Amazon Personalize

Amazon.com에서 사용하는 것과 동일한 기술에 기반한 실시간 맞춤화 및 추천

Amazon Personalize는 개발자가 애플리케이션을 사용하는 고객에게 개별화된 추천을 손쉽게 생성할 수 있도록 하는 기계 학습 서비스입니다.

기계 학습은 맞춤형 제품 및 콘텐츠 추천, 맞춤형 검색 결과 및 타겟팅된 마케팅 프로모션 지원을 통해 고객 참여를 개선하는 데 더욱 많이 사용되고 있습니다. 하지만 이렇게 정교한 추천 시스템을 만드는 데 필요한 기계 학습 기술을 개발하는 것은 기계 학습 기능 개발의 복잡성으로 인해 현재까지 대부분의 조직에 멀게만 느껴졌습니다. Amazon Personalize는 Amazon.com에서 몇 년 동안 사용한 완벽한 기계 학습 기술을 사용하기 때문에 기계 학습 경험이 없는 개발자도 복잡한 맞춤화 기능을 애플리케이션에 쉽게 빌드할 수 있습니다.

Amazon Personalize를 사용하여 페이지 보기, 가입, 구매 등과 같은 애플리케이션의 활동 스트림은 물론 기사, 제품, 비디오 또는 음악과 같이 추천하고자 하는 항목의 인벤토리를 제공합니다. 또한 Amazon Personalize에 나이와 같은 사용자의 추가 인구학적 정보와 지리적 위치를 제공할 수 있습니다. Amazon Personalize에서 데이터를 처리 및 검토하고, 유의미한 것을 식별하고, 올바른 알고리즘을 선택하며, 데이터에 대해 맞춰진 맞춤화 모델을 교육 및 최적화합니다.

Amazon Personalize에서 분석한 모든 데이터는 비공개로 안전하게 유지되며, 맞춤형 추천에 대해서만 사용됩니다. 서비스에서 유지 관리하는 가상 사설 클라우드 내부로부터 단순 API 호출을 통해 맞춤형 예측 제공을 시작할 수 있습니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되고, 최소 요금 및 사전 약정은 없습니다.

Amazon Personalize는 상시로 사용할 수 있는 Amazon.com 기계 학습 맞춤화 팀을 보유하는 것과 같습니다.

장점

고품질의 추천 생성

규모와 관계없이 개인에게 맞춤화를 제공하려면 올바른 데이터와 올바른 기술의 조합이 필요합니다. 효율적이고 확장 가능한 맞춤화 엔진을 빌드하는 데 따른 어려움을 극복할 지식, 기술 및 경험을 가진 조직은 많지 않습니다. Amazon Personalize에서 사용하는 알고리즘은 사용자 맞춤형 추천 생성 시 일반적인 문제를 극복하도록 설계되었습니다. 이러한 문제로는 데이터가 없는 신규 고객, 인구 편향 및 고객 의도 변화 등이 있으며, 이를 극복하여 사용자의 특정 요구 사항, 선호 및 동작에 대응하여 고품질의 추천을 제공합니다.

실시간 고객 참여 순간을 포착

타이밍이 중요합니다. 고객이 사이트에 있는 제품을 검색하면서 시간을 보냈다면 고객이 다른 사이트로 떠나기 전에 고객이 찾는 것을 이해하고 올바른 제안으로 대응해야 합니다. Amazon Personalize는 실시간 사용자 활동 데이터와 기존 사용자 프로필 및 제품 정보를 결합하여 고객에게 맞는 제안을 식별합니다. 서비스를 통해 회사는 애플리케이션에 컨텍스트 기반 실시간 맞춤화를 추가하고 사용자에게 관련성이 가장 높은 비디오 또는 기사를 표시할 수 있습니다.

고객 여정의 모든 접점을 맞춤화

Amazon Personalize를 통해 회사는 모든 채널 및 디바이스에 있는 모든 고객에게 일관적이고 고유한 환경을 제공할 수 있습니다. 모델의 맞춤형 추천은 간단한 API 호출을 통해 웹사이트, 모바일 앱 또는 콘텐츠 관리 및 이메일 마케팅 시스템에 쉽게 통합될 수 있습니다. 사이트 내 검색, 제품 정렬, 추천 및 제안에 이르기까지 모든 것을 맞춤화할 수 있어 맞춤형 상호 작용을 만들고 고객과의 더욱 긴밀한 연결 관계를 이어갈 수 있습니다.

몇 개월이 아닌 며칠 내로 맞춤화 제공

Amazon Personalize를 통해 클릭 몇 번만으로 사용자 맞춤화 모델을 생성할 수 있습니다. Amazon Personalize는 맞춤화 모델 빌드, 교육, 조정 및 배포에 필요한 복잡한 기계 학습을 자동화 및 가속화합니다. 따라서 시기적절하고 관련성 높은 고객 환경을 빠르게 제공할 수 있습니다.

작동 방식

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사용 사례

맞춤형 추천 제품

사용자 프로필과 동작에 따라 맞춰진 제품 및 콘텐츠 추천은 구매 전환으로 이어질 가능성이 큽니다. Amazon Personalize에서는 하나의 획일적인 환경을 제공하는 대신, 애플리케이션과 웹 사이트의 일반적인 콘텐츠 제공이 개인의 동작, 기록 및 선호를 기반으로 하여 이와 관련성이 높은 상호 작용으로 전환될 수 있도록 도움을 줍니다. 회사가 방문객에게 찾고 있는 콘텐츠를 제공하고, 요구 사항을 더욱 원활하게 처리하며, 참여를 높일 수 있도록 돕습니다. 예를 들어 비디오 스트리밍 웹 사이트에서는 최근에 본 비디오와 인구 데이터를 기반으로 홈 화면에 추천을 제공하여 사용자가 관심을 가질 만한 프로그램을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사용자가 개별 프로그램을 집중적으로 보기 시작하면 관심을 가질 만한 동일한 장르의 비슷한 콘텐츠가 표시될 수 있습니다. 사용자 환경 전체적으로 Amazon Personalize는 사용자가 보고 즐길 만한 프로그램을 찾을 수 있는 확률을 높입니다.

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"수천 편의 영화와 TV 프로그램아 있기 때문에 시청자에게 가장 관련성이 높은 프로그램을 표시하는 일은 어려운 일입니다. 더 빠르고 효율적인 콘텐츠 검색을 위해 개인의 관심 및 선호에 맞춰진 가장 높은 품질의 콘텐츠 추천을 제공하고자 합니다. Amazon Personalize를 통해 추천 엔진을 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다. AI/ML에 대한 경험이 없음에도 불구하고 3일 만에 서비스를 이해하고, 최초의 데이터 세트를 만들고, 추천을 생성할 수 있었습니다. Amazon Personalize를 사용하여 모든 고객에게 고유한 시청 환경을 제공할 수 있을 것입니다."

Daniel Muller, Head of Cloud Infrastructure - Spuul


맞춤형 검색

많은 온라인 사용자가 관련 없는 검색 결과와 찾고 있는 특정 항목을 검색할 수 없을 때 불만을 나타냅니다. 최적의 사용자 환경을 위해 검색 결과에는 각 개인의 선호를 고려하여 검색어만이 아닌 개인과도 관련이 있는 제품이 표시되어야 합니다. Amazon Personalize는 쿼리 문자열과 과거 애플리케이션 상호 작용의 행동 데이터를 결합하여 개별 사용자에 대한 사이트 검색 결과를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래 소매업체는 고객이 최근에 본 제품, 구매 기록 및 선호를 활용하여 검색 결과를 맞춤화하고 제품 검색 및 고객 만족을 개선할 수 있습니다. 추가로 Amazon Personalize는 백엔드 정보를 통합하여 개인적이면서도 유용한 환경을 만들 수 있습니다. 예를 들어 어떤 제품에서 인기가 많은 크기가 품절된 경우 Amazon Personalize는 재고가 보충될 때까지 해당 제품의 검색 순위를 자동으로 낮춥니다. 수동 작업은 필요하지 않습니다.

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"결혼식 계획은 쉽지 않습니다. 저희는 커플이 상황, 스타일, 관심 및 선호에 가장 적합한 선물 또는 서비스를 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. 지금까지는 규칙 기반 순위, 인기도 또는 최근에는 오프라인으로 계산한 유사성 모델을 통해 처리했습니다. Amazon Personalize는 최신 알고리즘과 엔드 투 엔드 맞춤화 솔루션을 제공합니다. 덕분에 실시간으로 고객에게 대응할 수 있습니다. 팀의 규모가 작았음에도 Amazon Personalize를 사용하면서 더 큰 규모의 팀이 12~18개월 동안 개발했을 법한 일을 해낼 수 있었습니다."

Stephane Bailliez, VP of Engineering - Zola.com


맞춤형 알림

사용자 동작 기반 마케팅 프로모션은 판매 전환으로 이어질 가능성이 큽니다. 고객의 관심 및 상황에 따른 컨텍스트와 연결되기 때문입니다. Amazon Personalize는 각 사용자가 가장 관련성이 높은 마케팅 커뮤니케이션을 받을 수 있도록 돕습니다. 따라서 고객에게 적시에 적절한 메시지로 접근할 수 있습니다. 예를 들어 소매업체에서 단순히 일반적인 프로모션을 보내는 대신 Amazon Personalize를 사용하여 고객의 위치, 구매 습관 및 이전에 고객이 구매에 나섰던 할인 금액 등을 기반으로 가장 적절한 모바일 앱 알림을 선택할 수 있습니다.

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"Domino's에서 하는 모든 일의 중심에는 고객이 있습니다. 당사는 끊임없이 고객 환경을 개선하고 강화하는 데 노력하고 있습니다. Amazon Personalize를 사용하여 전체적인 고객 기반에 걸쳐 이전에는 불가능했던 맞춤화를 대규모로 실행할 수 있습니다. Amazon Personalize를 통해 개별 고객 및 상황에 따른 컨텍스트를 적용하고, 디지털 채널을 통한 특별한 딜 및 제안과 같은 맞춤화된 커뮤니케이션을 제공할 수 있습니다."

Mallika Krishnamurthy, Global Head, Strategy & Insights - Domino's Pizza Enterprises

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