Personalize as experiências dos seus clientes
Como a capacidade de entrega de experiências digitais mais sofisticadas tem aumentado com o tempo, o mesmo tem ocorrido com as expectativas e a demanda dos clientes em receber uma experiência mais personalizada das marcas com as quais eles se engajam por meio do varejo, mídia e entretenimento, viagens, hospedagem e muito mais. Os consumidores, atualmente, esperam experiências selecionadas em tempo real através de canais digitais à medida que avaliam, compram e usam produtos e serviços.
O machine learning (ML) pode ajudar as empresas a fornecer experiências altamente personalizadas, ocasionando melhoras no engajamento do cliente, na conversão, na receita e na margem, além de criar diferenciação em um mundo digital.
A AWS oferece soluções de machine learning que apresentam experiências personalizadas de maior qualidade aos seus clientes por meio de canais digitais, tudo personalizado para as necessidades da sua empresa.
Benefícios

Proporcionar melhores experiências personalizadas
Resolva problemas comuns, como “viés de popularidade” (simplesmente mostrando ao cliente os produtos ou conteúdos mais populares) e “início frio” (em que não existe usuário, produto nem histórico de conteúdo), o que dilui a experiência e a capacidade do cliente em descobrir novos produtos ou conteúdos no catálogo de uma empresa.

Aumente o envolvimento dos clientes
Aumente o envolvimento e a conversão fornecendo experiências do cliente dinâmicas e recomendações de produtos ou conteúdos ideais usando uma mistura de dados das atividades do usuário em tempo real e informações do perfil do cliente.

Personalize todos os pontos de contato
Integre personalização facilmente aos seus sites, aplicativos, SMS e sistemas de marketing por e-mail existentes para fornecer uma experiência do cliente exclusiva em todos os canais e dispositivos.
Histórias de sucesso dos clientes

A ResMed fornece dispositivos e máscaras de pressão positiva contínua nas vias aéreas para pessoas com apneia do sono, doença pulmonar obstrutiva crônica e outros distúrbios do sono. Esses equipamentos conectados à nuvem coletam dados sobre os padrões de sono dos pacientes e os compartilham com os pacientes por meio do aplicativo myAir da ResMed. A ResMed usou o Amazon SageMaker para criar rapidamente a solução IHS de IA/ML que oferece suporte para a personalização da terapia do sono para mais de 18,5 milhões de pacientes em todo o mundo.
“Antes de adotar o SageMaker, todos os usuários do myAir recebiam as mesmas mensagens da aplicação ao mesmo tempo, independentemente de suas condições. Aproveitamos os recursos do SageMaker para treinar pipelines de modelos e escolher tipos de implantação, incluindo inferências quase em tempo real e em lote para fornecer conteúdo personalizado que ajudou a facilitar uma terapia mais personalizada.”
Badri Raghavan, vice-presidente de IA e ML - ResMed

“Estamos focados em como podemos usar dados para personalizar e melhorar a experiência online dos fãs para nossos clientes por meio da plataforma Pulselive. Com o Amazon Personalize, agora estamos fornecendo aos fãs de esportes recomendações personalizadas habilitadas por machine learning. Não nos consideramos especialistas em machine learning, mas achamos o Personalize simples e a integração foi concluída em alguns dias. Para um de nossos clientes, um destacado time de futebol europeu, com milhões de fãs no mundo inteiro, nós aumentamos imediatamente o consumo de vídeo em 20% entre site e aplicativo móvel do clube. Os fãs do time seguiram claramente as novas recomendações. Por meio do Amazon Personalize, poderemos ampliar ainda mais os limites na criação de experiências personalizadas individuais orientadas a dados para os fãs de esportes em toda parte.”
Wyndham Richardson, diretor executivo e cofundador - Pulselive

A Cencosud é uma empresa multinacional de varejo, a maior empresa de varejo do Chile e a terceira maior empresa de varejo listada na América Latina.
"A Cencosud escolheu o Amazon Personalize para otimizar sua experiência de compras online para os clientes, recomendando produtos que aumentam o engajamento dos usuários. Com o Amazon Personalize, a Cencosud conseguiu desenvolver rapidamente uma solução de personalização baseada em machine learning capaz de se expandir entre vários tipos de linhas de negócios, levando a um aumento de 600% nas taxas de cliques e de quase 26% no valor médio dos pedidos em comparação com a abordagem anterior não orientada por ML. A escalabilidade e o que poderia ser alcançado com o uso do serviço, bem como a opção de testar sem ter que desenvolver projetos grandes e caros, nos levaram a escolher o Amazon Personalize.”
Javiera Valenzuela Rivera, CRO e chefe corporativa da Cencosud
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A empresa global de software Autodesk queria ajudar os profissionais de arquitetura, engenharia e construção a trabalhar com mais rapidez e eficiência ao usar o software Autodesk AutoCAD para projetos assistidos por computador. A Autodesk conseguiu aumentar a eficiência dos usuários fornecendo recomendações proativas para comandos e atalhos usando o Amazon SageMaker.
“Aumentamos o número de insights em um fator de 10 usando o machine learning na AWS.”
Ashish Arora, gerente de engenharia da Autodesk

"Os valores da Zalando giram em torno do foco no cliente, da velocidade, do empreendedorismo e da capacitação. Decidimos padronizar nossas cargas de trabalho de machine learning na AWS para melhorar a experiência do cliente, fornecer à nossa equipe as ferramentas e os processos para serem mais produtivos e fazerem uma diferença significativa nos nossos negócios. Usando o Amazon SageMaker, a Zalando pode orientar melhor as campanhas, gerar roupas personalizadas e proporcionar melhores experiências aos nossos clientes. Com essa solução desenvolvida pela AWS, a produtividade dos nossos engenheiros e cientistas de dados aumentou em 20%."
Rodrigue Schäfer, diretor de fundação digital - Zalando

“Na Zappos, estamos aprimorando mensuravelmente a experiência do usuário em e-commerce usando ferramentas analíticas e soluções de machine learning que nos permitem personalizar as dimensões e os resultados de pesquisa para usuários individuais enquanto preservamos uma experiência de usuário altamente fluída e responsiva. Com o Amazon SageMaker, podemos prever os tamanhos dos sapatos dos clientes. A AWS é nosso padrão empresarial para ML/IA porque os serviços da AWS permitem que os engenheiros se concentrem em melhorar o desempenho e os resultados, em vez da sobrecarga do DevOps.”
Ameen Kazerouni, Chefe de pesquisa e plataformas de machine learning - Zappos
Casos de uso
Eleve a experiência do usuário
Personalize cada ponto de contato integrando recomendações contextualizadas e altamente relevantes em seu site, aplicação e vários outros locais.
Obtenha informações valiosas e um rápido retorno sobre o investimento
Inove mais rapidamente com o machine learning para criar rapidamente um envolvimento significativo dos usuários e, ao mesmo tempo, reduzir o tempo necessário para integrar a personalização à experiência do cliente.
Otimize as recomendações para metas de negócios
Reclassifique as recomendações de itens para impulsionar objetivos comerciais tangíveis, como receita, oportunidades de vendas adicionais e cruzadas, novos itens e tempo gasto em um site.
Ajude os clientes a descobrir itens mais rapidamente
Permita que os usuários encontrem rapidamente novos produtos, ofertas, artigos, conteúdos e promoções.
Personalize resultados de pesquisas
Adicione recomendações individualizadas com base nos resultados de pesquisas selecionados e nas preferências dos usuários.
Aprimore as comunicações de marketing
Personalize notificações por push e e-mails de marketing para aumentar a conversão do tráfego. Você também pode personalizar os posicionamentos dos anúncios.
Aumente o tamanho médio do carrinho
Exiba itens relevantes ou populares em tempo real que provavelmente aumentarão o valor geral do pedido durante compras, navegação ou finalização de compras.
Segmente usuários com mais precisão
Melhore o envolvimento criando uma segmentação inteligente de usuários com base na afinidade do usuário com itens ou atributos específicos de itens.
Maximize o valor dos seus dados
Desbloqueie informações valiosas armazenadas em descrições de itens, avaliações ou outros textos não estruturados para aumentar a precisão das recomendações.
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Recursos
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How dely uses Amazon SageMaker to provide personalized recipe recommendations