Amazon Personalize

ML を活用したパーソナライゼーションでカスタマーエクスペリエンスを向上させる

Amazon Personalize とは

 Amazon Personalize はフルマネージド型の機械学習 (ML) サービスで、お客様のデータを使用して、ユーザー向けに商品のレコメンデーションを生成します。

 デベロッパーがさまざまなパーソナライゼーションのユースケースを使ってアプリケーションを簡単に構築できるようにし、ML モデルを構築、トレーニング、デプロイするための複雑なステップの多くを自動化します。  

 Amazon.com で使用されているのと同じ ML テクノロジーを利用しています。機械学習の専門知識は必要ありません。

Improve Customer Engagement and Conversion with Amazon Personalize (1:30)

ユースケース

ユーザーエクスペリエンスを強化する

関連性が高いレコメンデーションを、既存のウェブサイト、アプリケーション、プッシュ通知や SMS などに統合することで、すべてのタッチポイントをパーソナライズします。パーソナライゼーションは、エンゲージメント率を高め、収益を増加させ、ブランドロイヤルティを高めることができます。

商品の見つけやすさが向上

ML を使用して、顧客の以前の商品、ユーザー行動とメタデータに基づいて、顧客がカタログ内の新しい商品を発見するのに役立ちます。これにより、インサイトを活用して、ユーザーにリーチし、サービスを提供し、報酬を与えることで、意味のあるエンゲージメントを創出します。

カートに追加される平均商品数を増やす

ショッピング、ブラウジング、またはチェックアウト時に、全体的な注文額を増加させる可能性が高い、関連商品、プロモーションやトレンドの商品を表示します。カート放棄率を減らし、デジタルブラウジングに飽きて顧客を失わないようにしましょう。

より正確にターゲットを絞る

特定の商品や属性に対するユーザーの親和性に基づいてインテリジェントなユーザーセグメンテーションを作成することで、マーケティングから得られる利益を向上させます。宣伝したい特定の商品に関心のあるユーザーにターゲットを絞りましょう。

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お客様のユースケースに最も適したレコメンデーションをリアルタイムまたはバッチで生成して、 
適切なカスタマーエクスペリエンスを適切な場所で、適切なタイミングで提供しましょう。

2 か月間無料トライアル

1 か月あたり最大 20 GB のデータ処理とストレージ

1 か月あたり最大 100 時間のトレーニング

1 か月あたり最大 50 TPS 時間のリアルタイムリコメンデーション

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AWS は、新規のお客様が無料で使用を開始できるようサポートします。Amazon Personalize で AWS 無料利用枠を利用する方法を確認する

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  • お客様事例
  • お客様事例

    「Warner Bros. Discovery の私たちのチームは、弊社のデジタル資産で未認証のユーザーに対して映画や番組のレコメンデーションをカスタマイズするためのプロモーションエンジンを構築したいと考えていました。パーソナライズされたプロモーションを受けたユーザーは、ランダム化されたコントロールグループと比較して、総ユーザーエンゲージメントが 14% 増加し、クロスブランドのエンゲージメントは 12% 増加しました。  また、パーソナライズされたプロモーションを利用した場合、単に最も人気のある商品のプロモーションをお客様に行った場合と比較して、レスポンス率が 2〜3 倍上昇することも確認されています」

    WBD、VP Cloud Architecture、Don Browning 氏

    「Amazon Personalize を使用して、毎シーズン、数百万人の ブンデスリーガ公式アプリケーションのアクティブユーザーに向けて、個別のコンテンツを生成しました。その結果、ユーザー 1 人当たりの記事閲覧数が 67% 増加し、ユーザーのアプリケーション滞在時間が 17% 改善しました。Amazon Personalize は、ファンが見たいコンテンツをより効果的に提供するのに役立っています」。

    DFL Group、Digital Innovations 部門 EVP、Andreas Heyden 氏

    「Amazon Personalize を使用することで、以前のビッグデータ分析に比べ、推奨製品に対するレスポンスが 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」。

    Lotte Mart、Big Data Team Leader、Jaehyun Shin 氏
  • 動画
  • How to Build This | Add Personalization to Your Apps (7:49)
    Use Amazon Personalize Recommenders for Common Business Use Cases (11:31)
    Target Customers Intelligently with User Segmentation using Amazon Personalize (10:51)
    Real-time personalization and recommendations for VOD libraries (5:25)

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