Amazon Personalize

규모에 따라 실시간 맞춤화 사용자 환경을 더욱 빠르게 생성

Amazon Personalize를 사용하는 개발자는 Amazon.com에서 실시간 맞춤화 추천에 사용하는 것과 동일한 기계 학습(ML) 기술로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. ML 전문 지식이 필요하지 않습니다.

Amazon Personalize를 통해 개발자는 특정 제품 추천, 맞춤화된 제품 순위 재지정, 맞춤화된 직접 마케팅 등을 포함하여 다양한 맞춤화 환경을 제공할 수 있는 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있습니다. Amazon Personalize는 엄격한 정적 규칙을 기반으로 하는 추천 시스템 수준을 뛰어넘어 사용자 지정 ML 모델을 훈련, 조정 및 배포함으로써 소매, 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 산업의 고객들에게 고도의 맞춤형 추천을 제공할 수 있는 완전 관리형 기계 학습 서비스입니다.

Amazon Personalize는 필요한 인프라를 프로비저닝하고 데이터 처리, 기능 식별, 최상의 알고리즘 사용과 모델 훈련, 최적화 및 호스팅 등의 전체 ML 파이프라인을 관리합니다. 사용자는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 결과를 받아보고 최소 요금 또는 선불 약정 없이 사용한 만큼만 지불합니다. 모든 데이터는 개인 정보 보호 및 보안을 위해 암호화되며, 사용자를 위한 추천을 생성하는 데에만 사용됩니다.

 

Amazon Personalize를 통한 고객 참여 및 전환 개선(1:30)

이점

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고품질의 추천을 실시간으로 제공

Amazon Personalize에서 사용하는 ML 알고리즘은 특정 요구, 선호도 및 변화하는 행동에 대응하는 고품질 추천을 생성 및 제공함으로써 고객의 참여도와 전환율을 개선할 수 있게 합니다. 또한 기록 데이터가 없는 신규 사용자, 제품 및 콘텐츠에 대한 추천을 생성하는 것과 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다.  

 

 

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맞춤화된 추천을 월이 아닌 일 단위로 손쉽게 구현

Amazon Personalize를 사용하면 "직접 운영" ML 솔루션을 구축, 훈련 및 배포해야 하는 부담 없이 단 몇 번의 클릭만으로 ML 기반의 사용자 지정 맞춤화 추천 시스템을 구현할 수 있습니다.  

 

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고객 여정의 모든 접점을 맞춤화

Amazon Personalize는 기존 웹 사이트, 앱, SMS 및 이메일 마케팅 시스템에 손쉽게 통합하여 모든 채널 및 디바이스에서 고유한 고객 환경을 제공함으로써 높은 인프라 또는 리소스 비용을 없앨 수 있습니다. Amazon Personalize는 사용 사례에 가장 적합한 항목을 기반으로 실시간 또는 배치 추천을 사용할 수 있는 유연성을 통해 고객에게 다양한 맞춤화 환경을 규모에 따라 제공할 수 있습니다.

 

 

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데이터 프라이버시 및 보안

모든 데이터는 개인 정보 보호 및 보안을 위해 암호화되며, 고객을 위한 추천을 생성하는 데에만 사용됩니다. 데이터는 고객 간에 또는 Amazon.com과 공유되지 않습니다. 또한 자체 AWS Key Management Service(AWS KMS) 키 중 하나를 사용하여 암호화하는 데이터에 대한 액세스를 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다. AWS KMS를 사용하면 고객 마스터 키를 사용하고 암호화된 데이터에 액세스할 수 있는 사람을 제어할 수 있습니다.


 

 

작동 방식

Amazon Personalize 작동 방식

소매용 Amazon Personalize

특화된 홈페이지 경험 제공

사용자의 쇼핑 기록에 근거한 제품 추천으로 사용자의 홈페이지를 맞춤화합니다.

상품 추천 구체화

제품 세부 정보 페이지에서 유사한 품목을 추천하여 사용자가 원하는 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다.

고객이 상품을 더욱 신속하게 찾을 수 있도록 지원

사용자가 관련 신제품, 거래 및 프로모션을 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.

관련 제품 순위 지정

가시적인 사업 성과를 달성할 수 있도록 관련 제품 추천의 순위를 손쉽게 재지정합니다.

 

마케팅 커뮤니케이션 향상

개인화된 제품 추천으로 푸시 알림 및 마케팅 이메일을 맞춤화합니다.

상향 판매 및 교차 판매 촉진

Amazon Personalize와 비즈니스 로직을 결합하여 고품질의 장바구니 상향 판매 및 교차 판매 추천을 생성합니다.


ViewLift

Pomelo Fashion은 태국 방콕에 본사를 둔 업계 선도 옴니채널 패션 브랜드로 전 세계적인 고객 기반을 보유합니다.

Pomelo Fashion, Amazon Personalize로 고객 경험 개선
ViewLift

StockX가 Amazon Personalize를 사용하여 사전 기계 학습 경험 없이 선구적인 사용자 지정 고객 환경을 생성하는 방법을 알아보십시오.

"당사는 ML을 회사의 모든 측면에 통합할 수 있는 기능을 빠르게 학습하고 있습니다. 당사의 성공에 따라 주요 의사 결정권자들은 Amazon Personalize를 더 많은 StockX 경험에 통합하고 ML 활동을 확장할 것을 요구했습니다. 이제 여기에서 맞춤화를 일등 시민이라 칭해도 과언이 아닙니다."

롯데마트

롯데마트가 Amazon Personalize를 사용하여 60만 명이 넘는 사용자의 매장 내 쇼핑 경험에서 어떻게 절감 효과를 제공하고 있는지 알아보십시오.

“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 우리 조직 전체에 걸쳐 가장 광범위하게 도입한 첫 번째 AI 기술입니다.”

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미디어 및 엔터테인먼트를 위한 Amazon Personalize

콘텐츠 소비 증가

동영상, 음악, 전자책 등에 대해 관련성이 높은 개인화된 콘텐츠 추천을 제공합니다.

맞춤화된 광고 게재 위치 생성

오디오 및 동영상 콘텐츠에서 프리롤, 미드롤 및 포스트롤 광고 제개 위치를 맞춤화합니다.

고도로 큐레이트된 콘텐츠 캐러셀

콘텐츠 소비 기록을 기반으로 모든 사용자의 맞춤화된 콘텐츠 캐러셀을 생성합니다.

마케팅 커뮤니케이션 개선

개인화된 콘텐츠 추천으로 푸시 알림 및 마케팅 이메일을 맞춤화합니다.

새로운 콘텐츠 제공 강조 표시

사용자가 고유한 취향 및 선호도에 따라 신선하고 새로운 콘텐츠를 찾을 수 있도록 지원합니다.

장르별 추천 개선

개인화된 추천을 콘텐츠 캐러셀 및 목록을 기반으로 장르에 추가합니다.

고객 사례

Discovery가 Discovery+ 스트리밍 플랫폼 사용자를 위한 맞춤형 콘텐츠 제안을 지원하기 위해 Amazon Personalize를 선택한 이유를 알아보십시오.

Discovery+, Amazon Personalize로 고객 경험 개선
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Pulselive가 Amazon Personalize를 사용하여 비디오 조회 수를 20% 늘리고 새로운 콘텐츠 제공을 강조 표시하며 구독자 기반을 구축하는 방법을 알아보십시오.

"Amazon Personalize를 통해 ML 세계에 처음 진출하면서 전율이 일었습니다. 훈련한 모델을 워크플로에 통합하는 전체 프로세스가 믿을 수 없을 정도로 간단하다는 것을 알게 되었습니다."

롯데마트
"Amazon Personalize를 사용함으로써 사용자의 플레이 기록을 기반으로 가능한 최상의 컨테스트 추천을 제공할 수 있었고 이를 토대로 다른 유사한 컨테스트의 상향 판매와 교차 판매를 달성할 수 있었습니다. 이 기능 덕분에 사용자당 평균 컨테스트 참여 횟수가 12% 향상되었으며 게임 플레이의 평균 거래 가치도 8% 향상되었습니다."

 

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Amazon Personalize Github 샘플

Amazon Personalize의 다양한 기능을 온보딩하고 사용하는 방법에 대한 노트북 및 예제

 

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Tech Talk: Offer Your Customers Real-Time Personalized Recommendations

 

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