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

Scegli la soluzione ideale per le tue esigenze

AWS offre due approcci per implementare una soluzione di personalizzazione basata su ML. In base alla fase del percorso di personalizzazione in cui si trova l'organizzazione, all'ambiente aziendale e ai profitti desiderati, AWS prevede dei servizi di AI pre-addestrati o Amazon SageMaker. Per le organizzazioni che vogliono iniziare con una soluzione di personalizzazione pre-addestrata, AWS offre Amazon Personalize, un servizio completamente gestito che racchiude gli oltre 20 anni di esperienza nella personalizzazione di Amazon. Le organizzazioni che vogliono sviluppare i loro modelli di machine learning per i motori dei suggerimenti, invece, possono utilizzare Amazon SageMaker, un servizio completamente gestito che aiuta i data scientist e gli sviluppatori di ML a creare, addestrare e distribuire rapidamente dei modelli di machine learning.

Amazon Personalize

Amazon Personalize consente agli sviluppatori di creare applicazioni con la stessa tecnologia di ML utilizzata da Amazon.com per consigli su misura in tempo reale, senza richiedere alcuna esperienza in ML. Amazon Personalize automatizza molte delle fasi più complicate richieste per creare, addestrare e distribuire 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. Amazon Personalize utilizza gli algoritmi proprietari di ML di Amazon per creare modelli di personalizzazione di alta qualità personalizzati in base ai dati. Amazon Personalize è una soluzione accessibile per gli sviluppatori di app ed espande la portata del ML fino a un ampio set di organizzazioni, fornendo una soluzione alternativa a quelli con priorità concorrenti al ML.

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di ML di creare, addestrare e distribuire in modo rapido modelli di machine learning. SageMaker semplifica i passaggi del processo di machine learning per sviluppare modelli fai da te di alta qualità in modo più facile. SageMaker fornisce diversi algoritmi di machine learning integrati, come le macchine di fattorizzazione e XGBoost, che sono ottimizzati per la personalizzazione e immediatamente utilizzabili per addestrare e distribuire i modelli di ML. Inoltre, puoi utilizzare anche il tuo algoritmo di personalizzazione o il tuo modello in SageMaker o selezionarli tra centinaia di algoritmi e modelli pre-addestrati in AWS Marketplace.

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Risorse

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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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