この AWS ソリューション実装では、どのようなことが可能ですか?

このソリューションは、Amazon Pinpoint と Amazon SageMaker を組み合わせて、顧客データを収集し、機械学習 (ML) によって識別される Amazon Pinpoint セグメントを作成してオーディエンスメッセージングを調整するプロセスを自動化することができます。これらのセグメントには、解約が予想されるユーザー、購入が予想されるユーザー、およびビジネスニーズに関連して予想されるユーザー行動が含まれます。

このソリューションには、独自のデータを使用して独自のカスタム ML モデルを開発するためのリファレンスとして使用できるサンプルデータセットが含まれています。

デジタルユーザーエンゲージメントイベントデータベースソリューションのデプロイは、このソリューションをデプロイするための前提条件です。

AWS ソリューション実装の概要

下の図は、このアーキテクチャを表しています。これは、ソリューションの実装ガイドと付属の AWS CloudFormation テンプレートを使用して自動的にデプロイできます。

Amazon Pinpoint と Amazon SageMaker を使用した予測セグメンテーション | アーキテクチャ図
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Amazon Pinpoint と Amazon SageMaker を使用した予測セグメンテーションのアーキテクチャ

AWS CloudFormation テンプレートは、AWS Step Functions がオーケストレーションした毎日のバッチプロセスをデプロイしました。このプロセスでは、Amazon CloudWatch の時間ベースのイベントが一連の AWS Lambda 関数 (Amazon Athena のクエリを使用する) をトリガーしたときに開始し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存している顧客データをクエリします。データは AWS Glue によって毎日クロールされます。

顧客データには、Amazon Pinpoint からエクスポートされたエンドポイントと、デジタルユーザーエンゲージメントイベントデータベースソリューションを使用して Amazon Pinpoint からストリーミングされたエンドユーザーエンゲージメントデータが含まれます。Amazon Sagemaker は、バッチ変換リクエストを実行して、トレーニングされた機械学習 (ML) モデルに基づいて顧客チャーンを予測します。

このデフォルトのソリューションは、サンプルデータセットのデータを処理するように設定されています。独自のデータセットを使用するには、ソリューションをカスタマイズする必要があります。

Amazon Pinpoint と Amazon SageMaker を使用した予測セグメンテーション

バージョン 1.1.0
最終更新日: 2020 年 12 月
作成者: AWS

見積りデプロイ時間: 10 分

ソースコード  CloudFormation テンプレート 
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特徴

オートメーション

顧客データの収集を自動化し、機械学習を使用して顧客の解約を予測し、メッセージング用に調整したオーディエンスセグメントを管理するアーキテクチャを構築します。

カスタマイズ

このソリューションには、付属されている機械学習モデルのトレーニングに使用できるサンプルデータセットが含まれています。ソリューションを修正して独自のデータセットを使用することも可能です。
ソリューションを使って解決: Amazon Pinpoint と Amazon SageMaker を使用した予測セグメンテーション
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