Personnalisation
Le secteur du voyage et de l’hôtellerie se standardise de plus en plus, c’est pourquoi les expériences personnalisées font vraiment la différence. Les sociétés proposant des produits et services correspondant aux goûts et préférences de certains clients sont récompensées par la fidélité. L’utilisation du machine learning (ML) et de l’intelligence artificielle (IA) pour évaluer les données des clients est devenue un véritable enjeu pour calculer des schémas et solutions potentiels.
AWS dispose de l’ensemble le plus complet de services ML/IA, ainsi que d’un écosystème permettant de proposer des expériences personnalisées, même pour les sociétés avec peu, voire pas, d’expérience. Grâce à AWS, les sociétés peuvent traiter les données, identifier ce qui compte, expérimenter des algorithmes et optimiser un modèle de personnalisation poussé. Il est ainsi possible de rendre pertinentes les recommandations ou de personnaliser les messages pour proposer une expérience client améliorée et inspirée. En particulier, Amazon Personalize, un service AWS de ML, permet aux développeurs de créer facilement des recommandations personnalisées pour les clients utilisant leurs applications.
Coup de projecteur sur le client
Domino's Pizza
« Le client est au cœur de tout ce que nous faisons chez Domino, 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 de chaque client et sa situation et de fournir des communications personnalisées, telles que des bons plans et des offres spéciales, via nos canaux numériques. »
Allan Collins, directeur marketing du groupe chez Domino's Pizza Enterprises
Hyatt
Hyatt, entreprise basée à Chicago, est un leader dans l’hôtellerie avec un portefeuille de 19 marques premium. Comme Hyatt a commencé à se concentrer sur une expérience client encore meilleure, la société a cherché à améliorer ses interactions avec les clients sur ses sites et en ligne. La quantité croissante de données clients créées par les interactions numériques a permis de mieux répondre aux besoins et aux préférences des clients de Hyatt. La société a utilisé les services de machine-learning et d’analyse des données d’AWS pour effectuer des recommandations sur mesure pour chaque client, ce qui lui a permis de distinguer les séjours de loisir et professionnels, de proposer des recommandations de site en ligne, et de proposer des surclassements de chambre, de spa, de restaurant et d’autres recommandations lorsque les clients arrivent sur place. Les recommandations personnalisées de Hyatt ont amélioré l’expérience de ses clients et ont généré pas moins de 40 million de USD de chiffre d’affaires en plus au cours des six premiers mois de 2019.
« AWS permet à Hyatt d’accomplir sa mission et de proposer des expériences personnalisées pour ses clients. Nous nous engageons à offrir un service unique et c’est ce qui nous différencie de la concurrence et fidélise nos clients. Grâce à AWS, nous avons étendu l’offre de services de Hyatt au sein de nos propriétés et sur les voies numériques pour proposer des recommandations et des expériences personnalisées pour chaque visiteur. »
SriHari Thotapali, Responsable mondial de l’analyse, Hyatt
Subway
La chaîne de restaurants Subway propose à ses clients dans plus de 100 pays des combinaisons d'ingrédients et de saveurs de qualité, avec près de 7 millions de sandwichs préparés à la 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 à nos clients qui souhaitent manger des produits frais. Nous avons déjà testé avec succès l’utilisation de Personnalize pour fournir des recommandations aux clients effectuant des commandes à partir de notre application, et nous sommes ravis de développer prochainement les notifications d’applications personnalisées. »
Neville Hamilton, vice-président de la stratégie, Amérique du Nord - Subway
Cas d'utilisation
-
Personnalisation en utilisant l'IA/le ML
-
Personnalisation en utilisant l'IA/le ML
-
Personnalisation à l'aide de l'IA/du ML pour l'aviation et l'hébergement
Personnalisation à l'aide de l'IA/du ML pour l'aviation et Personnalisation à l'aide de l'IA/du ML pour l'hébergement montrent comment intégrer la plateforme de données d'informations sur les clients (vue client unifiée) avec le moteur Amazon Personalize. Elles permettent l'interaction avec le client sur son canal de communication préféré en utilisant Amazon Pinpoint. Cette architecture peut servir à réduire le coût d'envoi d'e-mails et à éliminer les coûts d'intégration en regroupant plusieurs fournisseurs de messagerie électronique et de SMS grâce à Amazon Pinpoint.
