Aspectos generales

P: ¿Por qué debería utilizar Amazon Personalize?

R: Se ha demostrado empíricamente que Amazon Personalize aumenta la interacción con los usuarios clave y las métricas de ingresos en distintas industrias. En un estudio de mercado realizado sobre 1500 millones de sesiones de compras en empresas de E-Commerce, se determinó que el 11,5 % de los ingresos marginales se debía a las recomendaciones. Por ejemplo, el 30 % de las vistas de páginas de Amazon.com derivan de las recomendaciones.

P: ¿Cuáles son los casos de uso claves que admite Amazon Personalize?

R: Amazon Personalize admite los siguientes casos de uso claves:

  • Recomendaciones personalizadas
  • Artículos similares
  • Reordenación personalizada como, por ejemplo, reordenación de una lista de artículos para un usuario
  • Promociones y notificaciones personalizadas

P: ¿Cuáles son algunas de las aplicaciones empresariales más comunes de Amazon Personalize?

R: Amazon Personalize puede utilizarse para personalizar la experiencia del usuario final en cualquier canal digital. Los ejemplos incluyen recomendaciones de productos para E-Commerce, recomendaciones de artículos periodísticos y contenido para publicaciones, redes sociales y medios de comunicación, recomendaciones de hoteles para sitios web de viajes, recomendaciones sobre tarjetas de crédito para bancos, recomendaciones de parejas para sitios de citas. Estas recomendaciones y experiencias personalizadas pueden brindarse en sitios web, aplicaciones móviles o email y mensajería. Amazon Personalize también puede utilizarse con el fin de personalizar la experiencia del usuario cuando su interacción se realiza mediante un canal físico, por ejemplo: una empresa de entrega de comidas a domicilio puede personalizar la comida semanal de los usuarios que tienen un plan de suscripción.

Uso de Amazon Personalize

P: ¿Cómo puedo comenzar a utilizar Amazon Personalize?

R: Los desarrolladores comienzan por crear una cuenta y acceder a la consola para desarrolladores, la cual les proporciona un asistente de configuración intuitivo. Los desarrolladores tienen la opción de utilizar una API de JavaScript y SDK del lado del servidor para enviar datos de secuencia de actividades en tiempo real a Amazon Personalize o iniciar el proceso mediante un registro histórico de eventos del usuario. Los desarrolladores también pueden importar su catalogo (conjunto de datos de artículos) y los datos de usuario a través de Amazon S3. Luego, con una única llamada a la API, los desarrolladores pueden entrenar un modelo personalizado, ya sea dejando que el servicio elija el algoritmo adecuado para su conjunto de datos con AutoML o eligiendo en forma manual una de las numerosas opciones de algoritmos disponibles. Una vez entrenado, los modelos se pueden implementar con una única llamada a la API y ser utilizados por aplicaciones de producción. Una vez implementado el modelo, los desarrolladores llaman al servicio desde sus servicios de producción para obtener recomendaciones en tiempo real, y Amazon Personalize escalará de manera automática a fin de adaptarse a los niveles de demanda.

P: ¿Qué datos debo proporcionarle a Amazon Personalize?

R: Los desarrolladores deben proporcionarle los siguientes datos a Amazon Personalize:

  • Datos de secuencia de actividades o eventos del usuario. Los datos de las interacciones del usuario en el sitio web o la aplicación se capturan en la forma de eventos y se envían a Amazon Personalize, a menudo por medio de una integración que requiere una sola línea de código. Esto incluye, eventos clave, como clics, compras, visitas a artículos, agregar artículos al carro de compras, comentar, dar “me gusta”, etcétera. Al empezar a utilizar el servicio, los desarrolladores también pueden proporcionar un registro histórico de todos los datos de secuencias de actividades o eventos, si estuviese disponible.
  • Catálogo (artículo) de datos: puede ser cualquier tipo de catálogo, incluidos libros, videos, artículos periodísticos o productos. Esto incluye identificadores de elementos y los metadatos asociados con cada elemento. Estos datos son opcionales. 
  • Datos de usuario: datos de perfiles de usuarios, incluidos datos demográficos como sexo y edad. Estos datos son opcionales.

Amazon Personalize entrena e implementa un modelo basado en esos datos. Los desarrolladores pueden utilizar una API de inferencia simple para obtener recomendaciones individualizadas en tiempo real y generar una experiencia personalizada para los usuarios finales, de acuerdo con el tipo de modelo de personalización (p. ej.: personalización de usuario, artículos relacionados o reordenación personalizada).

P: ¿Cómo puedo aplicar o exportar las recomendaciones de Amazon Personalize a los flujos de trabajo o aplicaciones de mi negocio?

R: Amazon Personalize brinda a los clientes dos API de inferencia: getRecommendations y getPersonalizedRanking. Estas API devuelven una lista de itemID recomendadas para un usuario, una lista de artículos similares o una lista reordenada de elementos para un usuario. La itemID puede ser un identificador de producto, videoID, etc. Se espera que los clientes usen estos identificadores de elementos para generar la experiencia de los usuarios finales por medio de pasos, como recuperar imágenes y descripciones, y luego mostrar una visualización. En algunos casos, los clientes pueden hacer integraciones con servicios de envío de emails, servicios de notificaciones, u otros, de AWS o de terceros para generar la experiencia de los usuarios finales.

P: ¿Cómo se mide la efectividad de una personalización en Amazon Personalize?

A: Para medir la efectividad de una solución de personalización, en primer lugar, es necesario especificar un objetivo empresarial que el cliente quiera optimizar y, luego, medir el impacto de ese objetivo por medio de una prueba A/B. Estos objetivos suelen ser la tasa de clics, los ingresos por usuarios, los ingresos por sesión, el tiempo promedio por sesión, las tasas de retención, etc. Amazon Personalize también ofrece métricas sin conexión para los modelos entrenados con datos de cliente.

Precios

P: ¿Cuánto cuesta Amazon Personalize?

R: Consulte la página de precios de Amazon Personalize para obtener más información.

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Consulte la guía para desarrolladores a fin de obtener instrucciones sobre cómo utilizar Amazon Personalize.

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