Amazon Personalize

パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスより迅速に構築

Amazon Personalize を使用すると、パーソナライズされた製品とコンテンツのレコメンデーション、ターゲットを絞ったマーケティングプロモーションをリアルタイムで強化し、カスタマーエンゲージメントとコンバージョンを向上させることができます。このサービスは、Amazon がレコメンデーションを 20 年以上提供してきた経験と、機械学習を活用して行った調査をベースにしています。このサービスは、24 時間いつでも Amazon.com の機械学習レコメンデーションシステムを自分だけで利用できるようなものです。

シンプルな API を使用し、洗練されたパーソナライゼーション機能をユーザーのシステムとプラットフォームに統合できるため、機械学習の経験がなくても使い始めることができます。Amazon Personalize では、機械学習レコメンデ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ステップを自動化し、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスをより迅速に提供できます。

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。料金は実際に使用した分に対してのみ発生します。最低料金や前払いの義務はありません。

Amazon Personalize の紹介 (3:28)

利点

カスタマーエンゲージメントを向上させる

Amazon Personalize では機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの特定のニーズ、好み、変化する行動に対応した質の高いレコメンデーションをリアルタイムで作成します。このため、カスタマーエンゲージメントが向上します。また、これらのアルゴリズムは、過去のデータがない新規ユーザーや製品に関するレコメンデーションの作成など、よくある複雑な問題にも対応しています。

コンバージョンと収益を向上させる

Amazon Personalize を使用すると、リアルタイムのユーザーアクティビティデータをユーザープロファイルや製品情報と組み合わせて、ユーザーに最適な製品やコンテンツのレコメンデーションを特定できます。その結果、ユーザーの意図をすばやく理解し、動的なカスタマーエクスペリエンスを提供して、エンゲージメントとコンバージョンを向上させることができます。

統合が簡単

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。その結果、ユーザーがプラットフォームをどこでどのように使用したいかと考えるように促すことができます。

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仕組み

Amazon Personalize の仕組み

ユースケース

ユーザーのパーソナライズ

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によって、より高いコンバージョンにつながる可能性が増えます。Amazon Personalize では、画一的なサービスを提供するのではなく、ユーザーの行動や好み、履歴に合わせてレコメンデーションを調整し、リアルタイムでユーザーのエンゲージメントと満足度を高めます。

類似アイテムのレコメンデーション

類似アイテムのレコメンデーションは、新商品を発見する、またはカタログ内の既存の商品を比較するのに役立ちます。Amazon Personalize は、ユーザーの行動に基づいて類似アイテムをリアルタイムで提案し、各ユーザーに合わせた特別なサービスを提供します。

パーソナライズされたランキング

ビジネスの優先事項の常として、話題のニュース、ヒットした新しいテレビ番組、季節商品、または期間限定のキャンペーンオファーなど、特定のコンテンツまたは製品を宣伝する必要があります。ソースが人、製品ライフサイクル管理に関するビジネスルール、またはコードであるかどうかに関係なく、Amazon Personalize を使用すると、製品カタログのランク付けを変更でき、ビジネスの優先事項を達成して最高の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

ViewLift
「Amazon Personalize がプラットフォームに統合されたことにより、クライアントは、キュレーションされた、または自動生成されたコンテンツのトレイと比較して、推奨ビデオトレイのクリック数を 24% 増やすことができました。さらに、独自のカスタム機械学習推奨モデルをトレーニングし、数百万社のユーザーに対して拡張するために必要なコストとデータサイエンスのリソースが大幅に削減されました。Amazon Personalize は、データサイエンスチームがプラットフォーム向けの革新的な新機能の構築に専念できるようにする一方で、クライアントが顧客の関心を高め、楽しみを提供し、各ユーザーの個人的な興味に合わせて高度に調整された体験を維持できるよう支援しています」

Manik Bambha 氏、共同創設者兼社長 – ViewLift

ロッテマート
「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」

Jaehyun Shin 氏、ロッテマート、ビッグデータチームリーダー

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Voodoo
「私たちのプロダクトチームは、新しいアプリケーションを迅速に構築して立ち上げていますが、ポートフォリオの幅広さを考えると、既存のユーザーとのかかわり方を改善してゲーム以外のアプリケーションでのエンゲージメントと定着率を向上させる必要がありました。Amazon Personalize を使用して、アプリケーション内ですべてのユーザーに対して最初の日から自動化されたレコメンデーションを表示させた結果、これらのユーザーの定着率が 15% 増加しました。それに加え、独自のパーソナライズツールへの依存を減らすことにより開発期間を 53% 削減し、チームが顧客のエクスペリエンスをさらに改善するための次の一連の機会に集中できるようになりました。」

Robin Mizreh 氏、テクニカルリード – Voodoo

ブログ投稿と記事

Amazon Personalize の推奨フィルターのご紹介
2020 年 6 月 8 日
Vaibhav Sethi 氏と Adam Ta 氏

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Amazon Personalize を使用し、StockX でパーソナライズされた体験を開拓できます。
2020 年 6 月 3 日
Sam Bean 氏と Nic Roberts II 氏

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高度なパーソナライゼーション機能をアプリケーションに簡単に組み込む

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