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 
  • Búsqueda personalizada, por ejemplo, reclasificación de los resultados de búsqueda para un usuario en función de sus interacciones y actividades anteriores
  • 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 tendrán la opción de utilizar una API de JavaScript, un kit de desarrollo de software (SDK) de Android o iOS, y SDK del lado del servidor para enviar datos de secuencia de actividades en tiempo real a Amazon Personalize. Los desarrolladores también pueden apuntar a sus datos de catálogo y usuario que ya se encuentran en un servicio de AWS, como 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 que se entrena el modelo, Amazon Personalize lo implementa de manera automática para su uso en aplicaciones de producción.

Los desarrolladores también pueden agregar sus algoritmos existentes por medio de contenedores que se ajusten a las especificaciones de Amazon SageMaker en unos pocos y simples pasos desde la consola de Amazon Personalize o mediante distintas API. Luego, estos algoritmos proporcionados por los desarrolladores se pueden utilizar de la misma manera que los algoritmos nativos en Amazon Personalize y beneficiarse de la experiencia administrada que ofrece esta herramienta.

Una vez implementado el modelo, los desarrolladores llaman al servicio desde sus servicios de producción para obtener recomendaciones en tiempo real o en lotes, y Amazon Personalize escalará de manera automática a fin de adaptarse a los niveles de demanda. Una vez que Amazon Personalize comienza a realizar inferencias sobre el tráfico de producción, mide el aumento de las interacciones desde el momento de la personalización y genera informes en la consola de AWS para permitirles a los desarrolladores evaluar el éxito del modelo. 

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, 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 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. A continuación, los desarrolladores pueden configurar experiencias o widgets de personalización (por ejemplo, elementos relacionados o búsquedas personalizadas) mediante la consola de Amazon Personalize y utilizar una API de inferencia sencilla para obtener recomendaciones individualizadas durante la ejecución.

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 getRerankedResults. Ambas API devuelven una lista de identificadores de elementos, los cuales pueden ser identificadores de productos, de video, etcétera. 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 los ingresos por usuarios, los ingresos por sesión, el tiempo promedio por sesión, clics y tasas de retención.

Precios y disponibilidad

P: ¿Cuánto cuesta Amazon Personalize?

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

P: ¿Qué regiones de AWS están disponibles para Amazon Personalize?

R: Consulte la Tabla de regiones de la infraestructura global de AWS.

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

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