Personalizza l'esperienza dei tuoi clienti

Aumenta il coinvolgimento, la conversione e i profitti con il machine learning

La possibilità di offrire esperienze digitali più sofisticate si è evoluta nel tempo, e così hanno fatto anche le aspettative e la domanda dei clienti, che vogliono ricevere esperienze più personalizzate da parte dei brand con cui interagiscono nei settori di vendita, media e intrattenimento, viaggi, alberghiero e molto altro. Oggi i clienti si aspettano esperienze curate in tempo reale sui canali digitali durante la valutazione, l'acquisto e l'utilizzo dei prodotti e dei servizi.

Il machine learning (ML) può aiutare le organizzazioni a personalizzare accuratamente l'esperienza, ottenendo miglioramenti nel coinvolgimento dei clienti, nella conversione, nei profitti e nei margini per differenziarsi nel mondo digitale.

AWS prevede soluzioni di machine learning che offrono esperienze personalizzate di più alta qualità per i clienti su tutti i canali digitali e create appositamente secondo le necessità aziendali.

Personalize Customer Recommendations with Machine Learning (2:41)

Vantaggi

Offerta di migliori esperienze personalizzate

Offerta di migliori esperienze personalizzate

Risoluzione di problemi comuni come gli errori relativi alla popolarità (ovvero mostrare ai clienti il prodotto o il contenuto più famoso) e la cosiddetta "cold start" (quando non esistono storie su utenti, prodotti e contenuti), che peggiorano l'esperienza dei clienti e diminuiscono la possibilità di scoprire nuovi elementi o contenuti nel catalogo di un'organizzazione.

Aumento del coinvolgimento dei clienti

Aumento del coinvolgimento dei clienti

Aumenta il coinvolgimento e la conversione dei clienti fornendo loro esperienze dinamiche e suggerimenti ottimali per prodotti e contenuti utilizzando i dati delle attività degli utenti in tempo reale e le informazioni dei profili utente.

Personalizzazione di ogni touchpoint

Personalizzazione di ogni touchpoint

Integra facilmente la personalizzazione nei siti Web, nelle app, negli SMS e nei sistemi di e-mail di marketing esistenti per offrire un'esperienza cliente unica su tutti i canali e dispositivi.

Testimonianze dei clienti

Pulselive
"Siamo concentrati su come possiamo utilizzare i dati per personalizzare e migliorare l'esperienza dei tifosi online per i nostri clienti attraverso la piattaforma Pulselive. Con Amazon Personalize, ora offriamo agli appassionati di sport consigli personalizzati abilitati dal machine learning. Non ci consideriamo esperti di machine learning, ma abbiamo trovato Personalize semplice e l'integrazione è stata completata in pochi giorni. Per uno dei nostri clienti, una delle principali società calcistiche europee con milioni di tifosi in tutto il mondo, abbiamo immediatamente aumentato il consumo di video del 20% sul loro sito Web e sulla loro app mobile. I loro tifosi hanno chiaramente abbracciato questi nuovi suggerimenti. Grazie ad Amazon Personalize, saremo in grado di superare ulteriormente i limiti nella creazione di esperienze personalizzate 1:1 basate sui dati per gli appassionati di sport ovunque."

Wyndham Richardson, Managing Director e cofondatore - Pulselive

Lotte Mart
"Per poter rivolgere maggiormente l’attenzione sul cliente, dimensionare la nostra portata e aumentare l’utilizzo della piattaforma da parte degli utenti, abbiamo optato per Amazon Personalize, che ci consente di abilitare oltre 600.000 utenti della nostra app mobile M Coupon a risparmiare sulla loro esperienza di acquisto in negozio. Grazie ad Amazon Personalize abbiamo registrato un aumento di 5 volte in risposta ai prodotti consigliati rispetto alla nostra precedente soluzione di analisi di Big Data con conseguente aumento delle entrate mensili. In particolare, Amazon Personalize ha aumentato fino al 40% il numero di prodotti che i clienti non avevano mai acquistato prima. Il nuovo servizio di consulenza powered by AWS rappresenta il primo di tanti altri lanci di tecnologie di intelligenza artificiale che coinvolge tutta la nostra organizzazione."

Jaehyun Shin, Big Data Team Leader - Lotte Mart

Zalando
"Il valore di Zalando ruota intorno all'orientamento al cliente, alla velocità, allo spirito imprenditoriale e alla responsabilizzazione. Abbiamo deciso di standardizzare i carichi di lavoro di machine learning su AWS per migliorare l'esperienza del cliente, fornire al nostro team gli strumenti e i processi che aumentino la produttività e far fare il salto di qualità alla nostra azienda. Grazie all'utilizzo di Amazon SageMaker, Zalando può condurre al meglio le campagne, generare outfit personalizzati e offrire esperienze migliori ai clienti. Con le soluzioni fornite da AWS, la produttività dei nostri ingegneri e dei nostri data scientist è aumentata del 20%."

Rodrigue Schäfer, Director Digital Foundation - Zalando

Zappos
"Noi di Zappos stiamo migliorando notevolmente l'esperienza e-commerce dei clienti grazie alle soluzioni di analisi e machine learning che ci permettono di personalizzare le dimensioni e i risultati di ricerca per gli utenti individuali preservando allo stesso tempo l'esperienza utente altamente semplice e rapida. Con Amazon SageMaker possiamo predire la taglia delle scarpe del cliente. AWS è il nostro standard aziendale per il machine learning e l'intelligenza artificiale perché i servizi AWS consentono agli ingegneri di concentrarsi sul miglioramento delle prestazioni e dei risultati invece che sui costi generali di DevOps."

Ameen Kazerouni, Head of Machine Learning Research and Platforms - Zappos

Casi d'uso

Vendita al dettaglio

Offri esperienze uniche sulla homepage

Personalizza l'homepage degli utenti, consigliando prodotti in base alla cronologia di acquisti.

Aiuta i clienti a scoprire i prodotti più rapidamente

Aiuta gli utenti a trovare velocemente nuovi prodotti, offerte e promozioni in evidenza.

Migliora la comunicazione di marketing

Personalizza le notifiche push e le e-mail di marketing con suggerimenti personalizzati sui prodotti.

Ottimizza i suggerimenti per i prodotti

Consiglia articoli simili sulle pagine sulle pagine dei dettagli del prodotto per aiutare gli utenti a trovare facilmente l'articolo desiderato.

Classifica dei prodotti in evidenza

Riclassifica facilmente i suggerimenti sui prodotti in evidenza per raggiungere risultati aziendali tangibili.

Incrementa l'upselling e il cross-selling

Combina Amazon Personalize con la logica di business per creare suggerimenti di cross-selling e upselling di elevata qualità nel carrello acquisti.

Media e intrattenimento

Aumenta il consumo di contenuti

Offri suggerimenti di contenuti su misura e pertinenti per video, musica, eBook e molto altro ancora.

Carousel di contenuti estremamente curati

Crea carousel di contenuti personalizzati per tutti gli utenti in base alla cronologia relativa al consumo di contenuti.

Metti in evidenza le nuove offerte di contenuti

Aiuta gli utenti a trovare nuovi contenuti in base ai loro gusti e preferenze.

Crea inserimenti di annunci personalizzati

Personalizza inserimenti di annunci pre-roll, mid-roll e post-roll in contenuti audio e video.

Potenzia la comunicazione di marketing

Personalizza le notifiche push e le e-mail di marketing con suggerimenti su contenuti su misura.

Migliora i suggerimenti basati sul genere

Aggiungi suggerimenti su misura a liste e carousel di contenuti basati sul genere.

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Grazie ad Amazon Personalize, puoi implementare un sistema di suggerimenti di personalizzazione su misura basato sul machine learning in pochi clic. Non dovrai più costruire, addestrare e implementare una soluzione di ML "fai da te". Le organizzazioni che preferiscono sviluppare i propri modelli di machine learning per i motori di suggerimento possono utilizzare Amazon SageMaker.

Amazon Personalize consente agli sviluppatori di costruire applicazioni con la stessa tecnologia di ML utilizzata da Amazon.com per suggerimenti su misura in tempo reale, senza richiedere alcuna esperienza nell'ambito del ML.

Amazon Personalize automatizza molte delle fasi più complicate richieste per costruire, addestrare e implementare un modello ML, facilitando lo sviluppo di applicazioni per una vasta gamma di casi d'uso di personalizzazione, ad esempio i suggerimenti specifici su prodotti o contenuti, i risultati di ricerca individuali e le comunicazioni di marketing personalizzate.

Puoi fare riferimento a AWS Solutions Reference Architectures (soluzioni AWS per le architetture di riferimento).

Le soluzioni AWS per le architetture di riferimento sono una collezione di diagrammi di architettura creati da AWS. Forniscono guide prescrittive per applicazioni nonché altre istruzioni per replicare i carichi di lavoro nel tuo account AWS.

Personalizza e migliora l'esperienza cliente identificando gli ospiti conosciuti e sconosciuti su tutti i canali. Utilizza l'attività di interazione con i clienti su tutti i canali per presentare offerte e campagne che generano un elevato ritorno sull'investimento (ROI)

Personalizza e migliora l'esperienza cliente identificando i viaggiatori conosciuti e sconosciuti su tutti i canali. Utilizza l'attività di interazione dei clienti su tutti i canali per creare offerte e campagne che generano un elevato ritorno sull'investimento (ROI).

Puoi anche implementare le seguenti implementazioni di soluzioni AWS.

Le implementazioni di soluzioni AWS consentono di risolvere i problemi più comuni e costruire più velocemente con la piattaforma AWS. Le implementazioni di soluzioni AWS sono costruite dai progettisti AWS per essere efficaci, affidabili, sicure, convenienti dal punto di vista operativo. Ciascuna implementazione di soluzioni AWS viene fornita con un'architettura dettagliata, una guida all'implementazione e le istruzioni per l'implementazione manuale e automatizzata.

Questa soluzione di consente di costruire esperienze personalizzate Amazon Personalize per il tuo portfolio di prodotti. Amazon Personalize ti permette di creare modelli suggerimenti personalizzati su vasta scala. Questa soluzione semplifica e accelera lo sviluppo e l'implementazione del tuo carico di lavoro di personalizzazione attraverso automazione e pianificazione end-to-end di aggiornamenti per le risorse all'interno del servizio Amazon Personalize

Risorse

Offer your customers real-time personalized recommendations using machine learning

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Amazon Personalize can now create up to 50% better recommendations for fast changing catalogs of new products and fresh content

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How dely uses Amazon SageMaker to provide personalized recipe recommendations

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