Precios de Amazon Personalize

Amazon Personalize utiliza machine learning para segmentar de forma automática a sus usuarios en función de su afinidad por diferentes productos, categorías, marcas, etc. para crear campañas de marketing más eficaces.

Se aplican los siguientes precios cuando se utilizan las siguientes recetas de segmentación de usuarios:

• aws-item-affinity
• aws-item-attribute
  

Se aplican cargos por GB de datos cargados a Amazon Personalize. Esto incluye los datos en tiempo real que se transmiten a Amazon Personalize y los datos en lotes que se cargan por medio de Amazon Simple Storage Service (S3).

Costo por la ingesta de datos: 0,05 USD por GB

Se aplican cargos por las horas de formación utilizadas para formar un modelo personalizado con sus datos. Una hora de formación representa 1 hora de capacidad informática con CPU de 4v y una memoria de 8 GiB. Amazon Personalize elije los mejores tipos de instancia de forma automática para crear sus soluciones, y tales instancias pueden superar las especificaciones de base de referencia para completar el trabajo más rápido. Este servicio calcula las horas de formación en función de la instancia utilizada con relación a la instancia de base de referencia. La cantidad de horas de formación cobradas puede ser mayor que el tiempo real transcurrido durante la formación.

Costo de formación: 0,24 USD por hora de formación

Se le cobra por elemento o consulta de los atributos del elemento en función de la cantidad de usuarios* en el conjunto de datos procesado por Amazon Personalize.

* La cantidad de usuarios (identificados con un “user_id”) se calcula como los usuarios únicos entre sus conjuntos de datos “Usuarios” e “Interacciones”.

Una empresa de venta minorista en línea utiliza la segmentación por lotes para generar listas de usuarios que podrían estar interesados en campañas de mensajería por SMS y en la aplicación sobre determinados productos que están a la venta. La empresa tiene 500 000 usuarios que serán tenidos en cuenta para las campañas. Utiliza 10 GB de datos y consume 50 horas de formación. La empresa forma la solución una vez al mes y ejecuta una segmentación de 10 productos cada dos semanas.

La factura del mes por el uso de Amazon Personalize incluirá lo siguiente:

• Cargo por el procesamiento y el almacenamiento de datos = 10 GB * 0,05 USD por GB = 0,50 USD
• Cargo por formación de la solución = 50 horas de formación * 0,24 USD por hora de formación = 12 USD
• Cargo por la generación de segmentos por lotes por los primeros 100 000 usuarios = 100 000 usuarios * 0,016 USD/1000 usuarios * 10 consultas * 2 veces por mes = 32 USD
• Cargo por la generación de segmentos por lotes por los siguientes 400 000 usuarios = 400 000 usuarios * 0,008 USD/1000 usuarios * 10 consultas * 2 veces por mes = 64 USD

Costo total = 0,50 USD + 12 USD + 32 USD + 64 USD = 108,50 USD

Una empresa de servicios multimedia utiliza la segmentación por lotes para identificar a los usuarios que podrían estar interesados en ver películas en streaming en función de las características de las películas, como el género, el actor o la actriz principal y los premios obtenidos. La empresa utiliza las listas de usuarios generadas para impulsar las notificaciones push y las campañas de marketing por email. El servicio cuenta con 20 millones de usuarios que se tienen en cuenta para cada campaña. La empresa utiliza 650 GB de datos y la formación para cada receta requiere 1800 horas de formación. Forma las dos soluciones una vez al mes y ejecuta la segmentación sobre 25 características diferentes de las películas cada semana.

La factura del mes por el uso de Amazon Personalize incluirá lo siguiente:

• Procesamiento y almacenamiento de datos = 650 GB * 0,05 USD por GB = 32,50 USD
• Cargo por formación de la solución = 2 soluciones * 1800 horas de formación * 0,24 USD por hora de formación = 864 USD
• Cargo por inferencia por los primeros 100 000 usuarios = 100 000 usuarios * 0,016 USD/1000 usuarios * 25 consultas * 4 veces por mes = 160 USD
• Cargo por la generación de segmentos por lotes por los siguientes 900 000 usuarios = 900 000 usuarios * 0,008 USD/1000 usuarios * 25 consultas * 4 veces por mes = 720 USD
• Cargo por la generación de segmentos por lotes por los siguientes 9 millones de usuarios = 9 000 000 usuarios * 0,004 USD/1000 usuarios * 25 consultas * 4 veces por mes = 3600 USD
• Cargo por la generación de segmentos por lotes por los siguientes 10 millones de usuarios = 10 000 000 usuarios * 0,001 USD/1000 usuarios * 25 consultas * 4 veces por mes = 1000 USD

Costo total = 32,50 USD + 864 USD + 160 USD + 720 USD + 3600 USD + 1000 USD = 6376,50 USD

Amazon Personalize facilita la creación de una amplia gama de experiencias de personalización, entre las que se incluyen las recomendaciones de productos específicos, la reclasificación personalizada de productos y el marketing directo personalizado. Las recomendaciones pueden ofrecerse en tiempo real para responder con rapidez a los cambios de intención del usuario o por lotes.

Se aplican los siguientes precios al utilizar las siguientes recetas:

• user-personalization
• popularity-count
• Personalized-Ranking
• Similar-Items
• SIMS
• HRNN (heredado)
• HRNN-Metadata (heredado)
• HRNN-Coldstart (heredado)
  

Se aplican cargos por GB de datos cargados a Amazon Personalize. Esto incluye los datos en tiempo real que se transmiten a Amazon Personalize y los datos en lotes que se cargan por medio de Amazon Simple Storage Service (S3).

Costo por la ingesta de datos: 0,05 USD por GB

A la hora de crear una solución personalizada, se aplican cargos por las horas de formación utilizadas para formar un modelo personalizado con sus datos. Una hora de formación representa 1 hora de capacidad informática con CPU de 4v y una memoria de 8 GiB. Amazon Personalize elije los mejores tipos de instancia de forma automática para crear sus soluciones, y tales instancias pueden superar las especificaciones de base de referencia para completar el trabajo más rápido. Personalize calcula las horas de formación en función de la instancia utilizada con relación a la instancia de base de referencia. La cantidad de horas de formación cobradas puede ser mayor que el tiempo real transcurrido durante la formación.

Costo de formación: 0,24 USD por hora de formación

Recomendaciones en tiempo real
Se aplican cargos por las solicitudes procesadas por Amazon Personalize. El uso de recomendaciones en tiempo real se mide en transacciones por segundo (TPS). Debe especificar el rendimiento mínimo que necesita. Si el rendimiento de las recomendaciones solicitadas supera la cantidad mínima de TPS aprovisionadas, Amazon Personalize se escala de forma automática para atender las solicitudes adicionales y vuelve a la cantidad mínima de TPS aprovisionadas cuando se reduce el tráfico. Las TPS reales que se atienden se calculan como el promedio de solicitudes por segundo en un periodo de cinco minutos.

En cuanto a las recomendaciones en tiempo real, se aplican cargos por la capacidad de rendimiento por hora en unidades de hora de TPS (redondeado a la hora más cercana). Esto se calcula tomando el valor máximo entre las TPS reales atendidas y la cantidad mínima de TPS aprovisionadas, para cada incremento de cinco minutos en la hora, multiplicado por el tiempo total utilizado para procesar las solicitudes. Su uso se suma por mes y se factura según los niveles de uso.

Hora de TPS = máximo de (TPS reales cumplidas, cantidad mínima de TPS aprovisionadas) * (5/60 minutos)

Recomendaciones en lote
Se le cobra la cantidad de usuarios solicitados cuando se usan las recetas “USER_PERSONALIZATION” y “PERSONALIZED_RANKING” y los elementos solicitados cuando se usa la receta “RELATED_ITEMS” para un trabajo de inferencia por lote, independientemente de la cantidad de resultados solicitados.

* Las recomendaciones generadas para cada usuario cuando se utiliza una “solución” basada en el tipo de receta “User-personalization” se cuentan como una recomendación, independientemente de la cantidad de resultados (elementos) solicitados por usuario para el precio por lote. De manera similar, solo paga la cantidad de usuarios procesados para “Personalized-ranking”, independientemente de la cantidad de elementos reorganizados por usuario, y la cantidad de elementos procesados cuando se usa la receta “Related_items”, independientemente de la cantidad de elementos similares por elemento solicitado.

Una empresa de servicios multimedia utiliza recomendaciones personalizadas para ofrecer recomendaciones en diferentes puntos del proceso de sus usuarios. Cargan 200 GB de datos durante el mes y forman una única solución una vez al día; cada formación tarda 20 minutos y consume 10 horas de formación. Además, el cliente utiliza una capacidad de inferencia de 10 TPS por 720 horas al mes para generar recomendaciones en tiempo real.

La factura del mes por el uso de Amazon Personalize incluirá lo siguiente:

• Cargo por el procesamiento y el almacenamiento de datos = 200 GB * 0,05 USD por GB = 10 USD
• Cargo por formación de la solución = 300 horas de formación * 0,24 USD por hora de formación = 72 USD
• Cargo por campaña (inferencia en tiempo real) = 10 * 720 * 0,20 USD por hora de TPS = 1440 USD

Costo total = 10 USD + 72 USD + 1440 USD = 1552 USD

Para simplificar, vamos a utilizar el mismo volumen de datos para la carga y la formación del ejemplo 1. Por lo tanto:

• Cargo por el procesamiento y el almacenamiento de datos = 200 GB * 0,05 USD por GB = 10 USD
• Cargo por formación de la solución = 300 horas de formación * 0,24 USD por hora de formación = 72 USD

Sin embargo, en este caso, vamos a modificar el volumen de solicitudes durante el día.

Uso y cargo por inferencias: en la siguiente tabla, analizamos un caso de tráfico variable y calculamos las horas de TPS consumidas en un día de uso:

Una empresa de venta minorista en línea utiliza recomendaciones por lote personalizadas para generar recomendaciones de elementos para sus usuarios, para usarlas en la personalización de los emails. Se utilizan 10 GB de datos, la formación consume 50 horas de formación, y se utiliza un trabajo de inferencia por lote para generar recomendaciones para 1 millón de usuarios con 10 recomendaciones de elementos para cada usuario.

En este caso, los cargos por el uso de Personalize serán los siguientes:

• Cargo por el procesamiento y el almacenamiento de datos = 10 GB * 0,05 USD por GB = 0,50 USD
• Cargo por formación de la solución = 50 horas de formación * 0,24 USD por hora de formación = 12 USD
• Cargo por inferencia = 1 millón de usuarios * 0,067 USD/1000 recomendaciones = 67 USD

Costo total = 0,50 USD + 12 USD + 67 USD = 79,50 USD