소매, 미디어 및 엔터테인먼트를 위한 사용 사례 최적화 추천 도구

고성능의 개인화된 사용자 경험을 더 빠르고 쉽게 제공할 수 있는 새로운 추천 도구를 소개합니다. "자주 함께 구매", "X를 보았기 때문에", "귀하를 위한 최고의 추천" 등과 같은 사용 사례에서 선택할 수 있습니다. 데이터를 추천 도구에 매핑하십시오. Amazon Personalize는 사용 사례에 대한 최적의 설정을 선택하고 개인화된 권장 사항을 생성하고 유지 관리하는 작업을 자동화합니다. 샘플 비용 계산은 Amazon Personalize 요금을 참조하세요.

사용자 세분화

이제 Amazon Personalize는 지능적인 사용자 세분화를 제공하므로 마케팅 채널을 통해 보다 효과적인 잠재 고객 발굴 캠페인을 실행할 수 있습니다. 두 가지 새로운 레시피를 사용하면 다양한 제품 카테고리, 브랜드 등에 대한 관심을 기반으로 사용자를 자동으로 분류할 수 있습니다. aws-item-affinity는 영화, 노래 또는 제품과 같은 개별 항목에 대한 관심을 기반으로 사용자를 식별합니다. aws-item-attribute는 장르 또는 가격대와 같이 관심 있는 속성을 기반으로 사용자를 식별합니다. 이를 통해 마케팅 캠페인에 대한 참여도를 높이고 대상이 지정된 메시징을 통해 유지율을 높이며 마케팅 지출에 대한 투자 수익을 개선할 수 있습니다. 샘플 비용 계산은 Amazon Personalize 요금을 참조하십시오. 

자동화된 기계 학습

Amazon Personalize는 사용자 대신 기계 학습을 관리합니다. Amazon S3 또는 실시간 통합 기능을 통해 데이터를 제공하면 Amazon Personalize는 자동으로 데이터를 로드하고 검사하며, 사용자가 올바른 알고리즘을 선택할 수 있도록 지원하고, 모델을 훈련하고, 정확한 지표를 제공하며, 개인화된 추천을 생성할 수 있습니다. 새로운 메타데이터 및 실시간 사용자 이벤트 데이터 사용으로 시간이 지나면서 데이터 집합이 증가함에 따라 모델을 다시 훈련하여 관련성 있고 개인화된 추천을 계속해서 제공할 수 있습니다. 자세히 알아보기.

실시간 추천

사용자의 변화하는 의도에 실시간으로 대응하여 정확한 추천을 제시할 수 있습니다. 자세히 알아보기.

배치 추천

한 번에 많은 수의 사용자 또는 항목에 대한 추천을 계산하고, 저장한 다음, 이메일 시스템과 같은 배치 지향 워크플로에 제공할 수 있습니다. 자세히 알아보기.

새로운 사용자 및 새로운 항목 추천

새로운 사용자인 경우에도 추천을 효과적으로 생성하고 사용자에게 적합한 새로운 추천 항목을 찾을 수 있습니다.

컨텍스트에 따른 추천

디바이스 유형, 시간 등 컨텍스트를 기반으로 추천을 생성하여 추천의 정확도를 높일 수 있습니다. 자세히 알아보기.

유사한 항목 추천

사용자에게 유사한 항목을 보여줌으로써 카탈로그의 검색 기능을 개선할 수 있습니다.

비정형 텍스트의 정보 잠금 해제

제품 설명, 리뷰, 영화 시놉시스 또는 기타 비정형 텍스트에 갇힌 정보를 잠금 해제하여 사용자에게 관련성이 높은 권장 사항을 생성합니다. 비정형 텍스트를 카탈로그의 일부로 제공하면 Amazon Personalize가 추천을 생성할 때 사용할 주요 정보를 자동으로 추출합니다. 지원되는 언어로는, 중국어(간체 및 번체), 영어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 포르투갈어 및 스페인어가 포함됩니다.

비즈니스 목표와 사용자에게 관련된 항목에 대한 우선 순위 지정

사용자에게 적절한 항목과 비즈니스에 중요한 항목을 고려하여 추천을 생성할 수 있습니다. 관련성에 더해 목표를 정의하여 추천에 영향을 미칠 수 있습니다. 이렇게 하면 스트리밍 시간을 최대화하거나, 매출을 개선하거나, 비즈니스에 중요한 것으로 정의된 모든 지표를 개선할 수 있습니다.

기존 도구와 손쉽게 통합

Amazon Personalize는 간단한 추론 API 호출을 통해 웹사이트, 모바일 앱 또는 콘텐츠 관리 및 이메일 마케팅 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 서비스를 사용하면 사용자 추천, 유사한 항목 추천 및 맞춤형 항목 순위 재지정 기능을 생성할 수 있습니다. Amazon Personalize API를 호출만 하면 해당 서비스가 애플리케이션에서 사용 가능한 JSON 형식으로 항목 추천이나 순위가 재지정된 항목 목록을 출력합니다.

GetRecommendations API는 userID별로 관련 항목 목록을 반환합니다. 대표적인 사용 예로, 사용자의 과거 시청 기록을 기반으로 동영상 목록을 제안하는 동영상 스트리밍 웹 사이트에 있는 랜딩 페이지의 콘텐츠 추천 위젯을 들 수 있습니다. 이 API를 사용하면 입력 itemID별로 유사한 itemID 목록을 반환할 수도 있습니다. 대표적인 사용 사례는 사용자가 영화의 세부 정보 페이지에 있을 때 유사한 영화를 추천하는 것입니다.

GetPersonalizedRanking API는 userID별 itemID 목록 순위와 재지정 예정인 itemID 목록 순위를 재지정합니다. 입력 목록은 편집자가 선정한 목록 또는 검색 쿼리 결과에 따른 itemID 목록 등 다양한 소스에서 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 업체는 키워드와 직접적으로 일치하는 제품 목록을 표시하는 대신 고객의 이전 행동 및 과거 구매에 대해 알고 있는 점을 이용해 가장 관련성이 높은 결과를 표시할 수 있습니다.

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Amazon Personalize 사용 지침은 개발자 가이드를 참조하세요.

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