個人化您的客戶體驗

透過機器學習提高參與度、轉化率和營收

隨著時間的推移,提供更成熟數位體驗的能力得到發展,客戶的期望和要求也不斷提高,他們希望從零售、媒體和娛樂、觀光旅遊業等領域所接觸的品牌中獲得更具個人化的體驗。如今,消費者在考慮、購買和使用產品與服務時,期望跨數位通道提供即時、專業的體驗。

機器學習 (ML) 可協助組織提供高度個人化的體驗,從而改善客戶參與度、轉化率、營收和利潤率,並在數位世界中打造差異化。

AWS 提供機器學習解決方案,可透過各種數位通道為您的客戶提供更高品質的個人化體驗,所有這一切都根據您的業務需求量身定製。

透過機器學習個人化客戶建議 (2:41)

優勢

提供更出色的個人化體驗

提供更出色的個人化體驗

解決常見問題,例如「人氣偏向」(僅向客戶展示最受青睞的產品或內容) 和「冷門」(使用者、商品或內容歷史記錄不存在的情況),這會削弱客戶的體驗以及在組織型錄中探索新商品或內容的能力。

提高客戶參與度

提高客戶參與度

透過結合使用即時使用者活動資料和使用者個人檔案資訊,提供動態的客戶體驗和最佳產品或內容推薦,提高參與度和轉化率。

個人化每個接觸點

個人化每個接觸點

將個人化設置與您的現有網站、應用程式、SMS 和電子郵件行銷系統輕鬆整合,在所有管道和裝置提供獨特的客戶體驗。

客戶案例

Pulselive
「我們專注於如何利用資料,透過 Pulselive 平台為客戶提供個人化且增強的線上球迷體驗。使用 Amazon Personalize,我們現在透過機器學習為運動迷提供個人化推薦。我們不認為自己是機器學習專家,而是發現實現個人化非常簡單,並且幾天內即可完成整合。作為我們的客戶之一,這是在全球擁有數百萬球迷的頂級歐洲足球俱樂部,我們立即在其網站和行動應用程式中將影片播放量提高了 20%。他們的球迷顯然可以接受新的建議。利用 Amazon Personalize,我們能夠進一步超越極限,為世界各地運動迷打造資料驅動型的一對一個人化體驗。」

Pulselive 常務董事兼聯合創辦人 Wildham Richardson

Lotte Mart
「為了更能夠秉持以客為尊、擴大客群以及提高使用者的接受度,我們藉助 Amazon Personalize,讓 600,000 多名 M Coupon 行動應用程式使用者獲得更省錢的店內購物體驗。與之前的大數據分析解決方案相比,客戶對 Amazon Personalize 推薦商品的接受度增加了 5 倍,衝高每個月的收入。尤其是,使用 Amazon Personalize 之後,客戶從未購買過的產品銷售量增加了 40 %。採用 AWS 技術的全新推薦服務,是我們在組織中第一個應用層面更廣泛的 AI 技術。」

Lotte Mart 大數據團隊負責人 Jaehyun Shin

Zalando
「Zalando 的價值圍繞著客戶焦點、速度、創業精神和授權。我們決定在 AWS 上標準化機器學習工作負載,以改善客戶體驗,為我們的團隊提供更高效的工具和流程,並推動我們的業務。使用 Amazon SageMaker,Zalando 可更好地籌劃行銷活動、製作個人化的服裝,並為客戶提供更好的體驗。藉由這個由 AWS 提供的解決方案,我們的工程師和資料科學家的工作效率提高了 20%。」

– Zalando 數位基金會總監 Rodrigue Schäfer

Zappos
「在 Zappos,我們正在使用分析和機器學習解決方案來顯著改善電子商務客戶的體驗,這些解決方案讓我們能夠針對個別使用者個人化尺碼調整和搜尋結果,同時保留高度流暢和快速回應的使用者體驗。藉助 Amazon SageMaker,我們可以預測客戶的鞋子尺碼。AWS 是我們的 ML/AI 企業標準,因為 AWS 服務使工程師可以專注於改善效能和成效,而不是 DevOps 開銷。」

Zappos 機器學習研究和平台負責人 Ameen Kazerouni

使用案例

零售

提供獨特的首頁體驗

根據使用者的購物歷史記錄,使用產品推薦來個人化您的使用者首頁。

協助客戶加速探索產品

協助使用者快速找到相關的新產品、交易和促銷。

增強行銷溝通

使用個人化產品推薦,以個人化方式推送通知和行銷電子郵件。

最佳化產品推薦

在產品詳細資訊頁面上推薦類似物品,以協助使用者輕鬆找到他們想要的東西。

相關產品排名

輕鬆重新排列相關產品推薦,促進切實的業務成果。

提高追加銷售和交叉銷售

將 Amazon Personalize 與商業邏輯相結合,以建立高品質的購物車追加銷售和交叉銷售推薦。

媒體與娛樂

提高內容消費

針對影片、音樂、電子書等提供高度相關的個人化內容推薦。

高度經策管的內容輪播

根據每位使用者的內容消費歷史記錄,為其建立個人化內容輪播。

反白顯示新內容

根據使用者的獨特品味和喜好,協助他們找到新穎、創新的內容。

建立個人化廣告展示

個人化音訊和影片內容中的片前、片中和片後廣告展示。

改善行銷溝通

使用個人化內容推薦,以個人化方式推送通知和行銷電子郵件。

增強類型推薦

根據內容輪播和清單將個人化推薦新增至類型。

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利用 Amazon AI 服務為業務應用程式新增個人化功能

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自行完成

憑藉 Amazon Personalize,您只需點按幾下,即可實作採用 ML 技術的定製個人化推薦系統,而無須建置、訓練和部署「自己動手」的 ML 解決方案。希望為推薦引擎開發自己的機器學習模型的組織可以使用 Amazon SageMaker

Amazon Personalize 讓開發人員能夠使用與 Amazon.com 採用的相同 ML 技術來建置應用程式,無須 ML 專業知識,即可進行即時個人化推薦。

Amazon Personalize 可自動化建置、訓練和部署 ML 模型所需的諸多複雜步驟,從而輕鬆開發針對各種個人化使用案例的應用程式,包括特定產品或內容推薦、個人化搜尋結果,以及定製的行銷通訊。

您可以將以下 AWS 解決方案參考架構作為參考。

AWS 解決方案參考架構是由 AWS 建立的架構圖集。它們為應用程式提供了方案指引,以及提供在您的 AWS 帳戶中複製工作負載的其他說明。

透過跨所有通道識別已知和未知訪客,來個人化和提升客戶體驗。跨所有通道利用客戶互動活動,以呈現可提供高投資報酬率 (ROI) 的優惠和促銷活動

透過跨所有通道識別已知和未知遊客,來個人化和提升客戶體驗。跨所有通道利用客戶互動活動,以執行可提供高投資報酬率 (ROI) 的優惠和促銷活動。

或者,您可以部署以下 AWS 解決方案實作。

AWS Solutions Implementations 可協助您使用 AWS 平台解決常見問題並加快建置速度。所有 AWS Solutions Implementations 都經過 AWS 架構師審核,旨在有效率的操作、可靠、安全、經濟實惠。每組 AWS Solutions Implementation 都隨附詳細的架構、部署指南,以及自動和手動部署的說明。

此解決方案可協助您為產品組合建置自訂 Amazon Personalize 體驗。Amazon Personalize 可讓您大規模建立自訂推薦模型。該解決方案透過端對端自動化和 Amazon Personalize 服務中資源的更新排程,可簡化並加速個人化工作負載的開發和部署

資源

使用機器學習為您的客戶提供即時個人化建議

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Amazon Personalize 現在可針對快速變更的新產品和新穎內容型錄建立優化高達 50% 的推薦。

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Dely 如何使用 Amazon SageMaker 提供個人化食譜建議

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