Amazon Personalize

Amazon.com で使用されているのと同じテクノロジーに基づく、リアルタイムのパーソナライズおよびレコメンデーション

Amazon Personalize は、アプリケーションを使用している顧客に対して開発者が個別のレコメンデーションを簡単に作成できるようにする機械学習サービスです。

パーソナライズされた製品やコンテンツのレコメンデーション、カスタマイズされた検索結果、ターゲットを絞ったマーケティングプロモーションに力を注いで、カスタマーエンゲージメントを向上させるために機械学習がますます使用されるようになっています。ただし、こうした高度なレコメンデーションシステムを作成するために必要な機械学習の能力を育成することは、機械学習の機能を開発することが複雑なために、現在はほとんどの組織で手が届かないものとなっています。こうした中、Amazon Personalize を使用すると、今までに機械学習の経験がない開発者も、Amazon.com で長年使用されてきた機械学習技術を使用して、高度なパーソナライゼーション機能を簡単にアプリケーションに組み込むことができます。

Amazon Personalize では、アプリケーションからのアクティビティストリーム (ページビュー、サインアップ、購入など) と、記事、製品、動画、音楽など、レコメンドするアイテムのインベントリを提供します。また、Amazon Personalize に、年齢や地理的位置など、ユーザーに関する追加の人口統計情報を提供することもできます。Amazon Personalize は、データを処理して調べ、意味があるものを特定し、適切なアルゴリズムを選択し、そのデータ用にカスタマイズされたパーソナライゼーションモデルをトレーニングして最適化します。

Amazon Personalize によって分析されたすべてのデータはプライベートで安全に保管され、カスタマイズされたレコメンデーションにのみ使用されます。サービスが管理する仮想プライベートクラウド内からの簡単な API コールによって、パーソナライズされた予測の提供を開始することができます。実際に使用した分に対してのみ料金が発生します。最低料金や前払いの義務はありません。

Amazon Personalize は、24 時間体制で自分の Amazon.com 機械学習パーソナライゼーションチームを持つようなものです。

利点

高品質のレコメンデーションの作成

大きな規模で個々のユーザーにパーソナライゼーションを提供するには、適切なデータと適切なテクノロジーの組み合わせが必要です。効果的でスケーラブルなパーソナライゼーションエンジンを構築するために必要な課題を克服できるだけの知識、スキル、経験を持つ組織はほとんどありません。Amazon Personalize が使用するアルゴリズムは、ユーザーの特定のニーズ、好み、行動に対応する高品質のレコメンデーションを提供するために、データのない新規顧客、人気度の偏り、顧客の意図の変化など、カスタムのレコメンデーションを作成する際の一般的な問題を克服できるように設計されています。

リアルタイムでカスタマーエンゲージメントのための瞬間をつかむ

タイミングが全てです。顧客がサイトで商品を閲覧するのに時間を費やした場合、顧客が探しているものを理解し、他のサイトに移動する前に適切なオファーで対応する必要があります。Amazon Personalize なら、リアルタイムのユーザーアクティビティデータを既存のユーザープロファイルや製品情報と組み合わせて、その時点で顧客に最適なオファーを特定することができます。また、このサービスにより、企業はアプリケーションにコンテキストによるリアルタイムパーソナライゼーションを簡単に追加し、最も関連性の高い動画や記事をユーザーに提示することもできます。

カスタマージャーニーに沿ってすべてのタッチポイントをパーソナライズする

Amazon Personalize は、すべてのチャネルやデバイスで企業があらゆる顧客に一貫性のあるユニークな体験を提供できるようにします。モデルから得られるパーソナライズされたレコメンデーションは、簡単な API コールによって、ウェブサイト、モバイルアプリ、コンテンツ管理システム、E メールマーケティングシステムに簡単に統合できます。オンサイト検索、製品分類、レコメンデーション、オファーからえられるすべてを調整して、顧客とのより深いつながりをもたらすパーソナライズされたインタラクションを開発することができます。

月単位ではなく、数日以内にパーソナライゼーションを提供

Amazon Personalize では、わずか数回のクリックでカスタムパーソナライゼーションモデルを生成できます。Amazon Personalize が、パーソナライゼーションモデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイに必要な複雑な機械学習を自動化、高速化させるため、顧客にとってタイムリーで関連性が高い体験の提供を迅速に開始できます。

仕組み

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ユースケース

パーソナライズされたレコメンデーション

ユーザーのプロファイルや習慣に合わせた製品やコンテンツのレコメンデーションは、コンバージョンにつながる可能性が高くなります。Amazon Personalize は、単一の統一された体験を提供するのではなく、アプリケーションやウェブサイトが、一般的なコンテンツの配信を、個々の行動、履歴、好みに基づいた関連性の高いインタラクションに変換するのを支援します。これは、企業が訪問者に探しているコンテンツを提供し、ニーズに的確に対応し、エンゲージメントを促進するのに役立ちます。例えば、ビデオストリーミングウェブサイトは、過去の視聴習慣や人口統計に基づいてホームスクリーン上にレコメンデーションを提示することによって、より関心がある番組をユーザーが発見するのを助けることができます。ユーザーが個々の番組の探索を始めると、同じジャンルで興味をひく可能性がある類似のコンテンツを表示することもできます。こうしたユーザー体験を通じて、Amazon Personalize は、ユーザーが見て楽しむ番組を見つけ出せる可能性を高めていきます。

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「何千もの映画やテレビ番組の選択で、最も関連性が高い番組を視聴者に提供することは難しい課題です。より速く、より効率的なコンテンツの発見を可能にするために、私たちは、個人の興味や嗜好に合わせた最高品質のコンテンツのレコメンデーションを提供したいと考えています。Amazon Personalize により、私たちはレコメンデーションエンジンを簡単かつ迅速に実装することができます。AI/ML で今までに経験が無かったのに、サービスを理解し、最初のデータセットを作成し、レコメンデーションを生成するのに 3 日しかかかりませんでした。Amazon Personalize を使えば、すべての消費者にユニークな視聴体験を提供することができます。」

Daniel Muller 氏、 クラウドインフラストラクチャ責任者 - Spuul


パーソナライズされた検索

多くのオンラインユーザーは、無関係な検索結果や、探している特定のアイテムを見つけることができないことに不満を抱いています。最適なユーザー体験を実現するには、検索結果は、個々のユーザーの好みや、単に検索語だけでなくそのユーザー個人に関連する商品を表示する意向を検討する必要があります。Amazon Personalize なら、過去のアプリケーションのやりとりでの行動に関するデータとクエリ文字列を組み合わせることで、個々のユーザーのサイト検索結果を向上させることができます。たとえば、e コマースの小売業者は検索結果をパーソナライズできます — 買い物客の最近の見解、購入履歴、好みを活用して、製品の発見と顧客満足度を高めることができます。さらに、Amazon Personalize はバックエンド情報を組み込んで、パーソナルであるだけではなく、有益な体験にすることができます。たとえば、ある製品の人気があるサイズが在庫切れになった場合、Amazon Personalize は在庫が補充されるまでその製品の検索ランキングを自動的に下げます - すべて手作業は必要ありません。

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「結婚式のプランニングは簡単ではありません。結婚するカップルが自分達の状況、スタイル、興味や嗜好に最も合った贈り物やサービスを選択するのを助けたいと考えています。これまでは、ルールベースのランキング、人気、または最近ではオフラインで計算される類似モデルによって、時たま行っていました。これに対して、Amazon Personalize は、最先端のアルゴリズムとエンドツーエンドのパーソナライゼーションによるソリューションを提供してくれ、顧客の行動にリアルタイムで対応することができます。小さなチームであっても、Amazon Personalize を使用することで、はるかに大規模なチームを抱えるか、12-18 ヶ月の開発時間がかかる可能性がある成果を得られます。」

Stephane Bailliez 氏、エンジニアリング担当副社長 - Zola.com


パーソナライズされた通知

ユーザーの行動に基づいたマーケティングプロモーションは、顧客の興味や状況に合っているので、コンバージョンされる可能性が高くなります。Amazon Personalize は、各ユーザーが最も関連性の高いマーケティングコミュニケーションを確実に受けられるようにするため、適切なメッセージを適切なタイミングで顧客に届けることができます。たとえば、小売業者は Amazon Personalize を使用して、単に一般的なプロモーションを送って最高の結果を期待するのではなく、顧客の場所、購入習慣、以前に行動につながった割引額に基づいて送信する最も適切なモバイルアプリ通知を選択することができます。

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「顧客はドミノのすべての中心であり、私たちは顧客の体験を改善し、向上させるために常に努力しています。Amazon Personalize を使用することで、以前は不可能であった、顧客ベース全体でパーソナライゼーションを大規模に実現することができます。Amazon Personalize は、個々の顧客とその状況に関するコンテキストを適用し、当社のデジタルチャネルを通じて特別な取引やオファーなどのカスタマイズされたコミュニケーションを提供することを可能にしてくれます。」

Mallika Krishnamurthy 氏、グローバルヘッド、戦略およびインサイト担当 - Domino's Pizza Enterprises

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