Personalizzazione
Man mano che il settore turistico e alberghiero diventa sempre più mercificato, le esperienze personalizzate sono un vero elemento di differenziazione. Le aziende che offrono prodotti e servizi che soddisfano i gusti e le preferenze di un cliente specifico vengono premiate con lealtà. L'uso del machine learning (ML) e dell'intelligenza artificiale (AI) per valutare i dati dei clienti è diventato una "posta in gioco" al fine di valutare possibili modelli e soluzioni.
AWS offre il set più completo di servizi ed ecosistemi ML/AI per offrire esperienze personalizzate, anche alle aziende con poca o nessuna esperienza precedente. Con AWS, le aziende possono elaborare i propri dati, identificare ciò che è significativo, sperimentare algoritmi, quindi ottimizzare un modello personalizzato e di personalizzazione. Ciò consente alle aziende di elaborare raccomandazioni pertinenti o messaggi personalizzati che offrano un'esperienza ospite migliorata e adatta alle necessità del cliente. Nello specifico, Amazon Personalize, un servizio di machine learning, consente agli sviluppatori di offrire consigli su misura per i clienti che utilizzano le loro applicazioni.
Cliente in evidenza
Domino's Pizza
"Per noi di Domino's, il cliente rappresenta il nostro focus costante, e lavoriamo incessantemente per migliorarne e perfezionarne l'esperienza. Grazie ad Amazon Personalize, siamo ora in grado di ottenere una personalizzazione su vasta scala applicabile al nostro portfolio intero di clienti, che sarebbe stata impensabile in precedenza. Amazon Personalize ci consente di contestualizzare i singoli clienti e le loro esigenze, nonché di offrire un'esperienza di comunicazione personalizzata tramite offerte speciali e ottimi affari attraverso i nostri canali digitali".
Allan Collins, direttore marketing del gruppo presso Domino's Pizza Enterprises
Hyatt
Hyatt, con sede a Chicago, è una delle principali società alberghiere globali con un portafoglio di 19 marchi premier. Quando Hyatt ha iniziato a concentrarsi su un'esperienza del cliente ancora più premium, l'azienda ha cercato di migliorare la modalità di interazione con i clienti in ciascuna struttura e sul canale online. La crescente quantità di dati dei clienti creati dalle interazioni digitali ha offerto l'opportunità di soddisfare meglio le esigenze e le preferenze degli ospiti di Hyatt. Hyatt ha utilizzato i servizi di machine learning e analisi dei dati di AWS per formulare raccomandazioni su misura per ciascun ospite, consentendo all'azienda di distinguere tra soggiorni di piacere e quelli di lavoro, offrire adeguate raccomandazioni sulla struttura tramite il canale online e fornire upgrade delle camere, spa, ristorante e altri consigli all'arrivo degli ospiti all'hotel. I consigli personalizzati di Hyatt hanno migliorato l'esperienza dei suoi ospiti e generato ricavi incrementali per quasi 40 milioni di dollari nei primi sei mesi del 2019.
"AWS consente a Hyatt di realizzare la nostra missione di "offrire esperienze uniche ai nostri ospiti". Il nostro impegno per il servizio e la cura genuini è ciò che differenzia Hyatt e rispecchia le preferenze degli ospiti. Grazie ad AWS, abbiamo esteso la promessa del servizio Hyatt dalle nostre strutture fisiche ai nostri canali digitali, offrendo consigli ed esperienze personalizzati per ogni singolo ospite."
SriHari Thotapali, responsabile analisi a livello globale presso Hyatt
Subway
La catena di ristoranti Subway offre ai clienti di oltre 100 paesi ingredienti di qualità e combinazioni di sapori attraverso i suoi quasi 7 milioni di panini preparati su ordinazione ogni giorno.
"A Subway, l'esperienza del cliente è importante. Grazie ad Amazon Personalize, siamo in grado di distribuire suggerimenti personalizzati per le nostre infinite varietà di ingredienti e sapori che si adattano allo stile di vita esclusivo dei nostri indaffarati clienti. Amazon Personalize consente al nostro team di utilizzare semplici chiamate API per occuparsi dei suggerimenti senza bisogno di competenze di machine learning. Desideriamo continuare a lavorare con Amazon Personalize per fornire ai nostri clienti alla ricerca di alimenti freschi l'esperienza migliore. Abbiamo già testato con successo l'impiego di Personalize per fornire suggerimenti ai clienti che effettuano gli ordini tramite la nostra app e siamo entusiasti della possibilità di allargarci alle notifiche app personalizzate nel prossimo futuro."
Neville Hamilton, VP Strategy, Subway (Nord America)
Casi d'uso
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Personalizzazione mediante IA/ML
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Personalizzazione mediante IA/ML
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Personalizzazione utilizzando IA/ML per le compagnie aeree e la sistemazione
La Personalizzazione utilizzando IA/ML per le compagnie aeree e la Personalizzazione utilizzando IA/ML per la sistemazione mostra come integrare la piattaforma dei dati con le informazioni dei clienti (Punto di vista del singolo cliente) con il motore Amazon Personalize e come abilitare l'interazione con i clienti attraverso i loro canali di comunicazione preferiti utilizzando Amazon Pinpoint. Questa architettura può essere utilizzata per ridurre il costo dell'invio di e-mail e per eliminare i costi di integrazione, consolidando i fornitori di più indirizzi e-mail ed sms utilizzando Amazon Pinpoint.
