Amazon Personalize
Cree experiencias de usuario personalizadas en tiempo real más rápido y a escala
Amazon Personalize permite que los desarrolladores creen aplicaciones con la misma tecnología de aprendizaje automático (ML) utilizada por Amazon.com para obtener recomendaciones personalizadas en tiempo real, sin necesidad de experiencia en aprendizaje automático.
Amazon Personalize facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones capaces de ofrecer una amplia gama de experiencias de personalización, entre las que se incluyen las recomendaciones de productos específicos, la reclasificación de productos personalizada y el marketing directo personalizado. Amazon Personalize es un servicio de aprendizaje automático completamente administrado que va más allá de los sistemas de recomendación rígidos basados en reglas estáticas y que entrena, ajusta e implementa modelos de aprendizaje automático personalizados para brindar recomendaciones altamente personalizadas a los clientes de sectores como el comercio minorista y los medios y el entretenimiento.
Amazon Personalize aprovisiona la infraestructura necesaria y administra toda la canalización del aprendizaje automático, incluido el procesamiento de datos, la identificación de características, el uso de los mejores algoritmos y el entrenamiento, la optimización y el alojamiento de los modelos. Recibirá los resultados a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API) y solo pagará por lo que use, sin tarifas mínimas ni compromisos iniciales. Todos los datos están cifrados para garantizar la privacidad y seguridad y solo se utilizan para crear recomendaciones destinadas a los usuarios.
Beneficios
Ofrezca recomendaciones de alta calidad en tiempo real
Amazon Personalize utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear recomendaciones de alta calidad que respondan a las necesidades, las preferencias y el comportamiento cambiante específicos de sus usuarios, lo que mejora la interacción y la conversión. Estos algoritmos también abordan problemas complejos, como la creación de recomendaciones para nuevos usuarios, productos o contenido sin datos históricos.
Implemente fácilmente las recomendaciones personalizadas en días, no meses
Con Amazon Personalize, puede implementar un sistema a medida de recomendaciones de personalización, basado en el aprendizaje automático, con solo unos pocos clics y sin la carga vinculada con la creación, el entrenamiento y la implementación de una solución de aprendizaje automático manual.
Personalice cada punto de contacto a lo largo del recorrido del cliente
Amazon Personalize se integra fácilmente en sus sitios web, aplicaciones y sistemas de marketing por email y SMS existentes para proporcionar una experiencia de cliente única en todos los canales y dispositivos, lo que elimina los altos costos de infraestructura o recursos. Amazon Personalize le brinda flexibilidad para que utilice las recomendaciones en tiempo real o por lotes en función de lo que sea más apropiado para su caso de uso. Esto le permite ofrecer una amplia variedad de experiencias personalizadas para clientes a escala.
Privacidad y seguridad de datos
Todos los datos están cifrados para garantizar la privacidad y seguridad y solo se utilizan con el objeto de crear recomendaciones destinadas a sus clientes. Los datos no se comparten con los clientes ni con Amazon.com. También puede utilizar una de sus claves de AWS Key Management Service (AWS KMS) para tener más control sobre el acceso a los datos que se cifran. AWS KMS permite tener el control sobre quién puede usar las claves maestras de los clientes y acceder a los datos cifrados.
Amazon Personalize para ventas al por menor
Brindar experiencias de página de inicio únicas
Personalice la página de inicio de sus usuarios con las recomendaciones de productos basadas en su historial de compras.
Mejore las recomendaciones de productos
Recomiende artículos similares en las páginas de detalles de productos para ayudar a que los usuarios encuentren fácilmente lo que buscan.
Ayude a los clientes a encontrar los productos con mayor rapidez
Ayude a que los usuarios a encuentren rápidamente productos, ofertas y promociones nuevos y relevantes.
Clasificaciones de productos relevantes
Vuelva a clasificar fácilmente las recomendaciones de productos relevantes para obtener resultados comerciales tangibles.
Mejore la comunicación de marketing
Personalice las notificaciones push y los emails de marketing con recomendaciones de productos individualizadas.
Impulse las ventas adicionales y las ventas cruzadas
Combine Amazon Personalize con la lógica de negocio para crear recomendaciones de venta cruzada y venta adicional de carros de alta calidad.
Pomelo Fashion es una marca de moda omnicanal líder basada en Bangkok, Tailandia, con una base de clientes en todo el mundo.
Descubra cómo StockX utiliza Amazon Personalize para crear experiencias personalizadas de vanguardia para sus clientes sin tener experiencia previa en aprendizaje automático.
“Rápidamente, hemos aprendido sobre el potencial que tiene integrar el aprendizaje automático en todas las facetas de la empresa. El éxito que tuvimos hizo que los principales responsables de la toma de decisiones soliciten que integráramos Amazon Personalize en más experiencias de StockX y que intensificáramos nuestros esfuerzos de aprendizaje automático. Podemos decir con seguridad que la personalización es ahora un ciudadano de primera clase aquí”.
Descubra cómo Lotte Mart utiliza Amazon Personalize para permitir que más de 600 000 usuarios logren ahorrar en su experiencia de compra en la tienda.
“Después de usar Amazon Personalize, observamos una respuesta a los productos recomendados 5 veces mayor en comparación con la solución de análisis de big data anterior. Esto trajo 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 con tecnología de AWS es el primero de una implementación mucho más amplia de tecnologías de inteligencia artificial en toda nuestra organización”.
Amazon Personalize para medios y entretenimiento
Incremente el consumo de contenidos
Ofrezca recomendaciones de contenido individualizadas y altamente relevantes para videos, música, libros electrónicos y más.
Cree ubicaciones de anuncios personalizadas
Personalice la ubicación de los anuncios preroll, midroll y postroll dentro del contenido de audio y video.
Carruseles de contenido exclusivamente seleccionados
Cree carruseles de contenido personalizados para cada usuario en función de su historial de consumo de contenido.
Mejore la comunicación de marketing
Personalice las notificaciones push y los emails de marketing con recomendaciones de contenido individualizadas.
Destaque las nuevas ofertas de contenido
Ayude a los usuarios a encontrar contenido nuevo basado en sus gustos y preferencias únicos.
Mejorar las recomendaciones basadas en los géneros
Agregue recomendaciones individualizadas a los géneros según los carruseles y las listas de contenido.
Historias de clientes
Aprenda por qué Discovery acudió a Amazon Personalize a fin de permitir sugerencias de contenido personalizado para los usuarios de sus plataformas Discovery+.
Descubra cómo Pulselive usa Amazon Personalize para aumentar las vistas de los videos un 20 %, resaltar nuevas ofertas de contenido y crear una base de suscriptores.
“Estábamos encantados con nuestra primera incursión en el mundo del aprendizaje automático con Amazon Personalize. Todo el proceso de integración de un modelo entrenado en nuestro flujo de trabajo nos resultó increíblemente simple”.
“Con Amazon Personalize pudimos brindar las mejores recomendaciones de concursos posibles según el historial de reproducciones del usuario y también nos permitió vender productos más caros o complementarios. Esta característica nos ayudó a mejorar la cantidad promedio de inscripciones a concursos por usuario en un 12 % y también a mejorar el valor de transacción promedio de juego en un 8 %”.
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Agosto de 2020
Hao Ding, Vaibhav Sethi y Yen Su
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Septiembre de 2020
Andrew Hood e Ion Kleopas
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