Questions d'ordre général

Q : Pourquoi utiliser Amazon Personalize ?

R : Il a été prouvé empiriquement que Amazon Personalization augmentait les indicateurs de revenus et d’engagement des utilisateurs clés dans divers secteurs. Une étude de marché portant sur 1,5 milliard de sessions d'achat dans des entreprises de commerce électronique a révélé que 11,5 % de revenus supplémentaires sont attribués aux recommandations. Par exemple, 30 % des pages vues sur Amazon.com sont basées sur des recommandations.

Q : Quels sont les cas d'utilisation clés pris en charge par Amazon Personalize ?

R : Amazon Personalize prend en charge les cas d'utilisation clés suivants :

  • Recommandations personnalisées 
  • Recherche personnalisée, c’est-à-dire re-classer les résultats de recherche d’un utilisateur en fonction de ses interactions et de ses activités passées.
  • Promotions et notifications personnalisées

Q : Quelles sont certaines des applications commerciales courantes pour Amazon Personalize ?

R : Amazon Personalize peut être utilisé pour personnaliser l'expérience de l'utilisateur final sur n'importe quel canal numérique. Les exemples incluent les recommandations de produits pour le commerce électronique, les articles de presse et les recommandations de contenu pour les médias et les réseaux sociaux, les recommandations d'hôtels pour les sites de voyages, les recommandations de cartes de crédit pour les banques et les recommandations de correspondance pour les sites de rencontres. Ces recommandations et expériences personnalisées peuvent être diffusées sur des sites Web, des applications mobiles ou par e-mail/messagerie. Amazon Personalize peut également être utilisé pour personnaliser l'expérience de l'utilisateur lorsque l'interaction de l'utilisateur se fait par un canal physique. Par exemple, une société de distribution de repas peut personnaliser un repas hebdomadaire pour les utilisateurs ayant un plan d'abonnement.

Utilisation d’Amazon Personalize

Q : Comment démarrer avec Amazon Personalize ?

R : Les développeurs démarrent en créant un compte et en accédant à la console pour développeurs Amazon Personalize, qui les guide à travers un assistant de configuration intuitive. Les développeurs auront la possibilité d’utiliser une API JavaScript, un kit SDK Android/iOS et des kits SDK côté serveur pour envoyer des données de flux d’activités en temps réel vers Amazon Personalize. Les développeurs peuvent également pointer vers leur catalogue et les données utilisateur qui se trouvent déjà sur des services AWS tels que S3. Ensuite, avec un seul appel d'API, les développeurs peuvent former un modèle de personnalisation, en laissant le service choisir le bon algorithme pour son jeu de données avec AutoML ou en choisissant manuellement l'une des nombreuses options d'algorithme disponibles. Une fois formé, Amazon Personalize déploie automatiquement le modèle pour qu’il soit utilisé par les applications de production.

Les développeurs peuvent également ajouter leurs algorithmes existants via des conteneurs conformes aux spécifications Amazon SageMaker en quelques étapes simples à partir de la console Amazon Personalize ou via des API. Les algorithmes fournis par les développeurs peuvent ensuite être utilisés de la même manière que les algorithmes natifs d'Amazon Personalize et profiter de son expérience gérée.

Une fois le déploiement effectué, les développeurs appellent le service depuis leurs services de production pour obtenir des recommandations en temps réel ou par lots. Amazon Personalize s'adapte automatiquement à la demande. Une fois qu'Amazon Personalize commence à faire des inférences sur le trafic de production, il mesure l'augmentation de l’engagement liée à la personnalisation et génère des rapports dans la console AWS pour permettre aux développeurs d'évaluer le succès du modèle. 

Q : Quelles données dois-je fournir à Amazon Personalize ?

R : Les développeurs doivent fournir les données suivantes à Amazon Personalize :

  • Flux d'activité utilisateur ou données d'événement - Les données d'interaction utilisateur sur le site Web ou sur l'application sont capturées sous forme d'événements et envoyées à Amazon Personalize, généralement via une intégration n’impliquant qu’une seule ligne de code. Cela inclut les événements clés comme les clics, les achats, les ajouts au panier, les commentaires, etc. Lors de l'intégration au service, les développeurs peuvent également fournir un journal d’historique de toutes les données de flux d'événements ou d’activités, le cas échéant.
  • Données de catalogue - Cela peut être n'importe quel type de catalogue, y compris des livres, des vidéos, des articles de presse ou des produits. Cela implique des identifiants d’article et des méta-données associées à chaque article. Ces données sont facultatives. 
  • Données d'utilisateur - Données de profil d'utilisateur, y compris des données démographiques d'utilisateur telles que le sexe et l'âge. Ces données sont facultatives.

Amazon Personalize formera et déploiera un modèle basé sur ces données. Les développeurs peuvent ensuite configurer des expériences ou widgets de personnalisation (éléments associés ou recherche personnalisée, par exemple) à l'aide de la console Amazon Personalize et utiliser une API d'inférence pour obtenir des recommandations personnalisées au moment de l'exécution.

Q : Comment appliquer/exporter des recommandations Amazon Personalize aux flux de travail ou applications de mon entreprise ?

R: Amazon Personalize fournit aux clients deux API d'inférence: getRecommendations et getRerankedResults. Ces deux API renvoient une liste itemID, un itemID pouvant être un identifiant de produit, un videoID, etc. Les clients peuvent ensuite utiliser ces itemID pour générer l’expérience de l’utilisateur final par des étapes telles que la récupération d’une image et d’une description, puis effectuer le rendu d’un affichage. Dans certains cas, les clients peuvent intégrer des services de messagerie AWS ou tiers ou des services de notification, et bien plus, pour générer l'expérience de l'utilisateur final.

Q : Comment l'efficacité d'une personnalisation est-elle mesurée dans Amazon Personalize ?

R : L'efficacité d'une solution de personnalisation peut être mesurée en spécifiant d'abord un objectif d’affaires que le client souhaite optimiser, puis en mesurant l'impact sur cet objectif via un test A/B. Ces objectifs sont généralement les revenus par utilisateur, les revenus par session, le temps moyen passé par session, les taux de clics et les taux de rétention.

Tarification et disponibilité

Q : Combien coûte Amazon Personalize ?

R : Consultez la page de tarification d'Amazon Translate pour en savoir plus.

Q : Quelles sont les régions AWS disponibles pour Amazon Personalize ?

R : Consultez le tableau des régions de l'infrastructure mondiale AWS.

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