Amazon Personalize

개인화된 사용자 환경을 더 빨리 생성

Amazon Personalize는 실시간 제공되는 개인화된 제품 및 콘텐츠 추천과 맞춤형 마케팅 프로모션을 통해 고객 참여율과 구매 전환율을 높일 수 있게 해 주며, Amazon이 보유한 기계 학습 부문의 연구 결과와 20년 이상의 추천 경험을 기반으로 작동합니다. Amazon Personalize는 상시로 사용할 수 있는 Amazon.com 기계 학습 추천 시스템을 보유하는 것과 같습니다.

기계 학습 경험이 없어도 간단한 API를 사용하여 정교한 개인화 기능을 시스템과 플랫폼에 손쉽게 통합할 수 있습니다. Amazon Personalize는 기계 학습 추천 모델을 구축, 훈련, 튜닝 및 배포하는 데 필요한 복잡한 단계를 자동화하므로 개인화된 사용자 경험을 빠르게 제공할 수 있습니다.

모든 데이터는 개인 정보 보호 및 보안을 위해 암호화되며, 사용자를 위한 추천을 생성하는 데에만 사용됩니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되고, 최소 요금 및 사전 약정은 없습니다.

Introducing Amazon Personalize(3:28)

이점

고객 참여율 개선

Amazon Personalize는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사용자의 특정 요구, 선호도 및 변화하는 행동에 대응하여 고품질 추천을 실시간으로 생성하며, 이를 통해 고객 참여율을 높입니다. 또한 이러한 알고리즘은 과거 데이터가 없는 새로운 사용자나 제품에 대한 추천을 생성하는 것 같은 일반적인 복잡한 문제를 해결합니다.

구매 전환율 및 매출 향상

Amazon Personalize는 실시간 사용자 활동 데이터와 사용자 프로필 및 제품 정보를 결합하여 최적의 제품 또는 콘텐츠 추천을 식별합니다. 따라서 사용자 의도를 신속하게 파악하고 역동적인 고객 환경을 제공함으로써 고객 참여율과 구매 전환율을 높일 수 있습니다.

손쉬운 통합

Amazon Personalize는 기존 웹 사이트, 앱, SMS 및 이메일 마케팅 시스템에 손쉽게 통합하여 모든 채널 및 디바이스에서 고유한 고객 환경을 제공합니다. 따라서 사용자가 플랫폼을 사용하길 원하는 장소와 방법으로 사용자와 소통할 수 있습니다.

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작동 방식

Amazon Personalize 작동 방식

사용 사례

사용자 개인화

사용자 프로필과 습관에 맞춘 제품 및 콘텐츠 추천은 구매 전환율을 높일 가능성이 큽니다. Amazon Personalize는 획일적인 경험을 제공하는 대신 사용자 행동, 선호도 및 기록에 따라 맞춤형 추천을 제공하여 실시간으로 참여도와 만족도를 높입니다.

유사한 품목 추천

유사한 품목 추천은 사용자가 신제품을 검색하거나 카탈로그에서 기존 제품을 비교하는 데 도움이 됩니다. Amazon Personalize는 사용자의 행동을 토대로 유사한 품목을 실시간으로 추천하여 고객에게 관련성이 높은 고유한 경험을 생성합니다.

개인화된 순위

정기적으로 비즈니스 우선순위에 따라 최신 뉴스, 인기 TV 프로그램, 계절별 상품 또는 기간 한정 프로모션과 같은 특정 콘텐츠 또는 제품을 홍보해야 합니다. 출처가 사람인지, 제품 수명 주기 관리 관련 비즈니스 규칙인지, 또는 코드 라인인지를 불문하고 Amazon Personalize를 사용하면 제품 카탈로그의 순위를 다시 매겨 비즈니스 우선순위과 최상의 고객 경험을 달성할 수 있습니다.

고객 사례

ViewLift
"Amazon Personalize를 플랫폼에 통합한 덕분에 큐레이팅되거나 자동 생성된 콘텐츠 트레이와 비교해 권장된 동영상 트레이에서 고객의 클릭 수가 24% 이상 증가했습니다. 그뿐 아니라, 자체 사용자 지정 기계 학습 추천 모델을 훈련시키고 수백만 명의 사용자 규모로 확장하는 데 필요한 비용과 데이터 과학 리소스도 대폭 줄어들었습니다. Amazon Personalize는 우리 고객이 해당 고객의 참여율과 만족도를 높이고 각 사용자의 개인 관심사에 특화된 경험을 할 수 있도록 지원하는 동시에 자사의 데이터 과학 팀이 현재의 플랫폼을 위한 새롭고 혁신적인 기능을 구축하는 데 집중할 수 있게 해 줍니다.”

Manik Bambha, ViewLift 공동 설립자 겸 회장

롯데마트
“보다 고객 중심적 기업으로 변모하고 고객과의 교류 범위를 넓히며 사용자들의 이용률을 높이기 위해 Amazon Personalize로 전환하여 60만 명 이상의 M Coupon 모바일 앱 사용자가 매장 쇼핑 비용을 절약할 수 있도록 지원하고 있습니다. Amazon Personalize를 사용하면서 이전의 빅 데이터 분석 솔루션보다 추천 제품에 대한 반응이 5배 증가하여 월별 매출이 증가했습니다. 특히, Amazon Personalize 덕분에 고객이 이전에는 구매한 적이 없던 제품의 수가 최대 40%까지 증가했습니다. AWS가 제공하는 새로운 이 추천 서비스는 조직 전체에서 가장 광범위하게 도입한 첫 번째 AI 기술입니다.”

신재현, 롯데마트 빅 데이터 팀 팀장

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Voodoo
“우리 프로덕션 팀은 새로운 애플리케이션을 빠르게 구축하고 출시하지만 포트폴리오 범위를 고려하면 기존 참여자가 게임 이외의 앱에서 참여하고 유지하는 방법을 개선할 필요가 있었습니다.” Amazon Personalize를 사용하면 모든 사용자가 사용 첫 날부터 앱에서 맞춤형 추천 기능을 자동화했으며 사용자들 사이에서 유지율은 15% 증가했습니다. 더 나아가 사내 개발 개인화 도구에 대한 의존도를 낮춰 개발 시간을 53% 낮추고 팀은 고객을 위한 환경을 개선할 수 있는 일련의 기회 발굴에 집중할 수 있게 되었습니다.

Robin Mizreh, Voodoo 기술 책임자

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