Amazon Personalize

Migliora l'esperienza del cliente con la personalizzazione basata su ML

Cos'è Amazon Personalize?

 Un servizio di machine learning (ML) completamente gestito che utilizza i dati per generare suggerimenti di articoli per gli utenti.

 Semplifica lo sviluppo di applicazioni con una vasta gamma di casi d'uso di personalizzazione per gli sviluppatori e automatizza molte delle fasi complicate di sviluppo, addestramento e implementazione di un modello di ML.  

 Alimentato dalla stessa tecnologia di ML utilizzata da Amazon.com; non è richiesta alcuna esperienza di ML.

Migliora il coinvolgimento e la conversione dei clienti con Amazon Personalize (1:30)

Casi d'uso

Miglioramento dell'esperienza utente

Personalizza ogni touchpoint integrando suggerimenti altamente rilevanti nel sito Web, nell'app, nelle notifiche push, negli SMS e in altre risorse esistenti. La personalizzazione può aumentare i tassi di coinvolgimento, la crescita delle entrate e la fedeltà al marchio.

Migliora la visibilità degli articoli

Utilizza il ML per aiutare i clienti a scoprire nuovi articoli nel tuo catalogo in base ad articoli simili, al comportamento degli utenti e ai metadati degli articoli. Ciò crea un coinvolgimento significativo utilizzando le informazioni per raggiungere, servire e premiare i clienti.

Aumento delle dimensioni medie del carrello

Fai emergere gli articoli, le promozioni e i prodotti in tendenza che hanno maggiore probabilità di aumentare il valore complessivo dell'ordine durante l'acquisto, la navigazione o in fase di checkout. Riduci i tassi di abbandono del carrello ed evita di perdere i clienti per via dell'affaticamento da ricerca digitale.

Targeting più accurato

Migliora il ritorno sulle spese di marketing creando una segmentazione intelligente degli utenti in base alla loro affinità con articoli o attributi specifici. Rivolgiti a utenti interessati a specifici articoli che intendi promuovere.

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Fino a 50 TPS-ora di suggerimenti in tempo reale al mese

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Ulteriori informazioni su Amazon Personalize

Sfoglia la nostra raccolta di testimonianze dei clienti e video per saperne di più su Amazon Personalize

  • Testimonianze dei clienti
  • Testimonianze dei clienti

    "Il nostro team alla Warner Bros. Discovery desiderava creare un motore promozionale per personalizzare i film e mostrare i suggerimenti per gli utenti non autenticati nelle nostre proprietà digitali. Abbiamo notato un aumento complessivo del 14% del coinvolgimento degli utenti che ricevono promozioni personalizzate, oltre a un aumento dell'engagement cross-brand del 12% rispetto a un gruppo di controllo randomizzato.  Inoltre, abbiamo osservato che la promozione personalizzata, anziché la semplice promozione dei nostri articoli più popolari, genera un incremento della percentuale di risposta dei clienti di due o tre volte maggiore".

    Don Browning, VP Cloud Architecture, WBD

    "Abbiamo utilizzato Amazon Personalize per generare contenuti individualizzati per i milioni di utenti della Bundesliga Official App attivi ogni stagione. Di conseguenza, abbiamo notato un aumento del 67% degli articoli letti per utente e un aumento del 17% del tempo di utilizzo dell'app da parte degli utenti. Amazon Personalize è un fattore determinante nell'offrire agli appassionati i contenuti che desiderano vedere maggiormente".

    Andreas Heyden, EVP of Digital Innovations, DFL Group

    "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 incremento delle entrate mensili. In particolare, Amazon Personalize ha aumentato fino al 40% il numero di prodotti che i clienti non avevano mai acquistato prima".

    Jaehyun Shin, Big Data Team Leader, Lotte Mart
  • Video
  • How to Build This | Add Personalization to Your Apps (7:49)
    Use Amazon Personalize Recommenders for Common Business Use Cases (11:31)
    Target Customers with User Segmentation using Amazon Personalize (10:51)
    Real-time personalization and recommendations for VOD libraries (5:25)

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