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
  • Articles similaires
  • Reclassement personnalisé, par ex. reclasser une liste d'articles pour un utilisateur
  • 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 et des kits SDK côté serveur pour envoyer des données de flux d’activités en temps réel vers Amazon Personalize ou d’amorcer le service en utilisant un journal d'historique des événements de l'utilisateur. Les développeurs peuvent également importer leur catalogue (ensemble de données d'articles) et des données utilisateur via Amazon S3. Ensuite, en quelques appels 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 formés, leurs modèles peuvent être déployés avec un seul appel API et utilisés par les applications de production. Une fois le déploiement effectué, les développeurs appellent le service depuis leurs services de production pour obtenir des recommandations en temps réel et Amazon Personalize s'adapte automatiquement à la demande.

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'événements : 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 mentions J'aime, 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 (articles) : 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 métadonnées 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 utiliser une API d'inférence simple pour obtenir des recommandations personnalisées pendant l'exécution et générer une expérience personnalisée pour les utilisateurs finaux en fonction du type de modèle de personnalisation utilisé (par ex. personnalisation basée sur l'utilisateur, les articles liés ou le reclassement personnalisé).

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

R: Amazon Personalize fournit aux clients deux API d'inférence: getRecommendations et getPersonalizedRanking. Ces API retournent une liste d'itemID recommandés pour un utilisateur, une liste d'articles similaires à un article ou une liste reclassée d'articles pour un utilisateur. L'itemID peut être un identifiant 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 taux de clics, les revenus par utilisateur, les revenus par session, le temps moyen passé par session, les taux de rétention, etc. Amazon Personalize fournit également des métriques hors ligne pour les modèles formés à partir des données utilisateur.

Tarification

Q : Combien coûte Amazon Personalize ?

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

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