パーソナライゼーションを利用してカスタマーエクスペリエンスを強化

顧客データやインタラクションを分析して好みや意図を理解することで、状況に応じたレコメンデーションやストーリーテリングが可能になり、より深い関係を築いて注意を引くことができます。

複数のタッチポイントにわたる統合カスタマーエクスペリエンスを構築し、デバイスやチャネルに関係なくメッセージングやオファーをシームレスに適応させることができます。

大規模なデータセットで事前トレーニング済みの Amazon Bedrock の主要な FM にアクセスするか、独自のデータを使用して安全に微調整することによって、差別化されたカスタマーエクスペリエンスを実現できます。

マーケティング戦略に役立つパターンと傾向を特定できます。オーディエンスの作成にかかる時間を削減し、既存の顧客データでは見過ごされがちな特性を持つ独自のセグメントを生成 AI が特定できるようにしましょう。

商品やコンテンツのレコメンデーションをインテリジェントに再ランク付けして、収益、アップセルやクロスセルのオポチュニティ、新しい商品、サイトでの滞在時間などの具体的なビジネス目標を促進しましょう。

大規模言語モデル (LLM) を活用して、個人の変化する好みに最も合った製品、コンテンツ、プロモーション、記事を即座に生成できます。

コンテキストクエリを理解したり、明確な質問をしたりできるほか、直感的なやり取りで関連性の高い予測検索候補を提示できる会話型検索を有効にして、各ユーザーの操作に合わせてブラウジングエクスペリエンスを調整できます。

商品の説明、レビュー、他の非構造化データに含まれている貴重な情報を引き出して、関連性を高め、エンゲージメントを強化しましょう。