À quoi sert cette implémentation des solutions AWS ?

L'implication prédictive des utilisateurs fournit une architecture simple qui automatise l'émission de recommandations prédictives basées sur l'activité des utilisateurs dans Amazon Personalize, ainsi que la mise à jour, en fonction de ces recommandations, des points de terminaison Amazon Pinpoint.

Cette solution est conçue pour fournir une architecture simple, afin de démontrer comment utiliser le ML pour effectuer des recommandations sur les produits et mettre automatiquement à jour vos points de terminaison et segments. Vous pouvez utiliser cette architecture dans de nombreux cas d'utilisation.

Présentation de l'implémentation des solutions AWS

Le diagramme ci-dessous présente l'architecture que vous pouvez déployer automatiquement à l'aide du guide d'implémentation de la solution et du modèle AWS CloudFormation fourni.

Implication prédictive des utilisateurs | Diagramme d'architecture
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Architecture d'implication prédictive des utilisateurs

Le modèle AWS CloudFormation déploie une fonction AWS Lambda qui récupère les données d'activité des utilisateurs depuis une application. La fonction envoie ces données à Amazon Personalize, qui exécute un modèle de machine learning (ML) sur les données pour identifier des schémas. Amazon Personalize génère un classement personnalisé d'éléments recommandés pour chaque ID d'utilisateur.

La fonction Lambda récupère les classements personnalisés et les renvoie à Amazon Pinpoint, qui utilise ces recommandations pour mettre automatiquement à jour les points de terminaison appartenant à vos segments d'après la correspondance entre le classement personnalisé et vos filtres de segments. Par exemple, si un client qui vous envoyait des messages sur un produit A présente désormais une préférence pour un produit B d'après ses activités récentes, cette solution met automatiquement à jour le point de terminaison client pour déplacer le point de terminaison du segment recevant les messages sur le produit A vers le segment recevant les messages du produit B.

Vous pouvez également définir des campagnes pour envoyer des messages personnalisés, en temps opportun et pertinents aux segments mis à jour par cette solution. Vous pouvez choisir d'envoyer des messages immédiatement, plus tard ou de créer une campagne récurrente qui envoie des messages selon des intervalles définis. Pour plus d'informations, consultez la campagnes d'Amazon Pinpoint.

Cette solution comprend un exemple de jeu de données de recherches automobiles personnalisées utilisé pour entraîner le modèle de machine learning (ML) de la solution. La solution comprend également une démonstration indiquant comment utiliser le ML pour effecteur des recommandations sur les produits et mettre automatiquement à jour vos points de terminaison et segments. Vous pouvez utiliser cette architecture dans de nombreux cas d'utilisation.

Implication prédictive des utilisateurs

Version 1.0
Dernière mise à jour : 11/2019
Auteur : AWS

Temps de déploiement estimé : 10 min

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Fonctions

Automatisation

Créez une architecture qui met automatiquement à jour les points de terminaison Amazon Pinpoint avec des recommandations prédictives d'Amazon Personalize.

Démonstration

Cette solution comprend un exemple de jeu de données de recherches automobiles personnalisées et une démonstration que vous pouvez utiliser pour illustrer les fonctions de la solution.
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