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と推奨事項

Amazon Personalize のサービスは、24 時間体制で自分だけの Amazon.com の機械学習レコメンデーションシステムを持つようなものです。

レコメンデーションを 20 年以上提供してきた 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を向上させることができます。Amazon Personalize では機械学習を使用して、ウェブサイトやアプリケーションに対してより高品質なレコメンデーションを作成します。シンプルな API を使用して、数回クリックするだけで洗練されたパーソナライゼーション機能を簡単に構築できるため、機械学習の経験がなくても始めることができます。Amazon Personalize を使用すると、データの処理、データの検討、意味のあるものの特定、機械学習アルゴリズムの選択ができます。またお客様のデータに基づいてカスタムモデルをトレーニングして最適化することもできます。 

利点

より高品質なレコメンデーション

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レコメンデーションをリアルタイムで作成します。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のレコメンデーションの作成、人気度の偏りなど、一般的な複雑な問題にも対応しています。

ユーザーエンゲージメントとコンバージョンを向上させる

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のレコメンデーションを特定することができます。その結果、ユーザーの意図をすばやく理解し、動的なカスタム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。

タッチポイントのパーソナライズ

Amazon Personalize を使用すると、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のユーザーにユニークな体験を提供できます。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。

わずか数回のクリックで使用を開始する

Amazon Personalize では、わずか数回の単純な API 呼び出しにより、レコメンデーションモデルの構築、トレーニング、調整、デプロイに必要な複雑な機械学習タスクを自動化させることができ、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。

仕組み

Amazon Personalize の仕組み

導入事例

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、より高いコンバージョンを促進する可能性を高めます。Amazon Personalize では、画一的な体験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

ユーザーは、新製品を発見したり、商品を比較して自分の判断が正しいことを確認したりするために、類似アイテムのレコメンデーションを必要としています。Amazon Personalize では、ユーザーの行動に基づいて、カタログから類似アイテムのレコメンデーションをリアルタイムで行い、"x" を視聴したユーザーが "y" も視聴した、といったエクスペリエンスを生み出します。

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できます。

お客様およびパートナーの成功例

Segment

Segment は AWS を使用して、お客様がユーザーに関するデータの収集と統合を行うよう支援し、Amazon Personalize を使用してパーソナライズされたレコメンデーションを作成できるようにすることを支援する顧客データインフラストラクチャ企業です。同社では数千の Amazon EC2 インスタンスを使用して月に 4,500 億件のイベントを処理し、Amazon ECS 上で 16,000 個以上の Docker コンテナを稼働させています。

Segment の CTO で共同創設者である Calvin French-Owen 氏によると、お客様の多くは、機械学習を使用してパーソナライズを実行するビジネスニーズを持っていますが、予測モデルを構築するために必要とされる十分なトレーニングデータを持っていません。「初日から簡単に Segment を立ち上げて、データを収集することができるというのはすばらしい相乗効果です」と French-Owen 氏は述べています。 それから、Amazon Personalize を使用して独自の機械学習パイプラインを構築することなく、そのデータを使用してこれらのレコメンデーションを強化できます。

Calvin French-Owen 氏、Segment、CTO 兼共同創業者

Segment Enables Customers to Create Custom Recommendations With Amazon Personalize (1:53)
Subway

Subway のレストランチェーンでは 100 か国以上で、毎日作られる約 700 万個のオーダーメイドサンドイッチを介して、上質な食材と味わいを提供しています。

「Subway では、お客様の経験を大事にしています。私たちは Amazon Personalize を使用して、忙しいお客様のユニークなライフスタイルに合わせて、無限の種類の食材やフレーバーのパーソナライズしたおすすめをすばやく提供しています。Amazon Personalize では、機械学習の専門知識を必要とせず、私たちのチームでも簡単な API 呼び出しを使用して推奨事項を選別することができます。新鮮な食事をご希望のお客様に最高の体験を提供するために、引き続き Amazon Personalize との協力を期待しています。弊社では Amazon Personalize を利用して行ったテストですでに成功しており、アプリから注文するお客様におすすめを提供しています。近い将来には、パーソナライズされたアプリ通知へと拡大する予定です。」

Neville Hamilton 氏、Subway インターリムチーフインフォメーションオフィサー

StockX

StockX は、ユニークなビッド/アスクマーケットプレイスで e コマースに革命を起こしているデトロイトのスタートアップ企業です。当社のプラットフォームはニューヨーク証券取引所をモデルにしており、スニーカーやストリートウェアなどの商品を高価値の取引可能な商品として扱っています。StockX は、透明性の高い市場での経験により、正しい市場価格で信頼性の高い、人気の高い製品にアクセスできるようにします。

2019 年の StockX の急成長期に、機械学習 (ML) エンジニアの小さなグループは、Amazon Personalize を使用してホームページに「おすすめ」製品の行を追加しました。最終的にはこれが最も利益をもたらすホームページ上の行になりました。同社が Amazon Personalize を使用してカスタマイズされたユーザーエクスペリエンスを提供するプロセスをご覧ください。詳細はこちら

MECCA

MECCA は、オーストラリアとニュージーランドの小売店とオンラインチャネルを通じて、お客様に世界レベルの美をもたらしています。100 を超える美容ブランドの豊富な製品群に加えて、卓越したサービスと美容の専門知識をもって、100 を超える店舗でお客様にユニークなショッピング体験を提供しています。

MECCA では、お客様の信頼を得て維持することを重要視しています。当社は、厳密にパーソナライズされた店舗におけるサービスをオンラインでも体験できるようにすることに挑戦しました。MECCA テクノロジーと CRM チームが率いる、Amazon Personalize を使用した迅速かつ効果的な PoC は、パートナーの Servian の協力も得ながら、独自のレコメンドエンジンを開発することなく達成可能な程度を示しました。Personalize を統合してから、お客様は新しいレコメンデーションに積極的に反応し、E メールのクリック率が 65% 増加し、Personalize がレコメンドする製品に関連する E メールの収益が増加しています。カスタマーエクスペリエンスをさらにパーソナライズするために、当社では、ウェブサイトを含め、Personalize の使用をさらに多くの領域に拡張しています。

Sam Bain 氏、MECCA の e コマース & CRM ディレクター

Pulselive

Pulselive は、スポーツ界の有名企業において誇り高きデジタルパートナーです。公式のクリケットワールドカップのウェブサイトでも、英国プレミアリーグの iOS アプリや Android アプリでも、スポーツファンには欠かせない体験を生み出します。

「私たちは、データを使用し、Pulselive プラットフォームを通じてクライアントのオンラインファン体験をパーソナライズして強化する方法に焦点を当てています。Amazon Personalize を使用して、機械学習によって実現されたスポーツファン向けのパーソナライズド推奨事項を提供しています。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 を活かして、あらゆる場所にいるスポーツファンのために、データ駆動型の 1 対 1 パーソナライズ体験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、マネージングディレクター兼共同創設者、Wyndham Richardson 氏

Dominos

Domino's Pizza Enterprises Ltd (DPE) は、世界で最も大規模なピザビジネスの 1 つです。あらゆる地域で、宅配業界をリードする企業になることを目指しています。

「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」

Allan Collins 氏、Domino's Pizza Enterprises マーケティンググループ最高責任者

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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Amazon Personalize の特徴
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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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