Geral

P: Por que devo usar o Amazon Personalize?

R: A personalização da Amazon demonstrou empiricamente aumentar o envolvimento do usuário e as métricas de receita em diversos setores. Um estudo de mercado, englobando 1,5 bilhão de sessões de compras em empresas de comércio eletrônico, revelou que 11,5% de receita incremental foram atribuídos às recomendações. Por exemplo, 30% das visualizações de página na Amazon.com são motivados por recomendações.

P: Quais são os principais casos de uso compatíveis com o Amazon Personalize?

R: O Amazon Personalize é compatível com os seguintes principais casos de uso:

  • Recomendações personalizadas
  • Itens similares
  • Reclassificação personalizada, ou seja reclassificar ma lista de itens para um usuário
  • Notificações/promoções personalizadas

P: Quais são alguns dos aplicativos empresariais comuns do Amazon Personalize?

R: O Amazon Personalize pode ser usado para personalizar a experiência do usuário final em qualquer canal digital. Os exemplos incluem recomendações de produtos para o comércio eletrônico, artigos de notícias e recomendações de conteúdo para publicação, mídias e redes sociais, recomendações de hotéis para sites de viagens, recomendações de cartões de crédito para bancos e recomendações de combinações para sites de namoro. Essas recomendações e experiências personalizadas podem ser fornecidas em sites, aplicativos móveis ou por e-mail/sistema de mensagens. O Amazon Personalize também pode ser usado para personalizar a experiência do usuário quando a interação dele ocorre em um canal físico, por exemplo, uma empresa de entrega de refeições pode personalizar a refeição semanal para os usuários por meio de um plano de assinatura.

Uso do Amazon Personalize

P: Como faço para começar a usar o Amazon Personalize?

R: Os desenvolvedores começam criando uma conta e acessando o console do desenvolvedor do Amazon Personalize, que os orienta por meio de um assistente de configuração intuitivo. Os desenvolvedores têm a opção de usar uma API do JavaScript e SDKs no servidor para enviar dados do fluxo de atividade em tempo real para o Amazon Personalize ou inicializar o serviço usando um log do histórico dos eventos do usuário. Desenvolvedores podem também importar seu catálogo (conjunto de dados do item) e dados do usuário via Amazon S3. Em seguida, com apenas algumas chamas de API, os desenvolvedores podem treinar um modelo de personalização, permitindo que o serviço escolha o algoritmo correto para o conjunto de dados com o AutoML ou escolhendo manualmente uma das várias opções de algoritmo disponíveis. Uma vez treinado, os modelos podem ser implantados com um simples chamado de API e pode ser então usado para aplicativos de produção. Quando implantados, os desenvolvedores chamam um dos seus serviços de produção para obter recomendações em tempo real, e o Amazon Personalize escalará automaticamente para atender à demanda.

P: Quais dados deve-se fornecer ao Amazon Personalize?

R: Os desenvolvedores devem fornecer os seguintes dados para o Amazon Personalize:

  • Fluxo das atividades do usuário ou dados do evento – os dados da interação do usuário no site/aplicativo são capturados no formato de eventos e enviados para o Amazon Personalize com frequência por meio de uma integração que envolve uma única linha de código. Isso inclui eventos importantes, tais como clicar, comprar, assistir, adicionar ao carrinho de compras, curtir, etc. Ao integrar o serviço, os desenvolvedores também podem fornecer um registro do histórico de todos os dados do fluxo de eventos/atividades, se disponíveis.
  • Dados do catálogo (item) – pode ser qualquer tipo de catálogo, incluindo livros, vídeos, artigos de notícias ou produtos. Isso envolve IDs de itens e metadados associados a cada item. Esses dados são opcionais. 
  • Dados do usuário – dados do perfil, incluindo dados demográficos do usuário, como gênero e idade. Esses dados são opcionais.

O Amazon Personalize treinará e implantará um modelo com base nesses dados. Os desenvolvedores podem usar uma API de inferência simples para conseguir recomendações individualizadas em tempo real e gerar uma experiência personalizada para os usuários finais de acordo com o tipo de modelo de personalização (por exemplo, personalização do usuário, itens relacionados ou reclassificação personalizada).

P: Como aplico/exporto as recomendações do Amazon Personalize para os fluxos de trabalho ou aplicativos empresariais?

R: O Amazon Personalize fornece aos clientes duas APIs de inferência: a getRecommendations e a getPersonalizedRanking.. Essas APIs retornam uma lista de itemIDs recomendados para um usuário, uma lista de itens similares para um item ou uma lista reclassificada de itens para um usuário. O itemID pode ser um identificador do produto, videoID, etc. Dessa forma, espera-se que os clientes usem esses itemIDs para gerar a experiência do usuário final por meio de etapas, tais como buscar a imagem e a descrição e renderizar uma exibição. Em alguns casos, os clientes podem integrar os serviços de transmissão de e-mail da AWS ou de terceiros, ou serviços de notificação etc. a fim de criar a experiência do usuário final.

P: Como a eficácia de uma personalização é medida no Amazon Personalize?

R: A eficácia de uma solução de personalização pode ser medida ao especificar primeiro uma meta de negócios que o cliente deseja otimizar e, em seguida, medir o impacto dessa meta por meio de um teste A/B. Geralmente, essas metas são taxa de cliques, receita por usuário, receita por sessão, tempo médio gasto por sessão, e taxas de retenção. Amazon Personalize também fornece métricas offline para os modelos treinados nos dados do cliente.

Definição de preço

P: Qual é o custo do Amazon Personalize?

R: Consulte a página de definição de preço do Amazon Personalize para saber mais.

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Consulte o guia do desenvolvedor para obter instruções sobre o uso do Amazon Personalize.

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