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推奨事項、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をますます導入するようになっています。ただし、こうした高度な推奨事項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複雑であるため、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 (クリック、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、おすすめ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推奨事項にのみ使用されます。簡単な API 呼び出しを介してパーソナライズされたおすすめを提供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。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推奨事項を提供するために、データのない新規ユーザー、人気度の偏り、ユーザーの意図の変化など、カスタムの推奨事項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。
リアルタイムのおすすめで瞬間を過ごす
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おすすめ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、その時点でユーザーに最適な製品のおすすめを特定することができます。また、Amazon Personalize を使用すると、アプリケーションに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。
ユーザ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ユーザー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推奨事項は、簡単な API 呼び出しによって、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、商品の仕分け、おすすめ商品、割引など、すべてを個々のユーザーに合わせて調整できます。
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タスクを自動化、高速化させるため、ユーザーにとって関連性が高い体験の提供を迅速に開始できます。
仕組み
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推奨事項は、変換され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、ユーザーの行動、履歴、好みに基づいてコンテンツを調整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。こうしたユーザーエクスペリエンスを通じて、Amazon Personalize は、ユーザーが見て楽しむコンテンツを見つけ出せる可能性を高めていきます。
「Amazon Personalize を使用すると、自力で環境を構築して設定する場合と比較して、機械学習モデルのインフラストラクチャとアルゴリズムを設定および調整するのに必要な時間を最大 60% 短縮できます。これは、ML に向けて事例を構築しようとしている小規模の開発者チームと、合理的なコストで迅速に反復しようとしている大規模のチームの両方にとって理想的です。さらに良いことに、私たちは Amazon Personalize が他の推奨システムより正確だと考えています。これにより、私たちはお客様のショッピング中に高度にパーソナライズされた製品を提案し、お客様に喜びをお届けできるようになりました。その結果、平均注文額と合計注文数が増加すると信じています」
Ishwar Bharbhari 氏、Yamaha Corporation of America の情報技術担当ディレクター
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られ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、ユーザーの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を使用して検索結果を並べ替えることによって、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。
「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 か月の開発時間がかかる可能性がある事柄を成し遂げることができます」
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、ユーザーの興味や状況に合っているので、変換される可能性が高くなります。Amazon Personalize は、各ユーザーに対して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提供するために、適切なメッセージを適切なタイミングで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、ユーザーの場所、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。
「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
