Geral

P: Por que devo usar o Amazon Personalize?

R: O Amazon Personalize ajudou um grande número de clientes a criar experiências personalizadas para seus usuários e obter aprimoramentos substanciais nos resultados empresariais. Com o Personalize, os clientes podem implantar modelos em dias, em vez de meses. Consulte nossas referências de clientes para ver exemplos.

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: Todos os modelos são exclusivos do conjunto de dados dos clientes e não são compartilhados com outras contas da AWS. Os dados não são usados para treinar ou propagar modelos para outros clientes. As entradas e saídas dos modelos de um cliente são de propriedade exclusiva da conta. Todas as interações dos clientes com o Amazon Personalize são protegidas por criptografia. Todos os dados processados pelo Amazon Personalize podem ser criptografados com chaves do cliente por meio do Amazon Key Management Service. Quando ociosos, os dados podem ser criptografados na região da AWS na qual o cliente usa o serviço. Além disso, os administradores podem controlar o acesso ao Amazon Personalize por meio de uma política de permissões do AWS Identity and Access Management (IAM), o que garante a segurança e a confidencialidade das informações sigilosas.

P: Os meus dados ficarão seguros e privados?

R: Todos os modelos são exclusivos do conjunto de dados dos clientes e não são compartilhados com outras contas da AWS. Os dados não são usados para treinar ou propagar modelos para outros clientes. As entradas e saídas dos modelos de um cliente são de propriedade exclusiva da conta. Toda interação dos clientes com o Amazon Personalize é protegida por criptografia. Todos os dados processados pelo Amazon Personalize podem ser criptografados com chaves do cliente por meio do Amazon Key Management Service. Quando ociosos, os dados podem ser criptografados na região da AWS na qual o cliente usa o serviço. Além disso, os administradores podem controlar o acesso ao Amazon Personalize por meio de uma política de permissões do AWS Identity and Access Management (IAM), o que garante a segurança e a confidencialidade das informações sigilosas.

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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