Amazon Personalize

Créer plus rapidement des expériences utilisateur personnalisées en temps réel à l'échelle

Amazon Personalize permet aux développeurs de concevoir des applications avec la même technologie de machine learning (ML) utilisée par Amazon.com pour les recommandations personnalisées en temps réel. Aucune expertise en ML n'est requise.

Amazon Personalize facilite la conception par les développeurs d'applications capables de fournir une vaste gamme d'expériences de personnalisation, notamment des recommandations de produits spécifiques, des reclassements de produits personnalisés et le marketing direct personnalisé. Amazon Personalize est un service de machine learning entièrement géré qui va au-delà des systèmes rigides de recommandations basés sur des règles statiques. Ce service entraîne, règle et déploie des modèles de ML personnalisés afin d'offrir aux clients des recommandations hautement personnalisées, dans des secteurs comme la vente au détail, le multimédia et le divertissement.

Amazon Personalize alloue l'infrastructure nécessaire et gère l'intégralité du pipeline ML, y compris le traitement des données, l'identification des fonctions, l'utilisation des meilleurs algorithmes, ainsi que l'entraînement, l'optimisation et l'hébergement des modèles. Vous recevrez les résultats via une interface de programmation d'application (API) et vous ne paierez que ce que vous utilisez, sans frais minimum ou engagement préalable. Toutes les données sont chiffrées. Elles sont par conséquent privées et sécurisées, et ne sont utilisées que pour créer des recommandations à l'intention de vos utilisateurs.

 

Améliorez l'engagement et la conversion des clients avec Amazon Personalize (1:30)

Avantages

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Fournir des recommandations de haute qualité, en temps réel

Les algorithmes de ML utilisés par Amazon Personalize créent des recommandations de haute qualité qui répondent aux besoins spécifiques, aux préférences et à l'évolution de comportement de vos utilisateurs, ce qui améliore l'engagement client et la conversion. Ils sont également conçus pour gérer des problèmes complexes tels que la création de recommandations pour les nouveaux utilisateurs, les produits et le contenu sans historique.  

 

 

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Mettez en place facilement des recommandations personnalisées en plusieurs jours et non pas en mois

Grâce à Amazon Personalize, vous pouvez mettre en place un système de recommandations personnalisé alimenté par le ML en seulement quelques clics, sans avoir à concevoir, entraîner et déployer une solution de ML par vous-même.  

 

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Personnaliser chaque point de contact tout au long du parcours du client

Amazon Personalize s'intègre facilement à vos sites Web, à vos applications, à vos SMS et à vos systèmes de marketing par e-mail existants, pour offrir une expérience client unique sur tous les canaux et appareils et éliminant les coûts élevés d'infrastructure ou de ressources. Amazon Personalize vous permet d'utiliser de manière flexible les recommandations en temps réel ou par lots, selon ce qui correspond le mieux à votre cas d'utilisation. Cela vous permet d'offrir une vaste gamme d'expériences personnalisées aux clients à l'échelle.

 

 

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Protection des données et sécurité

Toutes vos données sont chiffrées. Elles sont par conséquent privées et sécurisées et ne sont utilisées que pour créer des recommandations à l'intention de vos clients. Les données ne sont pas partagées entre clients ni avec Amazon.com. Vous avez également la possibilité d'utiliser votre propre AWS Key Management Service (AWS KMS) pour mieux contrôler l'accès aux données que vous chiffrez. AWS KMS vous permet de garder le contrôle des personnes autorisées à utiliser vos clés principales client et à accéder à vos données chiffrées.


 

 

Fonctionnement

Comment fonctionne Amazon Personalize

Amazon Personalize pour la vente au détail

Offrez des expériences uniques sur votre page d'accueil

Personnalisez la page d'accueil de vos utilisateurs avec des recommandations de produits basées sur leur historique d'achat.

Affiner les recommandations de produits

Recommandez des articles similaires sur les pages détaillées des produits afin d'aider les utilisateurs à trouver facilement ce qu'ils cherchent.

Aider les clients à découvrir des produits plus rapidement

Aidez les utilisateurs à trouver rapidement de nouveaux produits, offres et promotions pertinents.

Classements de produits pertinents

Reclassez facilement les recommandations de produits pertinents afin d'obtenir des résultats commerciaux tangibles.

 

Améliorer la communication marketing

Personnalisez les notifications push et les e-mails marketing à l'aide de recommandations personnalisées de produits.

Dynamiser les ventes incitative et croisée

Combinez Amazon Personalize à la logique métier afin de créer des recommandations panier de vente incitative et de vente croisée de haute qualité.


ViewLift

Pomelo Fashion est une marque de mode omnicanale de premier plan basée à Bangkok, en Thaïlande, qui offre ses services à une clientèle mondiale.

Pomelo Fashion améliore son expérience client grâce à Amazon Personalize
ViewLift

Découvrez comment StockX utilise Amazon Personalize afin de créer des expériences personnalisées novatrices pour leurs clients, sans expérience préalable en machine learning.

« Nous découvrons rapidement la puissance de l'intégration du ML dans toutes les facettes de l'entreprise. Notre succès a poussé les décideurs clés à demander une intégration d'Amazon Personalize plus profonde dans l'expérience StockX et une expansion de nos initiatives en ML. Nous pouvons affirmer que la personnalisation occupe désormais une place majeure dans notre société. »

Lotte Mart

Découvrez comment Lotte Mart utilise Amazon Personalize pour permettre à plus de 600 000 utilisateurs d'économiser sur leur expérience d'achat en magasin.

« Avec Amazon Personalize, nous avons multiplié par cinq la réponse aux produits recommandés par rapport à notre solution d'analyse Big Data précédente, ce qui a entraîné une hausse de notre chiffre d'affaires mensuel. En particulier, Amazon Personalize nous a permis d'atteindre jusqu'à 40 % de hausse des ventes de produits que les clients n'avaient jamais achetés auparavant. Le nouveau service de recommandation à technologie AWS est le premier d'un déploiement de bien plus grande envergure de technologies IA au sein de notre entreprise. »

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Amazon Personalize pour le multimédia et le divertissement

Augmenter la consommation de contenu

Offrez des recommandations de contenu hautement pertinentes et personnalisées en matière de vidéos, de musique, d'eBooks, etc.

Créer des contenus publicitaires personnalisés

Personnalisez les contenus publicitaires pré-roll, mid-roll et post-roll au sein du contenu audio et vidéo.

Carrousels de contenu hautement organisés

Créer des carrousels de contenu personnalisés pour chaque utilisateur, selon leur historique de consommation de contenu.

Améliorer la communication marketing

Personnalisez les notifications push et les e-mails marketing à l'aide de recommandations de contenu personnalisées.

Mettre en valeur les offres de nouveau contenu

Aidez les utilisateurs à trouver du contenu nouveau et inédit selon leurs goûts et préférences.

Améliorer les recommandations selon le genre

Ajoutez des recommandations personnalisées au genre selon les carrousels et les listes de contenu.

ViewLift

Découvrez comment Pulselive utilise Amazon Personalize pour augmenter les vues de vidéos de 20 %, mettre en valeur les offres de nouveau contenu et construire une base d'abonnés.

« Nous avons été ravis de faire nos premiers pas dans le monde du ML avec Amazon Personalize. Nous avons constaté que le processus d'intégration d'un modèle entraîné dans notre flux de travail était vraiment simple. »

Lotte Mart
« Amazon Personalize nous a permis d'offrir les meilleures recommandations de concours possibles en fonction de l'historique de jeu des utilisateurs et également de les utiliser pour la vente incitative et la vente croisée de concours similaires. Grâce à cette fonction, nous avons réussi à augmenter le nombre moyen de participations à des concours des utilisateurs de 12 % et à améliorer la valeur moyenne de transaction de jeu de 8 %. »

 

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Exemples GitHub Amazon Personalize

Blocs-notes et exemples d'intégration et d'utilisation de diverses fonctions d'Amazon Personalize

 

Accéder à GitHub »

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Webinaire technique : Proposez à vos clients des recommandations personnalisées en temps réel

 

Juin 2020
Luis Lopez Soria

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