Personalize as experiências dos seus clientes

Aumente o engajamento, a conversão e a receita com machine learning

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.

Personalize Customer Recommendations with Machine Learning (2:41)

Benefícios

Proporcionar melhores experiências personalizadas

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 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

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 clientes

Pulselive
“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

Lotte Mart
“Para que possamos ser mais centrados no cliente, ampliar nosso alcance e aumentar a aceitação pelos usuários, recorremos ao Amazon Personalize para ajudar mais de 600.000 usuários do nosso aplicativo móvel M Coupon a economizar na experiência de compras na loja. Ao usar o Amazon Personalize, observamos um aumento de 5 vezes na resposta aos produtos recomendados em comparação com nossa solução anterior de análise de big data, resultando em aumento da receita mensal. Mais especificamente, o Amazon Personalize aumentou o número de produtos que nunca tinham sido comprados antes em até 40%. O novo serviço de recomendação desenvolvido pela AWS é o primeiro de uma implementação muito mais ampla de tecnologias de IA em toda a nossa organização.”

Jaehyun Shin, líder da equipe de big data - Lotte Mart

Zalando
"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

Zappos
“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

Escolha a solução correta para suas necessidades

A AWS oferece duas abordagens para implementar uma solução de personalização baseada em ML. Dependendo do estágio da jornada de personalização de uma empresa, do cenário dos negócios e dos resultados desejados dos negócios, a AWS tem serviços de IA pré-treinados ou o Amazon SageMaker. Para empresas que querem começar com uma solução de personalização pré-treinada, a AWS oferece o Amazon Personalize, serviço totalmente gerenciado que usa mais de 20 anos de experiência em personalização na Amazon. As empresas que querem desenvolver seus próprios modelos de machine learning para mecanismos de recomendação podem usar o Amazon SageMaker, serviço totalmente gerenciado que ajuda os cientistas de dados e os desenvolvedores de ML a construir, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning.

Amazon Personalize

O Amazon Personalize permite que os desenvolvedores criem aplicativos com a mesma tecnologia de ML usada pela Amazon.com para recomendações personalizadas em tempo real, sem a necessidade de experiência em ML. O Amazon Personalize automatiza muitas das etapas complicadas necessárias para criar, treinar e implantar um modelo de ML, facilitando o desenvolvimento de aplicativos para uma grande variedade de casos de uso de personalização, incluindo produtos específicos ou recomendações atuais, resultados de pesquisas individualizadas e comunicações de marketing personalizadas. O Amazon Personalize usa algoritmos de ML patenteados da Amazon para criar modelos de personalização de alta qualidade personalizados para seus dados. O Amazon Personalize é uma solução abordável para desenvolvedores de aplicativos; portanto, ele expande o alcance do ML para um conjunto mais amplo de empresas e fornece uma solução alternativa para as que têm prioridades de ML conflitantes.

Obtenha mais informações sobre o Amazon Personalize » 

Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que fornece a todos os desenvolvedores de ML e cientistas de dados a capacidade de criar, treinar e implantar modelos de machine learning rapidamente. O SageMaker remove o trabalho pesado de cada etapa do machine learning para facilitar o desenvolvimento de modelos DIY de alta qualidade. O SageMaker fornece vários algoritmos de machine learning integrados, como máquinas de fatoração e XGBoost, que são otimizados para uma personalização que pode ser prontamente usada para treinar e implantar modelos de ML. Você também pode trazer seu próprio algoritmo ou modelo de personalização para o SageMaker ou selecionar centenas de algoritmos e modelos pré-treinados disponíveis no AWS Marketplace.

Obtenha mais informações sobre o Amazon SageMaker » 

Recursos

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Amazon Personalize can now create up to 50% better recommendations for fast changing catalogs of new products and fresh content

Leia o blog »

How dely uses Amazon SageMaker to provide personalized recipe recommendations

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