Müşteri deneyimlerinizi kişiselleştirin
Daha sofistike dijital deneyimler sunma yeteneği zaman içinde geliştikçe, müşterilerin perakende, medya ve eğlence, seyahat ve konaklama gibi sektörler genelinde etkileşime girdikleri markalardan daha kişiselleştirilmiş bir deneyim elde etme beklentisi ve talebi de artış gösterdi. Tüketiciler ürün ve hizmetleri değerlendirir, satın alır ve kullanırken günümüzde dijital kanallar genelinde gerçek zamanlı ve özenle tasarlanmış deneyimler bekliyor.
Makine öğrenimi (ML), kuruluşların yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş deneyimler sunmalarına yardımcı olarak müşteri etkileşimi, gelir ve marjlarda iyileşmelere olanak tanıyabilir ve dijital dünyada öne çıkmalarını sağlayabilir.
AWS, dijital kanallar genelinde müşterileriniz için tamamı iş ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış yüksek kaliteli kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayan makine öğrenimi çözümleri sunmaktadır.
Avantajlar
Daha iyi kişiselleştirilmiş deneyimler sunun
"Popülerlik yanlılığı" (müşteriye en popüler ürün veya içeriklerin gösterilmesi) ve "soğuk başlangıç" (hiçbir kullanıcı, ürün veya içerik geçmişinin bulunmadığı durumlar) gibi müşteri deneyiminin etkisini azaltan ve bir kuruluşun kataloğunda yeni ürün veya içerikler keşfetme yeteneğini kısıtlayan yaygın sorunları çözün.
Müşteri etkileşimini artırın
Gerçek zamanlı kullanıcı etkinliği verileri ile kullanıcı profili bilgilerinin bir karışımını kullanarak dinamik müşteri deneyimleri ve ideal ürün veya içerik önerileri sağlayıp etkileşimi ve dönüşümü artırın.
Her temas noktasını kişiselleştirin
Tüm kanallar ve cihazlar genelinde benzersiz bir müşteri deneyimi sunmak için kişiselleştirmeyi mevcut web sitelerinize, uygulamalarınıza, SMS'lerinize ve e-posta pazarlama sistemlerinize kolayca entegre edin.
Müşteri öyküleri
ResMed; uyku apnesi, kronik obstrüktif akciğer hastalığı ve diğer uyku rahatsızlıkları yaşayan insanlara sürekli pozitif havayolu basıncı cihazları ve maskeleri temin ediyor. Bu bulut bağlantılı ekipman, hastaların uyku düzenleri hakkında veri topluyor ve bunları ResMed'in myAir uygulaması aracılığıyla hastalarla paylaşıyor. ResMed, dünya çapında 18,5 milyon hasta için uyku terapisini kişiselleştirmeyi destekleyen yapay zeka/makine öğrenimi IHS çözümünü hızlıca oluşturmak üzere Amazon SageMaker'ı kullandı.
"SageMaker'ı benimsemeden önce, durumundan bağımsız olarak tüm myAir kullanıcıları uygulamadan aynı zamanda aynı mesajları alıyordu. Model işlem hatları eğitmek ve dağıtım türleri seçmek amacıyla, neredeyse gerçek zamanlı ve toplu çıkarımlar dahil olmak üzere SageMaker'ın özelliklerinden faydalandık ve böylece daha kişiselleştirilmiş bir terapi sağlamamıza yardımcı olan uyarlanmış içerikler teslim edebildik."
Badri Raghavan, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Başkan Yardımcısı - ResMed
Daha fazla bilgi edinmek için örnek olay incelemesini okuyun »
"Pulselive Platform aracılığıyla müşterilerimiz için çevrimiçi hayran deneyimini kişiselleştirmek ve iyileştirmek amacıyla verileri nasıl kullanacağımıza odaklandık. Amazon Personalize ile artık spor tutkunlarına makine öğrenimi yoluyla kişiselleştirilmiş öneriler sunuyoruz. Kendimizi makine öğrenimi uzmanları olarak görmüyoruz, ancak Personalize'ın kullanımının basit olduğunu gördük; ayrıca entegrasyon birkaç gün içinde tamamlandı. Müşterilerimizden biri olan ve tüm dünyada milyonlarca taraftarı bulunan bir premier Avrupa futbol kulübü için web sitelerinde ve mobil uygulamalarında video izleme oranını kısa sürede %20 oranında artırdık. Taraftarların yeni önerileri benimsediği açıktı. Amazon Personalize'dan yararlanarak dünyanın her yerindeki spor tutkunları için veri temelli bire bir kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturma konusunda sınırları daha da zorlayabileceğiz."
Wyndham Richardson, Genel Müdür ve Kurucu Ortak - Pulselive
Çok uluslu perakende firması Cencosud, Şili'deki en büyük perakende şirketi ve Latin Amerika'daki en büyük üçüncü perakende firmasıdır.
"Cencosud, kullanıcı etkileşimini artıracak ürünler önererek müşteriler için çevrimiçi alışveriş deneyimini optimize etmek üzere Amazon Personalize'ı tercih etti. Amazon Personalize sayesinde Cencosud, birden fazla iş kolu türü genelinde ölçeklendirme yapabilen makine öğrenimi tabanlı bir kişiselleştirme çözümünü hızlıca geliştirebildi ve böylece, tıklama oranlarında %600'lük bir artış ve önceki ML-dışı destekli yaklaşıma kıyasla ortalama sipariş değerinde neredeyse %26'lık bir artışa olanak tanıdı. Ölçeklenebilirlik ve hizmetin kullanılmasıyla elde edebileceklerimizin yanı sıra büyük ve pahalı projeler geliştirmek zorunda kalmadan test edebilme seçeneği bizi Amazon Personalize'ı seçmeye yönlendirdi."
Javiera Valenzuela Rivera, CRO Kurumsal Lideri - Cencosud
.9396df1d739f5a3b99ce8985231b0a48f7767c05.png "Zalando")
Küresel yazılım şirketi AutoDesk, bilgisayar destekli tasarım için Autodesk AutoCAD yazılımını kullanan mimarlık, mühendislik ve inşaat uzmanlarının daha hızlı bir şekilde ve ustalıkla çalışmasına yardımcı olmak istedi. Autodesk, Amazon SageMaker'ı kullanıp komutlar ve kısayollar için proaktif öneriler sağlayarak kullanıcı verimliliğini artırmayı başardı.
"AWS'de makine öğrenimini kullanarak öngörü sayısını 10 katına çıkarmayı başardık."
Ashish Arora, Mühendislik Yöneticisi - Autodesk
Daha fazla bilgi edinmek için örnek olay incelemesini okuyun »
"Zalando'nun değerleri müşteri odağı, hız, girişimcilik ve güçlendirme kavramları etrafında oluşturulmuştur. Müşteri deneyimlerini iyileştirmek, ekibimize daha üretken olmaları için gerekli araçları ve süreçleri sağlamak, sektörümüzde çıtayı yükseltmek için AWS'deki makine öğrenimi iş yüklerimizi standartlaştırmaya karar verdik. Zalando, Amazon SageMaker'ı kullanarak kampanyaları daha iyi yönetebiliyor, kişiselleştirilmiş giysiler oluşturuyor ve müşterilerimiz için daha iyi deneyimler sunuyor. Bu AWS destekli çözüm sayesinde, mühendislerimiz ve veri bilimcilerimizin üretkenliği %20 oranında arttı."
Rodrigue Schäfer, Dijital Altyapı Direktörü - Zalando
"Zappos olarak, yüksek derecede akıcı ve duyarlı bir kullanıcı deneyimi sağlamaya devam ederken boyutlandırmayı ve arama sonuçlarını bireysel kullanıcılar için kişiselleştirmemize imkan tanıyan analiz ve makine öğrenimi çözümlerini kullanarak e-ticaret müşteri deneyimini kayda değer şekilde iyileştiriyoruz. Amazon SageMaker sayesinde, müşterilerin ayakkabı numarasını tahmin edebiliyoruz. AWS hizmetleri, mühendislerin DevOps iş yükü yerine performansı ve sonuçları iyileştirmeye odaklanmasına olanak tanıdığından AWS, makine öğrenimi/yapay zeka için kuruluş standardımız haline geldi."
Ameen Kazerouni, Makine Öğrenimi Araştırmaları ve Platformları Yöneticisi - Zappos
Kullanım örnekleri
Kullanıcı deneyimini yükseltin
Mevcut web sitenize, uygulamanıza ve daha fazlasına yüksek ölçüde alakalı, bağlamsallaştırılmış öneriler entegre ederek her temas noktasını kişiselleştirin.
Yatırıma yönelik değerli öngörüler ve hızlı bir getiri elde edin
Makine öğrenimiyle daha hızlı inovasyonlar gerçekleştirerek, anlamlı kullanıcı etkileşimlerini hızlıca oluştururken müşteri deneyiminize kişiselleştirme entegre etmek için gereken zamanı azaltın.
İş hedefleri için önerileri optimize edin
Gelir, yukarı ve çapraz satış fırsatları, yeni ürünler ve sitede harcanan zaman gibi somut iş hedeflerini desteklemek üzere ürün önerilerini yeniden sıralayın.
Müşterilerin ürünleri daha hızlı keşfetmesine yardımcı olun
Kullanıcıların yeni ürünleri, kampanyaları, makaleleri, içerikleri ve promosyonları hızlıca bulmasını sağlayın.
Arama sonuçlarını kişiselleştirin
Seçilmiş arama sonuçları ve kullanıcı tercihlerine dayalı olarak bireyselleştirilmiş öneriler ekleyin.
Pazarlama iletişimlerini geliştirin
Trafik dönüşümünü artırmak için anlık bildirimleri ve pazarlama e-postalarını kişiselleştirin Ayrıca reklam yerleşimlerini de kişiselleştirebilirsiniz.
Ortalama sepet boyutunu artırın
Alışveriş, göz atma veya ödeme sırasında genel sipariş değerini artırma ihtimali bulunan alakalı veya trend ürünleri gerçek zamanlı olarak görüntüleyin.
Kullanıcıları daha doğru bir şekilde hedefleyin
Kullanıcının belirli ürünlere veya ürün özniteliklerine duyduğu ilgiyi temel alıp akıllı kullanıcı segmentasyonları oluşturarak etkileşimi geliştirin.
Verilerinizin değerini en üst düzeye çıkarın
Öneri doğruluğunu artırmak için ürün açıklamalarında, incelemelerinde ve diğer yapılandırılmamış metinlerde saklı kalmış değerli bilgileri açığa çıkarın.
AWS'de Öne Çıkan Çözümler
İş ve teknik kullanım örneklerinizi hızla ele almak için Amaca Yönelik Hizmetler, AWS Çözümleri, Çözüm Ortağı Çözümleri ve Rehberliği keşfedin.
Makine Öğrenimi ile Kişiselleştirilmiş Deneyimleri Sürdürme
Amazon Personalize hizmetindeki kaynaklara yönelik güncellemelerin uçtan uca otomasyonu ve zamanlanması aracılığıyla kişiselleştirme iş yüklerini geliştirin ve dağıtın.
Tahmine Dayalı Kullanıcı Etkileşimi
Bu Rehberlik, Amazon Personalize'daki kullanıcı etkinliğini temel alarak ve Amazon Pinpoint uç noktalarını bu tavsiyeler ile güncelleyerek tahmine dayalı tavsiye verme sürecini otomatikleştiren basit bir mimari sağlar.
AWS'de Üye Tutma İçin Tahmini Puanlara Yönelik Rehberlik
Bu Rehberlik, kâr amacı gütmeyen derneklerin ve üyelik kuruluşlarının, AWS veri gölü ve yapay zeka/makine öğrenimi (AI/ML) hizmetlerini kullanarak hangi üyelerin üyeliklerini sonlandırma olasılığının yüksek olduğunu proaktif olarak nasıl anlayabileceğini gösterir.
AWS Clean Rooms ile Üçüncü Taraf Verilerini Kullanarak Tahmine Dayalı Segmentasyon Rehberliği
Bu Rehberlik, AWS hizmetlerinin birinci taraf ve üçüncü taraf müşteri verilerinin toplanmasını otomatikleştirmenize, ham verileri paylaşmadan iş birliğine olanak sağlamanıza ve makine öğrenimini kullanarak tahmine dayalı segmentler oluşturmanıza nasıl yardımcı olabileceğini gösterir.
AWS'de Neredeyse Gerçek Zamanlı Kişiselleştirilmiş Öneriler İçin Rehberlik
Bu Rehberlik, işletmelerin Amazon Personalize kullanarak gerçek zamanlı bir öneri işlem hattı oluşturmasına yardımcı olur. İşlem hattı, müşteri deneyimini iyileştirmek için kullanıcının profiline ve davranışına dayalı kişiselleştirilmiş öneriler oluşturur.
Kullanmaya başlamaya hazır mısınız?
Kişiselleştirmeye yönelik makine öğrenimi çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bize ulaşın
Küresel teknoloji ve danışmanlık hizmetleri çözüm ortaklarımızla birlikte çalışmak için AWS Çözüm Ortağı Ağı'na başvurun
Kaynaklar
Makine öğrenimini kullanarak müşterilerinize gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş öneriler sunun
Amazon Personalize, yeni ürün ve yeni içeriklerden oluşan ve hızla değişen kataloglar için artık %50'ye varan oranlarda daha iyi öneriler oluşturabilir
dely, kişiselleştirilmiş tarif önerileri sunmak için Amazon SageMaker'ı nasıl kullanıyor?