(新規) 小売、メディア、エンターテインメント向けのユースケースに最適化されたレコメンダー

パーソナライズされた高性能のユーザーエクスペリエンスをより速く、より簡単に提供できるようにする新しいレコメンダーをご紹介します。「よく一緒に購入されている商品」、「Xをご覧になった」、「厳選情報」などのユースケースから選択できます。データをレコメンダーにマッピングします。Amazon Personalize は、ユースケースに最適な設定を選択し、パーソナライズされたレコメンデーションを作成および維持する作業を自動化します。サンプルコストの計算については、Amazon Personalize 料金をご覧ください。

(新規) ユーザーセグメンテーション

Amazon Personalize がインテリジェントなユーザーセグメンテーションを提供するようになったため、マーケティングチャネルを通じてより効果的なプロスペクティングキャンペーンを実行できます。2 つの新しいレシピを使用すれば、さまざまな製品カテゴリやブランドなどへの関心に基づいて、ユーザーを自動的にセグメント化できます。aws-item-affinity は、映画、楽曲、商品などの個別項目への関心に基づいてユーザーを識別します。aws-item-attribute は、ジャンルや料金など、関心のある属性に基づいてユーザーを識別します。これにより、マーケティングキャンペーンへのエンゲージメントが高まり、的を絞ったメッセージングを通じて顧客維持率を増やし、マーケティング費用の投資収益率を改善することができます。サンプルコストの計算については、Amazon Personalize 料金をご覧ください。 

自動化された機械学習

Amazon Personalize では、お客様に代わって機械学習を行います。Amazon S3 またはリアルタイム統合を介してデータを提供すると、Amazon Personalize によってデータのロードと検査を自動で行うことができます。それにより、適切なアルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、正確なメトリクスの提供、パーソナライズされたレコメンデーションの生成を行うことができます。データセットは新しいメタデータやリアルタイムのユーザーイベントデータの消費に伴って時間とともに増大していきます。それに従って、モデルを再トレーニングして、関連性がありパーソナライズされたレコメンデーションを継続的に提供できます。 詳細はこちら

リアルタイムレコメンデーション

ユーザーの意図の変化にリアルタイムで対応することにより、関連性のあるレコメンデーションを作成します。詳細

バッチレコメンデーション

たくさんのユーザーやアイテムに関連したレコメンデーションを一気に計算して保存し、E メールシステムなどのバッチ指向のワークフローで使用できるようにします。詳細はこちら

新規ユーザーや新しいアイテムのレコメンデーション

新規ユーザーに対してもレコメンデーションを効果的に生成し、ユーザーに関連性のある新しいアイテムのレコメンデーションを提供します。

コンテキストレコメンデーション

デバイスタイプや時刻などのコンテキスト内でレコメンデーションを生成することにより、レコメンデーションの関連性を向上させます。詳細はこちら

類似アイテムのレコメンデーション

ユーザーに類似項目を表示して、カタログの発見可能性を向上させます。

非構造化テキストの情報を引き出す

商品説明やレビュー、映画のあらすじなどの非構造化テキストに閉じ込められた情報を解き明かし、ユーザーに関連性の高いレコメンデーションを生成します。カタログの一部として非構造化テキストを提供すると、Amazon Personalize が自動的にキーとなる情報を抽出し、レコメンデーションを生成する際に使用します。

ビジネスゴールとユーザーにとっての関連性の優先順位付け

レコメンデーションを生成する際には、ユーザーにとって何が適切か、ビジネスにとって何が重要かを考慮します。レコメンデーションに影響を与える目的を、関連性に加えて定義することができます。これは、ストリーミング時間の最大化、収益の向上など、お客様のビジネスにとって重要なメトリクスの定義に使用できます。

既存のツールと簡単に統合

Amazon Personalize は、単純な推論 API 呼び出しを介して、ウェブサイト、モバイルアプリ、コンテンツ管理、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。このサービスを使用すると、ユーザー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、パーソナライズされたアイテムの再ランキングを作成できます。Amazon Personalize API を呼び出すだけで、このサービスによりアイテムのレコメンデーションや再ランキングされたアイテムのリストを出力できます。出力は、アプリケーションで使用できる JSON 形式で行われます。

GetRecommendations API – userID を指定する関連アイテムのリストを返します。代表的なユースケースは、ユーザーの過去の視聴に基づいて動画のリストを提案するビデオストリーミングウェブサイト用ランディングページのコンテンツレコメンデーションウィジェットです。API を使用して、入力 itemID が指定されたときに類似した itemID のリストを返すこともできます。代表的なユースケースは、ユーザーが映画の詳細ページを見ているときに似たような映画をお勧めすることです。

GetPersonalizedRanking – API で、userID が指定された itemID のリストと、再ランキングされるための itemID のリストを再ランキングします。入力リストは、任意のソースから指定できます。例えば、選別された編集リストから、または検索クエリの結果から得られる itemID のリストから選択できます。また、e コマースの小売業者は、直接キーワードに一致する商品のリストを表示するのではなく、顧客の以前の行動や過去の購入について知っている情報を利用して、最も関連性の高い結果を表示することができます。

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Amazon Personalize の使用方法については、デベロッパーガイドを参照してください。

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