Amazon Personalize

Personnalisation et recommandation en temps réel, basées sur la même technologie que celle utilisée sur Amazon.com

Amazon Personalize, c'est comme avoir 24 heures sur 24 votre propre système de recommandations de machine learning Amazon.com.

Fort d'une expérience de plus de 20 ans dans le domaine des recommandations, Amazon Personalize vous permet de renforcer l'intérêt des clients grâce à des recommandations personnalisées de produits et de contenus en temps réel, et à des promotions marketing ciblées. Grâce au machine learning, Amazon Personalize crée des recommandations de qualité pour vos sites Web et vos applications. Il n’est pas nécessaire d’avoir une expérience en machine learning puisque grâce à des API simples, vous pouvez créer en quelques clics seulement, des modèles personnalisés sophistiqués. Amazon Personalize traite et analyse vos données pour en extraire les informations pertinentes. Ensuite, il vous propose un algorithme de machine learning, et entraîne et optimise un modèle personnalisé sur la base de vos données. 

Avantages

Des recommandations de meilleure qualité

Amazon Personalize utilise des algorithmes de machine learning pour créer des recommandations qui répondent aux besoins spécifiques, aux préférences et à l'évolution de comportement de vos utilisateurs en temps réel. Ces algorithmes permettent également de gérer des problèmes complexes courants tels que la création de recommandations pour les nouveaux utilisateurs, les produits sans historiques, et les biais de popularité.

Améliorer l'engagement et la conversion des utilisateurs

Amazon Personalize croise les données sur l'activité en temps réel des utilisateurs avec leur profil et avec les informations sur les produits, afin de déterminer le meilleur produit ou contenu à leur proposer. Vous pourrez ainsi comprendre plus rapidement l'intention des utilisateurs et leur offrir une expérience personnalisée dynamique, ce qui aidera à augmenter leur satisfaction ainsi que les chances d’aboutir à une vente.

Personnaliser chaque point d’accès

Amazon Personalize s'intègre facilement à vos sites Web, à vos applications, à vos SMS et à vos systèmes existants de marketing par e-mail, pour offrir une expérience unique à chaque utilisateur, quels que soient les canaux et les appareils utilisés. Ainsi, vos utilisateurs peuvent utiliser votre plateforme, peu importe la manière ou le moyen qu’ils choisissent.

Démarrez en quelques clics

Grâce à quelques appels d'API simples, Amazon Personalize automatise le machine learning complexe nécessaire à la création, à la formation, au réglage et au déploiement d’un modèle de recommandation, pour vous permettre d’offrir plus rapidement des expériences utilisateur personnalisées.

Fonctionnement

Comment fonctionne Amazon Personalize

Cas d'utilisation

Recommandations personnalisées

Des recommandations de produits et de contenus adaptées au profil et aux habitudes d’un utilisateur sont plus susceptibles de se transformer en ventes. Au lieu de fournir une expérience identique à tous les utilisateurs, Amazon Personalize permet de leur faire des recommandations sur la base de leur comportement, de leurs préférences et de leur historique, ce qui renforce leur intérêt et leur satisfaction en temps réel.

Recommandations de produits similaires

Les utilisateurs souhaitent recevoir des recommandations d’articles similaires pour les aider à découvrir de nouveaux produits ou à comparer les articles pour se rassurer de leur choix. Sur la base du comportement de l'utilisateur, Amazon Personalize recommande en temps réel des articles similaires de votre catalogue pour créer des expériences du type, les utilisateurs qui ont regardé "x" ont également regardé "y".

Classements personnalisés

Dans le cadre de vos activités, il vous est souvent demandé de faire la promotion de contenus ou de produits spécifiques, tels que des actualités, une nouvelle émission de télévision à succès, des marchandises saisonnières ou une offre promotionnelle limitée dans le temps. Que cette demande provienne d’une personne ou qu’elle soit dictée par une ligne de code ou par des règles commerciales en lien avec la gestion du cycle de vie des produits, Amazon Personalize vous permet de prioriser votre catalogue de produits pour atteindre vos objectifs.

L’expérience réussie de nos clients et partenaires

Segment

Segment est une société d'infrastructure de données clients qui utilise AWS pour aider ses clients à collecter et à unifier les données sur leurs utilisateurs et leur permet de créer des recommandations personnalisées avec Amazon Personalize. La société traite 450 milliards d'événements par mois en utilisant des milliers d'instances Amazon EC2 et gère plus de 16 000 conteneurs Dockers sur Amazon ECS.

Selon Calvin French-Owen, Responsable informatique et co-fondateur de Segment, beaucoup de leurs clients ont un besoin commercial de personnaliser le machine learning, mais ne possèdent pas suffisamment de données de formation pour construire des modèles de prédiction. « C'est une belle synergie grâce à laquelle ils peuvent faire tourner Segment très facilement dès le premier jour, et commencer à collecter toutes leurs données », ajoute Calvin French-Owen. Ils peuvent ensuite utiliser ces données pour alimenter ces recommandations sans avoir à construire leur propre pipeline de machine learning en utilisant Amazon Personalize.

Calvin French-Owen, Responsable informatique et co-fondateur, Segment

Segment permet à ses clients de créer des recommandations personnalisées grâce à Amazon Personalize (1:53)
Subway

La chaîne de restaurants Subway offre à ses clients dans plus de 100 pays des ingrédients de qualité et des combinaisons de saveurs avec près de 7 millions de sandwiches confectionnés sur commande chaque jour.

« Chez Subway, l'expérience du client est une priorité. Grâce à Amazon Personalize, nous pouvons rapidement fournir des recommandations personnalisées pour nos innombrables variétés d'ingrédients et de saveurs, adaptées aux modes de vie uniques de nos clients pressés. Amazon Personalize permet à notre équipe d’utiliser des appels d’API simples pour élaborer des recommandations sans nécessiter une expertise en machine learning. Nous sommes impatients de continuer à travailler avec Amazon Personalize pour offrir la meilleure expérience possible à nos clients qui veulent manger des produits frais. Nous avons déjà testé avec succès Personalize pour fournir des recommandations aux clients qui passent des commandes à partir de notre application, et nous sommes impatients de passer aux notifications personnalisées de l'application dans un avenir proche.”

Neville Hamilton, directeur de l'information par intérim, chez Subway

StockX

StockX est une jeune entreprise de Détroit qui révolutionne le e-commerce grâce à un marché enchère/demande unique en son genre. Sa plateforme s'inspire de la Bourse de New York et traite des marchandises telles que des baskets et des vêtements streetwear comme des marchandises négociables de grande valeur. Grâce à une expérience de marché transparente, StockX donne accès à des produits authentiques et très recherchés au vrai prix du marché.

L'entreprise a connu une croissance incroyable en 2019. À cette période, leur petit groupe d'ingénieurs en machine learning a ajouté à la page d'accueil une gamme de produits « Recommandé pour vous » à l'aide d'Amazon Personalize. C'est cette gamme qui est finalement devenue la plus performante de la page d'accueil. Découvrez leur parcours avec Amazon Personnaliser pour offrir des expériences utilisateur personnalisées. En savoir plus.

MECCA

MECCA propose à ses clients le meilleur des produits de beauté du monde dans ses magasins et ses chaînes de distribution en ligne d’Australie et de Nouvelle-Zélande. Nous offrons une expérience d'achat unique à nos clients. Dans plus d’une centaine de magasins, ils peuvent découvrir une vaste collection de produits de beauté de plus de 100 marques différentes, et bénéficier d’un service et d’une expertise en beauté hors pair.

Chez MECCA, ce qui nous importe, c’est de gagner et de conserver la confiance du client. Nous nous sommes fixé l’objectif d’offrir en ligne la même qualité de service personnalisé qu’en magasin. Une démonstration de faisabilité rapide et efficace avec Amazon Personalize et menée par les équipes technologique et CRM de MECCA, en collaboration avec notre partenaire Servian, a montré que nous pourrions accomplir beaucoup sans avoir à développer notre propre moteur de recommandations. Depuis l'intégration de Personalize, nous avons constaté que nos clients répondent positivement aux nouvelles recommandations. Les taux de clics sur les e-mails ont progressé de 65 % et les recettes réalisées à la suite des e-mails de recommandation de produits par Personalize ont connu une augmentation similaire. Afin de personnaliser davantage l’expérience client, l'utilisation de Personnaliser va désormais s’étendre à d'autres domaines, notamment à notre site Web.

Sam Bain, Directeur eCommerce et CRM, MECCA

Pulselive

Fier partenaire numérique de certains des plus grands noms du sport, Pulselive crée des expériences dont les fans de sport ne peuvent se passer, que ce soit le site officiel de la Coupe du monde de cricket ou les applications iOS et Android de la Premier League anglaise.

« Nous nous concentrons sur la manière dont nous pouvons utiliser les données pour personnaliser et améliorer l'expérience en ligne des fans pour nos clients grâce à la plate-forme Pulselive. Avec Amazon Personalize, nous fournissons désormais aux fans de sport des recommandations personnalisées grâce au machine learning. Nous ne nous considérons pas comme des experts en machine learning, mais nous constatons que Personalize était simple et que l'intégration a été effectuée en quelques jours. Pour l'un de nos clients, un club de football européen de premier plan comptant des millions de supporters dans le monde, nous avons immédiatement augmenté la consommation de vidéos de 20 % sur son site Web et son application mobile. Leurs fans adoptent clairement les nouvelles recommandations. Grâce à Amazon Personalize, nous serons en mesure de repousser encore plus loin les limites de la création d'expériences personnalisées basées sur des données individuelles pour les fans de sport du monde entier ».

Wyndham Richardson, directeur général et cofondateur de Pulselive

Dominos

Domino's Pizza Enterprises Ltd (DPE) est l'une des plus grandes entreprises de pizzas au monde. L’entreprise a pour objectif est d'être le leader des livraisons dans chaque quartier.

« Le client est au cœur de tout ce que nous faisons chez Domino’s, et nous travaillons sans relâche pour améliorer son expérience. Grâce à Amazon Personalize, nous sommes en mesure d’adopter une personnalisation à grande échelle pour l’ensemble de notre clientèle, ce qui était auparavant impossible. Amazon Personalize nous permet d'appliquer le contexte des clients individuels et de leur situation, et d'offrir des communications personnalisées telles que des offres spéciales par le biais de nos canaux numériques".

Allan Collins, directeur du marketing du groupe, Domino's Pizza Enterprises

Articles de blog et autres articles

Introduction aux filtres de recommandation dans Amazon Personalize
8 juin 2020
Vaibhav Sethi et Adam Ta

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Faire figure de pionnier dans les expériences utilisateur personnalisée à StockX avec Amazon Personalize
3 juin 2020
Sam Bean et Nic Roberts II

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