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 복잡성으로 인해 현재까지 대부분의 조직에게는 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 클릭, 페이지 보기, 가입, 구매 등과 같은 애플리케이션의 활동 스트림은 물론 기사, 제품, 비디오 또는 음악과 같이 추천하고자 하는 항목의 인벤토리를 제공할 수 있습니다. 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. 간단한 API 호출을 통해 맞춤형 추천을 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.

이점

고품질의 추천 생성

규모와 관계없이 개인에게 맞춤화를 제공하려면 올바른 데이터와 올바른 기술의 조합이 필요합니다. Amazon Personalize에서 사용하는 알고리즘은 사용자 맞춤형 추천 생성 시 일반적인 문제를 극복하도록 설계되었습니다. 이러한 문제로는 데이터가 없는 신규 사용자, 인구 편향 및 사용자 의도 변화 등이 있으며, 이를 극복하여 사용자의 특정 요구 사항, 선호 및 동작에 대응하여 고품질의 추천을 제공합니다.

 

실시간 추천으로 영업 기회 확보

타이밍이 중요합니다. 고객이 사이트에 있는 제품을 검색하면서 시간을 보냈다면 고객이 다른 사이트로 떠나기 전에 고객이 찾는 것을 이해하고 올바른 추천으로 대응해야 합니다. Amazon Personalize는 실시간 사용자 활동 데이터와 기존 사용자 프로필 및 제품 정보를 결합하여 사용자에게 맞는 제품 추천을 식별합니다. Amazon Personalize를 통해 애플리케이션에 실시간 맞춤화도 쉽게 추가하고 관련성이 가장 높은 비디오 또는 기사를 사용자에게 보여줄 수 있습니다.

사용자 여정의 모든 접점을 맞춤화

Amazon Personalize를 통해 회사는 모든 채널 및 디바이스에 있는 모든 사용자에게 일관적이고 고유한 경험을 제공할 수 있습니다. 모델의 맞춤형 추천은 간단한 API 호출을 통해 웹사이트, 모바일 앱 또는 콘텐츠 관리 및 이메일 마케팅 시스템에 쉽게 통합될 수 있습니다. 현장 검색, 제품 정렬, 추천 및 제공까지 모든 것을 개별 사용자에게 맞출 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 학습 태스크를 자동화 및 가속화합니다. 따라서 관련성 높은 사용자 경험을 빠르게 제공할 수 있습니다.

작동 방식

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사용 사례

맞춤형 추천

사용자 프로필과 동작에 따라 맞춰진 제품 및 콘텐츠 추천은 구매 전환으로 이어질 가능성이 큽니다. Amazon Personalize는 하나의 획일적인 경험을 제공하는 대신, 애플리케이션 및 웹 사이트가 사용자의 행동, 과거 기록 및 선호도에 맞게 컨텐츠를 조정하여 참여도와 만족도를 높일 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 비디오 스트리밍 웹 사이트에서는 이전에 비디오를 보는 습관과 인구 데이터를 기반으로 홈 화면에 추천을 제공하여 사용자가 관심을 가질 만한 추가 프로그램을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사용자가 개별 프로그램을 집중적으로 보기 시작하면 관심을 가질 만한 동일한 장르의 비슷한 콘텐츠가 표시될 수도 있습니다.

많은 온라인 사용자가 관련 없는 검색 결과와 찾고 있는 특정 항목을 검색할 수 없을 때 불만을 나타냅니다. 최적의 사용자 경험을 위해 검색 결과에는 각 사용자의 선호를 고려하여 검색어만이 아닌 개인과도 관련이 있는 제품이 표시되어야 합니다. Amazon Personalize는 해당 사용자의 과거 애플리케이션 상호 작용에서 얻은 행동 데이터를 사용하여 검색 결과를 다시 지정함으로써 개별 사용자의 사이트 검색 결과를 향상시킬 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.

맞춤형 알림

사용자 행동에 기반한 마케팅 프로모션은 자신의 관심 분야 및 컨텍스트에 부합하기 때문에 전환 가능성이 더 큽니다. Amazon Personalize는 각 사용자가 가장 관련성이 높은 마케팅 커뮤니케이션을 받을 수 있도록 돕습니다. 따라서 사용자에게 적시에 적절한 메시지로 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체에서 단순히 일반적인 프로모션을 보내는 대신, Amazon Personalize를 사용하여 사용자의 위치, 구매 습관 및 이전에 사용자가 구매에 나섰던 할인 금액 등을 기반으로 가장 적절한 모바일 앱 알림을 선택할 수 있습니다.

고객 및 파트너 성공 사례

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Yamaha Corporation of America(YCA)는 미국 고객들에게 다양한 종류의 고품질 악기와 오디오 제품을 제공합니다. 판매 중인 제품으로는 키보드, 기타, 관악기 및 현악기, 퍼커션, 전문가용 오디오, 일반 오디오가 있습니다.

"Amazon Personalize는 자체적으로 환경을 구축하고 구성하는 것과 비교할 때, 기계 학습 모델의 인프라와 알고리즘을 설정하고 조정하는 데 필요한 시간의 최대 60%를 절약합니다. ML에 대한 사례를 구축하려는 소규모 개발자 팀과 합리적인 비용으로 신속하게 반복하려는 대규모 팀 모두에 적합합니다. 더 나아가 Amazon Personalize는 다른 추천 시스템보다 정확하기 때문에, 쇼핑 경험 중에 고도로 개인화된 제품 제안을 제시하여 고객의 만족도를 높이고 평균 주문 금액과 총 주문량을 증가시킬 것으로 기대합니다."

Ishwar Bharbhari, Yamaha Corporation of America의 정보 기술 이사


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Zola는 디자인과 기술을 이용해 오늘날 결혼을 준비 중인 커플이 결혼 계획과 등록 절차를 간단히 해결할 수 있도록 도와주는 웨딩 전문 회사이며, 미국에서 가장 빠르게 성장하고 있습니다.

"결혼식 계획은 쉽지 않습니다. 저희는 커플이 현재 상황, 스타일, 관심 및 선호에 가장 적합한 선물 또는 서비스를 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. 지금까지는 규칙 기반 순위, 인기도, 아니면 최근에는 오프라인으로 계산된 유사성 모델을 통해 이러한 일들을 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 - Zola.com, 엔지니어링 담당 부사장


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Domino's Pizza Enterprises Ltd(DPE)는 세계에서 가장 큰 피자 회사 중 하나입니다. DPE의 비전은 모든 동네에서 배달의 선두주자가 되는 것입니다.

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

Allan Collins - Domino's Pizza Enterprises의 그룹 최고 마케팅 책임자


Subway

Subway 레스토랑 체인점에서는 100개가 넘는 국가에서 매일 7백만 개가 넘는 샌드위치를 주문 받아 신선한 재료와 풍미를 고객에게 제공합니다.

"Subway에서는 고객의 경험이 중요합니다. Amazon Personalize를 사용하면 바쁜 고객의 독특한 취향에 맞게 매우 다양한 재료와 풍미를 조합한 맞춤화된 추천 상품을 빠르게 선보일 수 있습니다. Amazon Personalize를 통해 저희 팀은 기계 학습 전문 지식 없이도 간단한 API 호출을 사용하여 추천 상품을 준비할 수 있습니다. 앞으로도 계속 Amazon Personalize를 활용하여 신선한 상품을 원하는 고객에게 최고의 경험을 제공할 것이라 믿습니다. 이미 앱에서 주문하는 고객을 위한 추천 상품을 제공하기 위해 Personalize 사용에 관한 테스트를 성공적으로 마쳤으며, 가까운 시일 안에 맞춤화된 앱 알림으로도 확장할 수 있을 것 같아 정말 기쁩니다."

Neville Hamilton - Subway의 임시 최고 정보 책임자


Segment_logo_300x65

Segment는 APN Advanced Technology Partner이며, 고객 데이터 인프라를 통해 모든 고객 상호 작용을 수집, 도식화 및 로드할 수 있어서 복잡한 설정 또는 유지 관리 없이 고객의 모든 정보를 제공하여 실시간 맞춤화를 가능케 합니다. 

"오늘날의 소비자들은 실시간 맞춤화 및 추천을 바라지만, 현실적으로 대부분의 회사들은 필요한 엔지니어링의 양을 전달하기는커녕 만들어내기도 매우 어렵습니다. Amazon Personalize는 Amazon의 세계 최상급 기계 학습 기술을 모든 회사에 제공합니다. 이를 Segment의 고객 데이터 인프라와 결합하면, 고객이 많은 양의 고도로 개인화된 추천을 실시간으로 전달할 수 있습니다. 이 기술에 깊은 인상을 받아 향후 추가적인 통합으로 Segment의 기능을 확장할 계획입니다."

Tom Pinckney, Segment의 파트너쉽 대표


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Inawisdom은 AWS 기계 학습 컴피던시를 갖춘 APN 어드밴스드 컨설팅 파트너입니다. 이 회사의 ML 기술을 이용하면, AI와 ML 기술로 고급 분석을 구현하여 데이터 내에서 가치를 발견함으로써 시장에서 더 나은 성과를 선보일 수 있습니다.

"Personalize를 사용하면 최초 추천 엔진이 몇 시간 내에 실행되어 이전보다 3배 더 빠르게 초기 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 비즈니스에서 주요 이해 당사자들은 목표 고객에게 맞춤형 커뮤니케이션과 추천을 우선적으로 하는 것이 매우 중요합니다. 소매 및 금융 부문 고객에 있어 Personalize의 추천 시스템 계약이 이미 300% 증가했습니다."

Neil Miles, Inawisdom의 CEO


Daemon Solutions

Daemon Solutions는 APN Advanced Consulting Partner이며, 기술이 사람들이 더 나은 일을 할 수 있도록 도울 수 있다고 믿습니다. Daemon Solutions의 도움으로 여러분이 지금 있는 곳과 희망하는 곳 사이의 간격을 좁힐 수 있을 것입니다. 

"소매, 미디어, 금융 쪽 고객이나 그 이외의 고객들은 점점 더 맞춤화된 방식으로 고객들에게 조금 더 나은 서비스를 제공하기 위해 기술을 혁신하고자 합니다. Amazon Personalize는 데이터 과학에서 가장 진보된 몇 가지 기술을 빠르게 채택하여 디지털 경험을 통해 향상된 추천 사항을 전달하는 도구를 제공합니다. Amazon Personalize를 사용하면, 수개월이 아니라, 불과 수일 안에 평가와 테스트를 거쳐 채택할 수 있는 최신 솔루션을 고객에게 제공할 수 있습니다."

Akram Dweikat, Daemon Solutions의 기계 학습 및 인공지능 책임자


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PEAK은 AWS 기계 학습 컴피던시를 갖춘 APN 어드밴스드 컨설팅 파트너입니다. PEAK의 AI 서비스는 기업이 데이터를 이용해 성장할 수 있도록 도움을 주며, 데이터 및 AI 주도적으로 되는 데 필요한 기술과 기능을 제공합니다. 

"오늘날 세계에서 지속 가능한 비즈니스 성장을 이끌어 내는 열쇠는 데이터의 힘을 빠르게 활용하는 것입니다. Amazon Personalize는 손쉽고 빠르게 실시간 추천을 생성하기 위해, 고객이 이용 가능한 데이터를 딥 러닝함으로써 판매와 고객 유지율을 높일 수 있도록 돕습니다. Amazon Personalize는 사용하기 쉬운 API를 제공하여 추천을 생성하고 제공하므로, 결과를 기존 애플리케이션에 쉽게 통합하고 비즈니스 가치를 빠르게 파악할 수 있습니다. Peak과 Amazon Personalize의 협력으로 내놓은 제품이 오늘날 시장에서 요구하는 기술과 결과 중심의 접근 방식을 모두 가지고 있다고 생각합니다."

Richard Potter, Peak의 CEO

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