カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズ

機械学習でエンゲージメント、コンバージョン、収益を拡大

時間とともにより洗練されたデジタル体験を提供することができるようになるにつれて、小売、メディア、娯楽、旅行、ホスピタリティなど、お客様がエンゲージするさまざまなブランドからよりパーソナライズされたエクスペリエンスを受け取ることへの期待と需要も高まっています。今日の消費者は、製品やサービスを検討、購入、使用する際に、デジタルチャネル全体でリアルタイムのキュレーションされたエクスペリエンスを期待しています。

機械学習 (ML) は、組織が高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ち、顧客エンゲージメント、コンバージョン、収益、マージンを改善し、デジタル世界で差別化を実現します。

AWS は、デジタルチャネル全体でお客様に高品質のパーソナライズされたエクスペリエンスをもたらす機械学習ソリューションを提供し、すべてがビジネスニーズに合わせて調整されています。

機械学習でお客様への推奨事項をパーソナライズする (2:41)

利点

よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する

よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する

(単にお客様に最も人気のある製品またはコンテンツを表示する)「人気バイアス」や (ユーザー、アイテムやコンテンツの履歴が存在しない)「コールドスタート」などの一般的な問題を解決します。これにより、カスタマーエクスペリエンスを低下させ、組織のカタログで新しいアイテムやコンテンツを発見することが難しくなります。

カスタマーエンゲージメントを向上させる

カスタマーエンゲージメントを向上させる

リアルタイムのユーザーアクティビティデータとユーザープロファイル情報を組み合わせて、動的なカスタマーエクスペリエンスと最適な製品やコンテンツの推奨事項を提供することにより、エンゲージメントとコンバージョンを向上させます。

すべてのタッチポイントをパーソナライズする

すべてのタッチポイントをパーソナライズする

Amazon Personalize は、パーソナライゼーションを既存のウェブサイト、アプリケーション、SMS、E メールマーケティングシステムに簡単に統合して、あらゆるチャネルとデバイスに特別なカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

お客様事例

Pulselive
「私たちは、Pulselive プラットフォームを通じて、データを使用してクライアントのオンラインファンエクスペリエンスをパーソナライズおよび強化する方法に焦点を当てています。Amazon Personalize を使用して、スポーツファン向けに機械学習によってパーソナライズされたレコメンデーションを提供しています。私たちは機械学習の専門家ではありませんが、簡単にパーソナライズを行うことができ、統合はたった数日で完了しました。私たちのクライアントである、世界中に数百万人のファンを抱えるプレミア欧州サッカークラブの場合、ウェブサイトとモバイルアプリ全体でビデオの使用量が 20% 増えました。サッカークラブのファンは明らかに新しい推奨事項を受け入れています。Amazon Personalize によって、あらゆる場所にいるスポーツファンのために、データを駆使して 1 人ひとりに合わせてパーソナライズされたサービスを構築する際の限界をさらに押し上げることができます」

Pulselive のマネージングディレクター兼共同創設者、Wyndham Richardson 氏

Lotte Mart
「お客様中心の対応をさらに推し進め、リーチを拡大してユーザーの支持を増やすために、私たちは Amazon Personalize を利用し、60 万人を超える M Coupon モバイルアプリケーションユーザーが、ストア内のショッピングを時間をかけずにより簡単にできるようにしました。Amazon Personalize を使用することで、以前のビッグデータ分析に比べ、推奨製品に対する応答が 5 倍増加し、月次の売り上げ増加につながりました。特に、Amazon Personalize は顧客が以前に購入したことがない製品の数を最大 40% 増加させました。AWS による新しい推奨サービスは、組織全体にわたる非常に広範囲におよぶ AI テクノロジーの今までにない展開です」

Lotte Mart のビッグデータチームリーダー、Jaehyun Shin 氏

Zalando
「Zalando の価値は、顧客重視、スピード、起業家精神、エンパワーメントを中心に展開します。AWS での機械学習ワークロードを標準化して、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、チームの生産性を高めるツールとプロセスを提供し、ビジネスを進めることにしました。Zalando は、Amazon SageMaker を使用して、キャンペーンをより適切に操作し、パーソナライズされた衣装を生成し、お客様により良いエクスペリエンスを提供できます。AWS を利用するソリューションにより、当社のエンジニアとデータサイエンティストの生産性は 20% 向上しました」

Zalando のデジタルファウンデーション担当ダイレクター、Rodrigue Schäfer 氏

Zappos
「Zappos では、分析と機械学習ソリューションを使用して、eコマースのカスタマーエクスペリエンスを大幅に改善しています。これにより、円滑で応答性の高いユーザーエクスペリエンスを維持しながら、個々のユーザーのサイジングと検索結果をパーソナライズできます。Amazon SageMaker を使用すると、お客様の靴のサイズを予測できます。AWS は、AWS のサービスによりエンジニアが DevOps オーバーヘッドではなくパフォーマンスと結果の改善に集中できるため、当社の ML/AI のエンタープライズ標準となっています」

Zappos の機械学習研究およびプラットフォームの責任者、Ameen Kazerouni 氏

ユースケース

小売業

ユニークなホームページ体験を提供する

ユーザーのショッピング履歴に基づいた製品のレコメンデーションでユーザーのホームページをパーソナライズします。

顧客が製品をより早く見つけることができるようにする

ユーザーが関連性のある新しい製品、取引、およびプロモーションを迅速に見つけられるようにします。

マーケティングコミュニケーションを強化する

個別の製品レコメンデーションを使用して、プッシュ通知とマーケティングメールをパーソナライズします。

製品のレコメンデーションを改善する

ユーザーが探しているものを簡単に見つけられるように、製品の詳細ページで類似のアイテムをレコメンドします。

関連性のある製品のランキング

関連性のある製品のレコメンデーションを簡単に再ランク付けして、目に見えるビジネス成果を推進します。

アップセルとクロスセルを向上させる

Amazon Personalize をビジネスロジックと組み合わせて、アップセルおよびクロスセルのための質の高いカートレコメンデーションを作成します。

メディアとエンターテインメント

コンテンツの消費を増やす

動画、音楽、電子書籍など、関連性の高い個別のコンテンツのレコメンデーションを提供します。

厳選されたコンテンツカルーセル

各ユーザーのコンテンツの消費履歴に基づいて、当該ユーザー向けにパーソナライズされたコンテンツカルーセルを作成します。

新しいコンテンツの提供を強調する

ユーザーが自らの趣向や好みに基づいて、目新しいコンテンツを見つけられるようにします。

パーソナライズされた広告配置を作成する

オーディオおよび動画コンテンツ内のプレロール、ミッドロール、およびポストロールの広告配置をパーソナライズします。

マーケティングコミュニケーションを改善する

個別のコンテンツレコメンデーションを使用して、プッシュ通知とマーケティングメールをパーソナライズします。

ジャンルに基づくレコメンデーションを強化する

コンテンツカルーセルとリストに基づいて、個別のレコメンデーションをジャンルに追加します。

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お客様ご自身で実行

Amazon AI Services を活用して、ビジネスアプリケーションにパーソナライゼーション機能を追加する

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お客様ご自身で実行

Amazon Personalize を使用すると、「自分で実行する」ML ソリューションを構築、トレーニング、およびデプロイする負担なしに、数回クリックするだけで、カスタマイズかつパーソナライゼーションされた、ML を利用するレコメンデーションシステムを実装できます。レコメンデーションエンジン用に独自の機械学習モデルを開発することを好む組織は、Amazon SageMakerを使用することができます。

Amazon Personalize により、デベロッパーは、Amazon.com がリアルタイムのパーソナライズされた推奨事項に使用するのと同じ ML テクノロジーを使用してアプリケーションを構築できます。ML の専門知識は必要ありません。

Amazon Personalize は、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに必要な複雑な手順の多くを自動化します。これにより、特定の製品やコンテンツの推奨事項、個別の検索結果、カスタマイズされたマーケティングコミュニケーションなど、さまざまなパーソナライゼーションのユースケース向けのアプリケーションを簡単に開発できます。

以下の AWS ソリューションリファレンスアーキテクチャ をレファレンスとして使用することができます。

AWS ソリューションリファレンスアーキテクチャは、AWS によって作成されたアーキテクチャ図のコレクションです。アプリケーションに関する規範的なガイダンスと、AWS アカウント内のワークロードを複製するための洞察を提供します。

すべてのチャネルで既知および未知のゲストを特定することにより、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズおよび改善します。すべてのチャネルで顧客とのやり取りを活用して、高い投資収益率 (ROI) を実現するオファーやキャンペーンを提示します。

すべてのチャネルで既知および未知の旅行者を特定することにより、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズおよび改善します。すべてのチャネルで顧客とのやり取りを活用して、高い投資収益率 (ROI) を実現するオファーやキャンペーンを実行します。

または、以下の AWS ソリューション実装をデプロイすることができます。

AWS ソリューション実装は、AWS プラットフォームを使用し、一般的な問題を解決してより迅速に構築できるように設計されています。すべての AWS ソリューション実装は AWS アーキテクトによって検証されており、高い運用効率、信頼性、安全性、および費用対効果を備えています。各 AWS ソリューション実装には、詳細なアーキテクチャ、デプロイガイドに加え、自動デプロイと手動デプロイの両方の手順が付属しています。

このソリューションは、製品ポートフォリオのカスタム Amazon Personalize エクスペリエンスを構築するのに役立ちます。Amazon Personalize を使用すると、カスタム推奨モデルを大規模に作成できます。このソリューションでは、Amazon Personalize サービス内のリソースの更新がエンドツーエンドで自動化されてスケジューリングされるため、パーソナライゼーションされたワークロードの開発やデプロイが合理化および加速します。

リソース

機械学習を使ってパーソナライズされたレコメンデーションをお客様にリアルタイムで提供

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Amazon Personalize は、急速に変化する新製品のカタログや新鮮なコンテンツ向けに、最大 50% 優れたレコメンデーションを作成できるように

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