Publié le: Nov 29, 2021
Aujourd'hui, Amazon Personalize a le plaisir de vous annoncer des outils de recommandation optimisés afin d'offrir des expériences personnalisées dans le cadre de cas d'utilisation courants dans les secteurs des médias et du divertissement ainsi que de la vente au détail. Il est désormais possible d'offrir plus facilement et rapidement des expériences utilisateur hautement performantes dans vos applications sans nécessiter une quelconque expertise en ML. Les outils de recommandation réduisent le temps nécessaire à la création et à la fourniture d'expériences personnalisées comme à la gestion complète du cycle de vie de l'expérience afin de vous aider à vous assurer que les recommandations que vous faites soient les plus pertinentes pour vos utilisateurs.
Personnaliser les expériences en fonction des utilisateurs exige différents types de recommandations aux différentes étapes du parcours d'un utilisateur. Les applications de médias et de divertissement accroissent l'engagement et la fidélisation en offrant des recommandations personnalisées comme « Meilleures sélections » sur l'écran d'accueil des utilisateurs et « Similaire à X » sur les pages détaillées de vidéos où le contexte de ce qu'un utilisateur a regardé est essentiel pour découvrir ce qu'il va regarder ensuite. Les entreprises de vente au détail ont besoin de recommandations pour mettre en avant les « Meilleures ventes » et les produits « Achetés fréquemment ensemble » afin de permettre aux clients de créer plus facilement leurs paniers au moment du paiement. Les outils de recommandation d'Amazon Personalize simplifient la création et le maintien de ces expériences utilisateur personnalisées. Personalize prend en compte le contexte spécifique à l'entreprise et sélectionne les paramètres optimaux pour nos modèles de machine learning sous-jacents utilisés pour traiter les recommandations. En gérant entièrement le cycle de vie de maintien et d'hébergement de ces modèles, Amazon Personalize permet d'offrir ces expériences plus facilement et rapidement dans votre application.
Les clients du secteur des médias et du divertissement peuvent choisir parmi des cas d'utilisation tels que :
- « Les plus populaires »
- « Parce que vous avez regardé X »
- « Similaire à X »
- « Meilleures sélections pour vous »
Les clients du secteur de la vente au détail peuvent choisir parmi des cas d'utilisation tels que :
- « Meilleures ventes »
- « Les plus consultés »
- « Achetés fréquemment ensemble »
- « Les clients ayant consulté cet article ont également regardé »
- « Recommandés pour vous »
Les outils de recommandation dans Amazon Personalize vous permettent de personnaliser votre site Web, votre application, vos annonces, vos e-mails et bien plus en utilisant la même technologie de machine learning qu'Amazon.com, sans exiger d'expérience préalable en machine learning. Pour démarrer avec Amazon Personalize, consultez notre documentation.