevas recomendaciones. Gracias a Amazon Personalize, podremos ampliar los límites y crear experiencias personalizadas individuales basadas en datos para los seguidores de deportes de todo el mundo”.

Wyndham Richardson, director ejecutivo y cofundador de Pulselive

Lotte Mart
“Para poder centrarnos más en el cliente, ampliar nuestro alcance y aumentar la aceptación por parte de los usuarios, recurrimos a Amazon Personalize para que más de 600 000 usuarios de nuestra aplicación móvil M Coupon puedan ahorrar en su experiencia de compra en la tienda. Después de usar Amazon Personalize, observamos un aumento 5 veces superior en la respuesta a los productos recomendados en comparación con nuestra solución de análisis de big data anterior. Esto tiene como resultado un incremento de los ingresos mensuales. Específicamente, Amazon Personalize aumentó la cantidad de productos que el cliente jamás había comprado antes en hasta un 40 %. El nuevo servicio de recomendación powered by AWS es el primero de una implementación mucho más amplia de tecnologías de IA en toda nuestra organización”.

Jaehyun Shin, líder del equipo de big data de Lotte Mart

Zalando
“Los valores de Zalando giran en torno al enfoque en el cliente, la velocidad, el espíritu empresarial y el empoderamiento. Decidimos estandarizar nuestras cargas de trabajo de aprendizaje automático en AWS para mejorar las experiencias de los clientes, brindar a nuestro equipo las herramientas y procesos para aumentar la productividad, y potenciar nuestro negocio. Con Amazon SageMaker, Zalando puede manejar mejor las campañas, generar atuendos personalizados y ofrecer mejores experiencias a nuestros clientes. Con esta solución impulsada por AWS, la productividad de nuestros ingenieros y científicos de datos ha aumentado en un 20 %”.

Rodrigue Schäfer, director de fundación digital de Zalando

Zappos
“En Zappos, estamos mejorando de forma notable la experiencia de comercio electrónico del cliente al utilizar soluciones de aprendizaje automático y análisis que nos permiten personalizar los resultados de búsqueda y la talla de cada usuario, a la vez que mantenemos una experiencia de usuario muy fluida y con gran capacidad de respuesta. Gracias a Amazon SageMaker, podemos predecir las tallas de zapato de los clientes. AWS es nuestro estándar empresarial para Machine Learning e IA, puesto que los servicios de AWS permiten a los ingenieros centrarse en mejorar el rendimiento y los resultados en lugar de preocuparse por los costes generales de DevOps”.

Ameen Kazerouni, jefe de Investigación de aprendizaje automático y plataformas de Zappos

Elija la solución adecuada para sus necesidades

AWS ofrece dos enfoques para implementar una solución de personalización basada en ML. Según la etapa del proceso de personalización de una organización, el panorama empresarial y los resultados empresariales deseados, AWS ha entrenado previamente los servicios de IA o Amazon SageMaker. Para las organizaciones que quieran empezar con una solución de personalización previamente entrenada, AWS ofrece Amazon Personalize, un servicio totalmente gestionado que aprovecha los más de 20 años de experiencia en personalización de Amazon. Las organizaciones que quieran desarrollar sus propios modelos de aprendizaje automático para los motores de recomendación pueden utilizar Amazon SageMaker, un servicio totalmente gestionado que ayuda a los científicos de datos y a los desarrolladores de ML a crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente.

Amazon Personalize

Amazon Personalize permite que los desarrolladores creen aplicaciones con la misma tecnología de ML utilizada por Amazon.com para obtener recomendaciones personalizadas en tiempo real, sin necesidad de experiencia en aprendizaje automático. Amazon Personalize automatiza muchos de los complicados pasos necesarios para crear, entrenar e implementar un modelo de ML, lo que facilita el desarrollo de aplicaciones para una amplia gama de casos de uso de personalización, incluidas recomendaciones específicas de productos o contenidos, resultados de búsqueda individualizados y comunicaciones de marketing personalizadas. Amazon Personalize utiliza algoritmos propios de Amazon ML para crear modelos de personalización de alta calidad que se adaptan a sus datos. Amazon Personalize es una solución accesible para los desarrolladores de aplicaciones y, por lo tanto, amplía el alcance del ML a un conjunto más amplio de organizaciones y proporciona una solución alternativa a aquellas con prioridades de ML que compiten entre sí.

Más información sobre Amazon Personalize » 

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio completamente administrado que brinda a todos los desarrolladores de ML y científicos de datos la capacidad de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida. SageMaker elimina las tareas arduas de cada paso del aprendizaje automático para facilitar el desarrollo de modelos de alta calidad. SageMaker proporciona varios algoritmos de aprendizaje automático incorporados, como la máquina de factorización y XGBoost, que están optimizados para la personalización y que se pueden utilizar fácilmente para entrenar e implementar modelos ML. También puede traer su propio algoritmo o modelo de personalización a SageMaker o seleccionar entre los cientos de algoritmos y modelos entrenados previamente disponibles en AWS Marketplace.

Más información sobre Amazon SageMaker » 

Recursos

Con la ayuda del aprendizaje automático, ofrezca a sus clientes recomendaciones personalizadas en tiempo real

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Amazon Personalize ahora puede elaborar recomendaciones hasta un 50 % mejores para los catálogos de nuevos productos y contenido reciente que cambian rápidamente

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Cómo Dely usa Amazon SageMaker para ofrecer recomendaciones de recetas personalizadas

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