Combine dados de interação do usuário com dados contextuais para gerar recomendações de alta qualidade

Ao usar Machine Learning, o Amazon Personalize pode aprender por meio de interações anteriores do usuário (eventos) tais como cliques, compras, visualizações, etc., bem como por meio de informações do usuário como idade, localização, etc., e informações sobre o item, como marca, preço, etc., para gerar recomendações altamente relevantes para cada usuário.

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Machine learning automatizado

O Amazon Personalize inclui recursos de AutoML, que cuidam do machine learning para você. Uma vez que você tenha fornecido seus dados por meio do Amazon S3 ou por meio de integrações em tempo real, o Amazon Personalize poderá carregar e inspecionar automaticamente os dados, selecionar os algoritmos certos, treinar um modelo, fornecer métricas com precisão e gerar previsões.

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Com base na mesma tecnologia usada na Amazon.com

O Amazon Personalize inclui algoritmos baseados em mais de vinte anos de experiência em personalização e conhecimento especializado desenvolvido a partir da administração de empresas varejistas da Amazon.com. O Amazon Personalize fornece uma gama de algoritmos adequados para a personalização do usuário, item similar e reclassificação dos casos de uso.

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Aprendizado contínuo para melhorar o desempenho

Aprenda por meio de todas as interações do usuário e melhore continuamente seus objetivos de negócio; Amazon Personalize permite que você envie eventos de usuário em tempo real e gere recomendações que respondem as atividades do usuário em tempo real. Clientes também podem requalificar os modelos usando os últimos e mais atualizados eventos do usuário, dados do usuário e dados de item, o que permite que o Amazon Personalize calibre continuamente para evoluir as preferências dos usuários.

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Integração fácil a ferramentas existentes

O Amazon Personalize pode ser facilmente integrado em sites, aplicativos móveis ou sistemas de gerenciamento de conteúdo e email de marketing, por meio de uma simples chamada de inferência da API. O serviço permite que você gere recomendações para o usuário, recomendações de itens similares e reclassificação personalizada dos itens. Basta chamar as APIs do Amazon Personalize e o serviço exibirá recomendações de itens, ou uma lista de itens reclassificada em um formato JSON, que você poderá usar no aplicativo.

A API GetRecommendationsretorna uma lista de itens relevantes com um userID. Um exemplo de uso representativo seria um widget de recomendação de conteúdo na página inicial de um site de streaming de vídeo que sugere uma lista de vídeos com base nos vídeos assistidos anteriores pelo usuário.

A API GetRecommendations pode também ser usada para retornar uma lista de itemIDs similares após a entrada de certo itemID. Um caso de uso representativo é recomendar filmes similares quando um usuário está na página de detalhes de um filme.

A API GetPersonalizedRanking reclassifica uma lista de itemIDs dado uma lista de userID e uma lista de itemIDs para ser reclassificadas. A lista de entrada pode ser de qualquer fonte, por exemplo de uma lista de curadoria editorial ou de uma lista de itemIDs resultante de uma consulta de busca. Por exemplo, um varejista de comércio eletrônico pode usar o que sabe sobre o comportamento e as compras anteriores dos clientes para mostrar os resultados mais relevantes, em vez de mostrar a lista de produtos que correspondem diretamente à palavra-chave.

GetRecommendation e GetPersonalizedRanking APIs podem também ser usadas para integração com e-mail existente e fluxos de trabalho de notificação. Por exemplo, um site de viagem on-line pode enviar uma notificação com a oferta promocional certa para um usuário se eles abandonarem uma sessão de busca de voo no aplicativo. Ao oferecer promoções relevantes e ofertas adequadas para cada usuário, as conversões e vendas poderão aumentar.

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