개인화를 통한 고객 경험 향상

고객 데이터와 상호 작용을 분석하여 선호도와 의도를 이해하면 상황에 맞는 추천과 스토리텔링을 통해 더 깊은 관계를 조성하고 관심을 끌 수 있습니다.

디바이스나 채널에 관계없이 메시지와 제안을 원활하게 조정하여 여러 접점에서 통합된 고객 경험을 제공합니다.

대규모 데이터 세트를 통해 사전 교육된 Amazon Bedrock의 주요 FM에 액세스하거나 자체 독점 데이터로 안전하게 미세 조정하여 차별화된 고객 경험을 만드세요.

마케팅 전략에 정보를 제공할 수 있는 패턴과 트렌드를 파악합니다. 고객 생성에 소요되는 시간을 절약하고 생성형 AI가 기존 고객 데이터에서 간과하기 쉬운 특성을 가진 고유한 세그먼트를 식별할 수 있습니다.

매출, 상향 판매 및 교차 판매 기회, 신규 항목 및 사이트 사용 시간과 같은 구체적인 비즈니스 목표를 추진하기 위해 항목 및 콘텐츠 추천의 순위를 지능적으로 재지정합니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 개인의 변화하는 취향에 가장 적합한 제품, 콘텐츠, 프로모션 및 기사를 즉시 생성합니다.

상황별 쿼리를 이해하고, 명료하게 질문하며, 직관적인 앞뒤 대화를 통해 관련성 있는 예측 검색 제안을 제공하는 대화형 검색을 활성화하여 각 사용자의 상호 작용에 맞게 검색 환경을 조정합니다.

상품 설명, 사용 후기 또는 기타 비정형 데이터에 담긴 가치 있는 정보를 활용하여 관련성과 참여도를 높입니다.