게시된 날짜: Nov 29, 2021
오늘 Amazon Personalize는 미디어 및 엔터테인먼트와 소매업에서의 일반 사용 사례에 대한 개인 맞춤형 경험을 제공하는 추천 시스템을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이제 어떤 기계 학습 전문 지식 필요 없이 고성능의 개인 맞춤형 사용자 경험을 애플리케이션에서 더욱 빠르고 쉽게 제공합니다. 추천 시스템은 개인 맞춤형 경험을 구축하고 제공하는 시간을 절감하고 사용자와 가장 관련 있는 것을 추천하는 데 도움이 되는 경험의 수명 주기를 완전 관리합니다.
사용자 맞춤 경험은 사용자 여정의 여러 지점에서 다양한 유형의 권장 사항이 필요합니다. 미디어 및 엔터테인먼트 애플리케이션은 사용자를 위한 시작 화면의 ‘최고의 컨텐츠’와 사용자가 시청한 내용의 컨텍스트가 다음에 시청할 내용을 발견하는 데 중요한 영상 상세 페이지의 ‘X와 비슷한 컨텐츠’ 같은 개인 맞춤형 추천으로 더욱 많은 참여와 지속성을 끌어냅니다. 소매업에서는 고객이 좀 더 쉽게 계산대에 장바구니를 가져오도록 ‘베스트셀러’와 ‘자주 함께 구매한’ 상품을 강조 표시하는 권장 사항이 필요합니다. Amazon Personalize의 추천 시스템은 개인 맞춤형 사용자 경험을 생성하고 관리하는 일을 간소화합니다. Personalize는 비즈니스별 컨텍스트를 고려하고 권장 사항을 제공하기 위해 사용되는 기본 기계 학습 모델을 위한 최적 설정을 선택합니다. 이들 모델을 유지 관리하고 호스팅하는 수명 주기를 완전 관리하여, Amazon Personalize는 애플리케이션 경험을 더욱 쉽고 빠르게 제공합니다.
미디어 및 엔터테인먼트 고객은 다음과 같은 사용 사례에서 선택할 수 있습니다.
- ‘최고 인기 컨텐츠’
- ‘X를 시청한 당신에게’
- ‘X와 비슷한 컨텐츠’
- ‘당신을 위한 최고의 컨텐츠’
소매 고객은 다음과 같은 사용 사례에서 선택할 수 있습니다.
- ‘베스트셀러’
- ‘가장 많이 본 상품’
- ‘자주 함께 구매한 상품’
- ‘이 상품을 본 고객이 본 상품’
- ‘당신을 위한 추천’
Amazon Personalize의 추천 시스템을 사용하면 기계 학습에 대한 사전 경험 없이도 Amazon.com에서 사용하는 동일한 기계 학습 기술로 웹 사이트, 앱, 광고, 이메일 등을 맞춤화할 수 있습니다. Amazon Personalize를 시작하려면 설명서를 참조하세요.