이 AWS 솔루션 구현에서 제공하는 기능

이 솔루션은 Amazon Pinpoint와 Amazon SageMaker를 결합하여 고객 데이터 수집 및 ML(기계 학습)을 통해 식별된 Amazon Pinpoint 세그먼트 생성 프로세스의 자동화에 도움을 줍니다. 이러한 세그먼트는 이탈이 예상되는 사용자, 구매가 예상되는 사용자 및 그 외에 비즈니스 요구와 관련된 예상 사용자 행동을 포함할 수 있습니다.

이 솔루션에는 사용자 자신의 데이터를 사용하여 사용자 지정 ML 모형을 개발하는 데 참조로 사용할 수 있는 예제 데이터 집합이 포함되어 있습니다.

Digital User Engagement Events Database 솔루션의 배포는 이 솔루션 배포의 선행 조건입니다.

AWS 솔루션 구현 개요

아래 다이어그램은 솔루션의 구현 안내서와 함께 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 자동으로 배포할 수 있는 아키텍처를 보여줍니다.

Predictive Segmentation Using Amazon Pinpoint and Amazon SageMaker | 아키텍처 다이어그램
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Amazon Pinpoint 및 Amazon SageMaker 아키텍처를 사용한 예측 기반 세그먼트 세분화

AWS CloudFormation 템플릿은 AWS Step Functions에 의해 오케스트레이션된 일일 배치 프로세스를 배포합니다. 이 프로세스는 Amazon CloudWatch 시간 기반 이벤트가 Amazon Athena 쿼리를 사용하여 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 저장된 고객 데이터를 쿼리하는 일련의 AWS Lambda 기능을 트리거할 때 시작됩니다. 이 데이터는 AWS Glue에 의해 매일 크롤링됩니다.

고객 데이터는 Amazon Pinpoint에서 내보낸 엔드포인트와 Digital User Engagement Events Database를 사용하여 Amazon Pinpoint에서 스트리밍된 최종 사용자 참여 데이터를 포함합니다. Amazon SageMaker는 훈련된 ML(기계 학습) 모형을 기반으로 고객의 이탈을 예측하기 위한 일괄 변환 요청을 수행합니다.

기본적으로 이 솔루션은 예제 데이터 집합의 데이터를 처리하도록 구성되어 있습니다. 자체 데이터 집합을 사용하려면 이 솔루션을 사용자 지정해야 합니다.

Predictive Segmentation Using Amazon Pinpoint and Amazon SageMaker

버전 1.1.0
최종 업데이트 날짜: 2020년 12월
작성: AWS

예상 배포 시간: 10분

소스 코드  CloudFormation 템플릿 
아래 버튼을 사용하여 솔루션 업데이트에 가입하십시오.

참고: RSS 업데이트에 가입하려면 사용 중인 브라우저에 대해 RSS 플러그인이 활성화되어 있어야 합니다.  

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기능

자동화

고객 데이터 수집을 자동화하고, 기계 학습을 사용하여 고객 이탈을 예측하며, 메시징을 위한 맞춤형 대상 세그먼트를 유지하는 아키텍처를 구축하십시오.

사용자 지정

이 솔루션에는 포함된 ML 모델을 교육하는 데 사용할 수 있는 예제 데이터 세트가 포함되어 있습니다. 하지만 자체 데이터 세트를 사용하도록 솔루션을 수정할 수도 있습니다.
동영상
AWS 솔루션으로 해결하기: Predictive Segmentation Using Amazon Pinpoint, Amazon SageMaker
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솔루션 직접 배포

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