Amazon Personalize

Personalizações e recomendações em tempo real baseadas na mesma tecnologia usada na Amazon.com

Com o Amazon Personalize, você tem o seu próprio sistema de recomendações de machine learning da Amazon.com, disponível 24 horas por dia.

Com base em mais de 20 anos de experiência em recomendações, o Amazon Personalize permite melhorar o envolvimento do cliente, habilitando recomendações personalizadas de produtos e conteúdo em tempo real e promoções de marketing direcionadas. Usando o machine learning, o Amazon Personalize cria recomendações de alta qualidade para sites e aplicações. Você pode começar sem nenhuma experiência anterior de machine learning usando APIs simples para criar facilmente recursos sofisticados de personalização em apenas alguns cliques. O Amazon Personalize processa e examina os dados, identificará o que é significativo, permite escolher um algoritmo de machine learning, e treina e otimiza um modelo personalizado com base nos dados. 

Benefícios

Recomendações de alta qualidade

O Amazon Personalize usa algoritmos de machine learning para criar recomendações que respondem em tempo real às necessidades, preferências e comportamentos específicos de seus usuários. Esses algoritmos também abordam problemas complexos comuns, como a criação de recomendações para novos usuários ou produtos sem dados históricos e tendências de popularidade.

Melhore o envolvimento e a conversão do usuário

O Amazon Personalize combina dados de atividades do usuário em tempo real com o perfil de usuário e as informações sobre produtos para identificar as recomendações de produto ou conteúdo ideais. Como resultado, você pode entender rapidamente a intenção do usuário e fornecer experiências personalizadas dinâmicas, ajudando a aumentar o engajamento e a conversão.

Personalize todos os pontos de contato

O Amazon Personalize se integra facilmente a sites, aplicações, mensagens SMS e sistemas de marketing por e-mail existentes para fornecer uma experiência única para todos os usuários em todos os canais e dispositivos. Como resultado, você pode envolver seus usuários onde e como eles preferem usar sua plataforma.

Comece com apenas alguns cliques

Com algumas simples chamadas à API, o Amazon Personalize automatiza tarefas complexas de machine learning necessárias para construir, treinar, ajustar e implantar um modelo de recomendação, para que você possa fornecer experiências de usuário personalizadas de maneira mais rápida.

Como funciona

Como funciona o Amazon Personalize

Casos de uso

Recomendações personalizadas

Recomendações adaptadas de conteúdo e produtos de acordo com o perfil e os hábitos do usuário têm maior probabilidade de resultar em mais conversões de clientes. Em vez de fornecer uma experiência uniforme, o Amazon Personalize ajuda a adaptar recomendações para o comportamento, preferências e histórico dos usuários, aumentando seu envolvimento e satisfação em tempo real.

Recomendações de itens semelhantes

Os usuários desejam recomendações de itens semelhantes para ajudar a descobrir novos produtos ou comparar itens para ter certeza de que sua decisão é a correta. O Amazon Personalize recomenda itens semelhantes do seu catálogo, em tempo real, com base no comportamento do usuário para criar experiências como: usuários que assistiram a 'x' também assistiram a 'y'.

Classificações personalizadas

Regularmente, suas prioridades de negócios exigem que você promova conteúdo ou produtos específicos, como notícias de tendências, um novo programa de TV de sucesso, mercadorias sazonais ou uma oferta promocional com prazo determinado. Seja a origem uma pessoa, as regras de negócios em torno do gerenciamento do ciclo de vida do produto ou uma linha de código, o Amazon Personalize permite que você reclassifique seu catálogo de produtos para alcançar suas prioridades de negócios.

Histórias de sucesso de clientes e parceiros

Segment

Segment é uma empresa de infraestrutura de dados de clientes que usa a AWS para ajudar os clientes a coletar e unificar dados sobre seus usuários e, em seguida, habilita-os a criar recomendações personalizadas com o Amazon Personalize. A empresa processa 450 bilhões de eventos por mês usando milhares de instâncias do Amazon EC2 e executa mais de 16.000 contêineres do docker no Amazon ECS.

De acordo com Calvin French-Owen, diretor de tecnologia e cofundador da Segment, muitos de seus clientes têm uma necessidade comercial de realizar personalização com machine learning, mas não possuem dados de treinamento suficientes para criar modelos de previsão. “É uma bela sinergia onde eles podem ativar a Segment com muita facilidade desde o primeiro dia e começar a coletar todos os dados”, conta French-Owen. Em seguida, eles podem usar esses dados para alimentar essas recomendações sem precisar criar seu próprio pipeline de machine learning usando o Amazon Personalize.

Calvin French-Owen, diretor de tecnologia e cofundador da Segment

Segment Enables Customers to Create Custom Recommendations With Amazon Personalize (1:53)
Subway

A rede de restaurantes Subway oferece aos clientes em mais de 100 países ingredientes de qualidade e combinações de sabores com cerca de 7 milhões de sanduíches preparados diariamente de acordo com o pedido do cliente.

"Na Subway, a experiência do cliente importa. Com o Amazon Personalize, podemos distribuir rapidamente as recomendações personalizadas para nossa variedade sem fim de ingredientes e sabores para que se adequem aos estilos de vida únicos de nossos clientes ocupados. O Amazon Personalize permite que nossa equipe use chamadas à API simples para monitorar recomendações sem exigir experiência em machine learning. Esperamos continuar a trabalhar com o Amazon Personalize para fornecer a melhor experiência aos nossos clientes, que querem alimentos frescos. Já testamos com sucesso o uso do Personalize para fornecer recomendações aos clientes que fazem pedidos usando nosso aplicativo, e estamos empolgados com a expansão para notificações personalizadas no aplicativo em breve.”

Neville Hamilton, Diretor de TI interino - Subway

StockX

A StockX é uma empresa startup de Detroit que revoluciona o comércio eletrônico com um mercado único de oferta/demanda. Nossa plataforma modela a Bolsa de Valores de Nova York e trata mercadorias como tênis e roupas de rua como mercadorias negociáveis e de alto valor. Com uma experiência de mercado transparente, a StockX fornece acesso a produtos autênticos e muito procurados a um preço real de mercado.

Durante o crescimento excessivo da StockX em 2019, seu pequeno grupo de engenheiros de machine learning (ML) adicionou uma linha de produtos Recomendado para você à página inicial usando o Amazon Personalize, que acabou se tornando a linha da página inicial com melhor desempenho. Aprenda sobre a jornada da StockX com o Amazon Personalize para proporcionar experiências personalizadas ao usuário. Saiba mais.

MECCA

A MECCA oferece aos nossos clientes o melhor em beleza global em todas as nossas lojas de varejo e canais on-line na Austrália e Nova Zelândia. Criamos uma experiência de compra exclusiva para nossos clientes em mais de 100 lojas, com uma extensa coleção de produtos de mais de 100 marcas de beleza e um serviço excepcional e experiência em beleza.

Na MECCA, é sobre ganhar e manter a confiança do cliente. Desafiamo-nos a traduzir nosso serviço altamente personalizado na loja para nossa experiência on-line. Um PoC rápido e eficaz com o Amazon Personalize, liderado pelas equipes de tecnologia e CRM da MECCA, em colaboração com nosso parceiro Servian, demonstrou o quanto poderíamos alcançar sem desenvolver nosso próprio mecanismo de recomendação. Desde a integração do Personalize, estamos vendo nossos clientes responderem positivamente às novas recomendações com um aumento de 65% nas taxas de clique de e-mail e um aumento correspondente na receita de e-mail relacionada aos produtos recomendados pelo Personalize. Para personalizar ainda mais a experiência do cliente, agora estamos estendendo o uso do Personalize para áreas adicionais, incluindo nosso site.

Sam Bain, diretor de comércio eletrônico e CRM da MECCA

Pulselive

Parceiro digital orgulhoso para alguns dos maiores nomes do esporte, a Pulselive cria experiências que os fãs de esporte não podem perder; quer seja o site oficial do campeonato mundial de críquete, quer sejam os aplicativos iOS e Android da Premier League inglesa.

“Estamos focados em como podemos usar dados para personalizar e melhorar a experiência online dos fãs para nossos clientes na plataforma Pulselive. Com o Amazon Personalize, agora estamos fornecendo aos fãs de esporte recomendações personalizadas ativadas 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. Utilizando o Amazon Personalize, ampliamos ainda mais os limites na criação de experiências personalizadas individuais orientadas a dados para os fãs de esporte em toda parte.”

Wyndham Richardson, diretor executivo e cofundador - Pulselive

Dominos

A Domino's Pizza Enterprises Ltd (DPE) é uma das maiores pizzarias do mundo, e seu objetivo é tornar-se a líder de entregas em todas as regiões.

"O cliente está no centro de tudo o que fazemos na Domino's, e nós trabalhamos incansavelmente para melhorar e aprimorar sua experiência. Com o Amazon Personalize, conseguimos fazer uma personalização em grande escala com toda nossa base de clientes, o que antes era impossível. O Amazon Personalize permite aplicar contexto sobre clientes individuais e suas circunstâncias, além de entregar comunicados personalizados, como promoções e ofertas especiais, por meio de nossos canais digitais."

Allan Collins, diretor de marketing de grupo da Domino’s Pizza Enterprises

Publicações e artigos do blog

Introducing recommendation filters in Amazon Personalize
8 de junho de 2020
Vaibhav Sethi e Adam Ta

Leia o blog »

Pioneering personalized user experiences at StockX with Amazon Personalize
3 de junho de 2020
Sam Bean e Nic Roberts II

Leia o blog »

Recursos do Amazon Personalize
Confira os recursos do produto

Crie recursos sofisticados de personalização facilmente em seus aplicativos

Saiba mais 
Cadastre-se para obter uma conta da AWS
Cadastre-se para obter uma conta gratuita

Obtenha acesso instantâneo ao nível gratuito da AWS. 

Cadastre-se 
Comece a criar com o Amazon Personalize
Comece a criar no console

Comece a criar com o Amazon Personalize no Console AWS.

Comece a usar