Personalice las experiencias de sus clientes
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 analizan, compran y utilizan los productos y servicios.
El machine learning (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 machine learning que brindan a sus clientes experiencias personalizadas de mayor calidad a través de canales digitales, todas ellas adaptadas a las necesidades de su empresa.
Ventajas
Ofrezca mejores experiencias personalizadas
Resuelva problemas comunes como el “sesgo de popularidad” (limitarse a mostrar al cliente los productos o contenidos más populares) y el “arranque en frío” (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.
Aumente de la interacción de los clientes
Aumente la interacción 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.
Personalice 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
ResMed ofrece dispositivos de presión positiva continua en la vía respiratoria y mascarillas para gente con apnea del sueño, enfermedad pulmonar obstrutiva crónica y otros trastornos del sueño. Este equipamiento conectado a la nube recopila datos de los patrones de sueño de los pacientes y los comparte con ellos a través de la aplicación de ResMed llamada myAir. ResMed usó Amazon SageMaker para crear de manera rápida la solución IHS con IA/ML que es compatible con la personalización de la terapia del sueño para más de 18,5 millones de pacientes en todo el mundo.
“Antes de usar SageMaker, todos los usuarios de myAir recibían los mismos mensajes por parte de la aplicación, independientemente de su condición. Sacamos provecho de las funciones de SageMaker para entrenar canalizaciones de modelo y para escoger los tipos de implementación, incluidas las inferencias casi en tiempo real y en lote para obtener contenido diseñado que ha ayudado a facilitar terapias más personalizadas”.
Badri Raghavan, vicepresidente de IA y ML de ResMed
“Nos centramos en cómo podemos usar los datos para personalizar y mejorar la experiencia de los seguidores a través de Internet para nuestros clientes a través de la plataforma Pulselive. Con Amazon Personalize, ahora proporcionamos a los seguidores de deportes recomendaciones personalizadas gracias al machine learning. No nos consideramos expertos en machine learning, 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
Cencosud es una empresa de venta minorista multinacional, la empresa de este sector más grande de Chile y la tercera empresa del sector más grande de América Latina que cotiza en la bolsa de valores.
“Cencosud eligió Amazon Personalize para optimizar la experiencia de compra en línea mediante la recomendación de productos que pudieran impulsar las interacciones de los clientes. Con Amazon Personalize, Cencosud pudo desarrollar rápidamente una solución de personalización basada en machine learning que fuera capaz de escalar en varios tipos de líneas empresariales, lo que resultó en un aumento del 600 % en la tasa de clics y en un aumento de casi el 26 % en el valor promedio de pedidos en comparación con su enfoque anterior, que no contaba con la tecnología de ML. La escalabilidad y lo que se puede lograr con este servicio, así como la opción de hacer pruebas sin tener que desarrollar proyectos costosos y de gran tamaño, nos llevó a elegir Amazon Personalize”.
Javiera Valenzuela Rivera, asesora corporativa de la dirección de riesgos de Cencosud
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La empresa global de programas Autodesk quería ayudar a los profesionales de la arquitectura, la ingeniería y de la construcción a trabajar más rápido y eficientemente al usar el programa AutoCAD de Autodesk para el diseño por ordenador. Autodesk ha hecho posible el aumento de la eficiencia de los usuarios al brindar recomendaciones proactivas para comandos y accesos rápidos con Amazon SageMaker.
“Hemos aumentado el número de registros en un factor 10 gracias a usar machine learning de AWS”.
Ashish Arora, gerente de ingeniería de Autodesk
“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 machine learning 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
“En Zappos, estamos mejorando de forma notable la experiencia de comercio electrónico del cliente al utilizar soluciones de machine learning 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 costos generales de DevOps”.
Ameen Kazerouni, jefe de Investigación de machine learning y plataformas de Zappos
Casos de uso
Elevación de la experiencia del usuario
Personalice cada punto de contacto al integrar recomendaciones altamente relevantes y contextualizadas en su sitio web, aplicación o otras plataformas existentes.
Obtención de datos invaluables y un rendimiento de la inversión rápido
Innove más rápido con machine learning para crear en un abrir y cerrar de ojos interacción de los usuarios de valor a la vez que reduce el tiempo empleado para integrar la personalización en la experiencia del cliente.
Optimización de las recomendaciones para lograr objetivos empresariales
Vuelva a clasificar las recomendaciones de elementos para alcanzar objetivos empresariales como los ingresos, las oportunidades de venta adicionales y cruzadas, los nuevos elementos y el tiempo dedicado en un sitio.
Asistencia a los clientes para que encuentren los elementos con mayor rapidez
Permita a los usuarios encontrar rápidamente productos, ofertas, artículos, contenido y promociones nuevos.
Personalización de los resultados de búsqueda
Agregue recomendaciones individualizadas según los resultados de búsqueda seleccionados y las preferencias de usuario.
Mejora de la comunicación de marketing
Personalice las notificaciones push y los correos electrónicos de marketing para aumentar la conversión de tráfico. También puede personalizar las posiciones de los anuncios.
Aumento del tamaño promedio del carrito
Información relevante o elementos en tendencia en tiempo real que tienen posibilidades de aumentar el valor general del pedido durante la compra, al navegar o al pagar.
Segmentación de usuarios más precisa
Mejore la interacción al crear una segmentación de usuarios inteligente basada en la afinidad del usuario con un atributo de un elemento o de varios elementos.
Maximización del valor de los datos
Desbloquee la información valiosa que se encuentra en descripciones de elementos u otros texto sin estructura para aumentar la precisión de las recomendaciones.
Soluciones destacadas en AWS
Descubra los servicios personalizados, las soluciones de AWS, las soluciones para socios y las directrices para abordar rápidamente sus casos de uso técnicos y empresariales.
Experiencias personalizadas con machine learning
Desarrolle e implemente cargas de trabajo de personalización mediante la automatización integral y la programación de actualizaciones de los recursos del servicio Amazon Personalize.
Predicción de la interacción de los usuarios
Compromiso de los usuarios predictivo proporciona una arquitectura sencilla que automatiza el proceso de hacer recomendaciones predictivas basadas en la actividad del usuario en Amazon Personalize, y de actualizar los puntos de conexión de Amazon Pinpoint con esas recomendaciones.
Orientación sobre las puntuaciones predictivas para la retención de miembros en AWS
En esta guía, se muestra cómo las organizaciones sin fines de lucro y de membresía pueden comprender de manera proactiva qué miembros son propensos a dejar que su membresía caduque y cuáles son sus motivos mediante los servicios de lagos de datos y de inteligencia artificial o machine learning (IA/ML) de AWS.
Guía para la segmentación predictiva mediante el uso de datos de terceros con AWS Clean Rooms
En esta guía se muestra cómo los servicios de AWS le permiten automatizar la recopilación de datos de origen y de terceros de los clientes, posibilitando la colaboración sin compartir datos sin procesar, y generar segmentos predictivos mediante el machine learning.
Guía para recomendaciones personalizadas casi en tiempo real en AWS
Esta guía ayuda a las empresas a crear un canal de recomendaciones en tiempo real con Amazon Personalize. El proceso crea recomendaciones personalizadas basadas en el perfil y el comportamiento del usuario para mejorar la experiencia del cliente.
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Recursos
Con la ayuda del machine learning, ofrezca a sus clientes recomendaciones personalizadas en tiempo real
Amazon Personalize ahora puede elaborar recomendaciones hasta un 50 % mejores para los catálogos de nuevos productos y contenido reciente que cambian rápidamente
Cómo Dely usa Amazon SageMaker para ofrecer recomendaciones de recetas personalizadas