Amazon Personalize

リアルタイムのパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを大規模かつより高速に作成

Amazon Personalize を使用すると、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レコメンデーションに使用するのと同じ機械学習 (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 を使用すると、デベロッパーは、特定の製品のレコメンデーション、パーソナライズされた製品の再ランク付け、カスタマイズされたダイレクトマーケティングなど、さまざまなパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるアプリケーションを簡単に構築できます。Amazon Personalize は、厳密な静的ルールに基づくレコメンデーションシステムを超え、カスタム機械学習モデルをトレーニング、調整、およびデプロイして、小売、メディア、エンターテインメントなどの業界全体のお客様に高度にカスタマイズされたレコメンデーションを提供する、フルマネージド型の機械学習サービスです。

Amazon Personalize は、必要なインフラストラクチャをプロビジョニングし、データの処理、特徴の識別、最適なアルゴリズムの使用、ならびにモデルのトレーニング、最適化、およびホスティングなど、ML パイプライン全体を管理します。お客様は、Application Programming Interface (API) を介して結果を受け取り、使用した分だけ支払います。最低料金や前払い料金はありません。すべてのデータは暗号化されて安全に保護され、ユーザーへのレコメンデーションを作成するためにのみ使用されます。

 

利点

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高品質のレコメンデーションをリアルタイムで提供

Amazon Personalize で使用される ML アルゴリズムは、特定のニーズ、好み、およびユーザーの行動の変化に対応する質の高いレコメンデーションを作成し、エンゲージメントとコンバージョンを向上させます。また、履歴データのない新しいユーザー、製品、およびコンテンツのレコメンデーションを作成するなど、複雑な問題に対処するように設計されています。 

 

 

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パーソナライズされたレコメンデーションを数か月ではなく数日で簡単に実装

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ズされた、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。 

 

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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、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。また、高額なインフラストラクチャまたはリソースのコストは不要になります。Amazon Personalize は、ユースケースに最も適したものに基づいてリアルタイムまたはバッチのレコメンデーションを使用する柔軟性を提供し、さまざまなパーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に大規模に提供することを可能にします。

 

 

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データプライバシーとセキュリティ

すべてのデータは暗号化されて安全に保護され、顧客へのレコメンデーションを作成するためにのみ使用されます。データは顧客間で、または Amazon.com と共有されません。独自の AWS Key Management Service (AWS KMS) キーのいずれかを使用して、暗号化するデータへのアクセスをより詳細に制御することもできます。AWS KMS を使用すれば、カスタマーマスターキーを使用して暗号化されたデータにアクセスできるユーザーを制御できます。


 

 

仕組み

Amazon Personalize の仕組み

小売向けの Amazon Personalize

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。

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。

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。

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。

 

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。

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。


ViewLift

Pomelo Fashion はタイのバンコクに拠点を置く大手ファッションブランドです。オムニチャネルを導入し、世界規模の顧客ベースを持っています。

Pomelo Fashion が Amazon Personalize でカスタマーエクスペリエンスを向上
ViewLift

StockX が、機械学習の経験なしで、顧客向けに先駆的なカスタマイズされたエクスペリエンスを作成するために Amazon Personalize をどのように使用しているかを学びます。

「私たちは、会社のあらゆるファセットに ML を統合する可能性を迅速に追及しています。私たちが成功したことで、主要な意思決定者は、Amazon Personalize をより多くの StockX エクスペリエンスに統合し、ML に関する取り組みを拡大することを求めるようになりました。パーソナライズは今や当社における重要な地位を占めるようになりました」

Lotte Mart

Lotte Mart が、600,000 人を超えるユーザーが店舗でのショッピング体験で節約できるようにするために Amazon Personalize をどのように使用しているかを学びます。

「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」

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メディアとエンターテインメント向けの Amazon Personalize

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。

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。

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。

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。

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。

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。

お客様事例

Discovery

Discovery が、Amazon Personalize を利用して、Discovery+ のストリーミングプラットフォームのユーザー向けにカスタマイズされたコンテンツの提案を可能にした理由について説明します。

Discovery が Amazon Personalize を使用してカスタマーエクスペリエンスを強化
ViewLift

Pulselive が、動画の視聴回数を 20% 増やし、新しいコンテンツの提供を強調し、サブスクライバーの基盤を構築するために Amazon Personalize をどのように使用しているかを学びます。

「当社は、Amazon Personalize を使用して ML の世界に初めて進出することに興奮していました。トレーニング済みモデルをワークフローに統合するプロセス全体が非常に簡単であることがわかりました」

FanFight

「Amazon Personalize を使用したことで、ユーザーのプレイ履歴に基づいて可能な限り最適なコンテストのレコメンデーションを提供し、それを使用して他の同様のコンテストをアップセルおよびクロスセルすることができました。この機能により、ユーザーあたりのコンテスト参加の平均数が 12% 向上し、ゲームプレイの平均トランザクション値も 8% 向上しました」

FanFight が Amazon AI および ML サービスを使用して、ユーザー向けにパーソナライズされたコンテンツを作成する方法

ブログ投稿と記事 >>

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Amazon Personalize により、急速に変化する新製品のカタログや新しい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することが可能に

2020 年 8 月
Hao Ding、Vaibhav Sethi、Yen Su

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適切なメタデータを選択して、Amazon Personalize で高性能の推奨モデルを構築する

2020 年 9 月

Andrew Hood と Ion Kleopas

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Amazon Personalize Github サンプル

Amazon Personalize のさまざまな機能をオンボードで使用する方法についてのノートブックと事例

 

Github に移動 »

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Tech Talk: 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

 

2020 年 6 月
Luis Lopez Soria

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