隨著提供更複雜數位體驗的能力跟隨時間的推移而不斷發展，客戶的期望和需求也在不斷提高。他們希望從他們參與的零售、媒體和娛樂、旅遊和飯店等品牌獲得更個人化的體驗。現今的消費者在考慮、購買和使用產品和服務時，期望透過數位管道獲得即時、精心策劃的體驗。
機器學習 (ML) 可以幫助組織提供高度個人化體驗，從而提高客戶參與度、轉化率、營收和利潤，並在數位世界中產生區別。
AWS 提供機器學習解決方案，可跨數位管道為您的客戶提供更高品質的個人化體驗，所有這些都是根據您的商業需求量身定制的。
優勢
提供更出色的個人化體驗
解決常見問題，例如「流行趨勢」(僅向客戶顯示最受歡迎的產品或內容) 和「冷啟動」(沒有任何使用者、項目或內容歷史存在)，這會降低客戶體驗和發現組織型錄中新項目或內容的能力。
提高客戶參與度
藉由結合使用即時使用者活動數據和使用者個人資料資訊，提供動態客戶體驗和最佳產品或內容推薦，從而提高參與度和轉化率。
個人化每個接觸點
輕鬆將個人化整合至您現有的網站、應用程式、SMS 和電子郵件行銷系統，在所有管道和裝置提供獨特的客戶體驗。
客戶案例
ResMed 為患有睡眠呼吸中止症、慢性阻塞性肺病和其他睡眠障礙的人提供持續氣道正壓裝置和面罩。這種雲端連接設備會收集有關患者睡眠模式的資料，並透過 ResMed 的 myAir 應用程式與患者共享。ResMed 使用 Amazon SageMaker 快速構建 AI/ML IHS 解決方案，支援為全球超過 1,850 萬位患者提供個性人化睡眠治療。
「在採用 SageMaker 之前，所有 myAir 使用者均會同時收到來自應用程式的相同訊息，無論他們的狀況如何。我們利用 SageMaker 的功能來訓練模型管道並選擇部署類型，包括近乎即時和批次推論，以提供量身打造的內容，這有助於促進更個人化的治療。」
ResMed 人工智慧和機器學習副總裁 Badri Raghavan
「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
Cencosud 是一家跨國零售公司，是智利最大的零售公司，也是拉丁美洲第三大上市零售公司。
「Cencosud 選擇 Amazon Personalize，以推薦能夠提高使用者參與度的產品，進而最佳化客戶的線上購物體驗。藉助 Amazon Personalize，Cencosud 能夠快速開發以機器學習為基礎的個人化解決方案，該解決方案能夠跨多種類型的業務領域進行擴展，並且相較於之前的非 ML 驅動方法，點擊率提高了 600%，平均訂單價值提高了近 26%。可擴展性和使用該服務可以實現的功能，以及無需開發大型昂貴專案即可進行測試的選項，這些都是我們選擇 Amazon Personalize 的原因。」
Cencosud 營收長兼企業主管 Javiera Valenzuela Rivera
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全球軟體公司 Autodesk 希望能協助建築、工程和施工專業人士在使用其 Autodesk AutoCAD 軟體進行電腦輔助設計時更快速、更熟練地工作。Autodesk 已能透過使用 Amazon SageMaker，為命令和捷徑提供主動建議來提高使用者效率。
「透過在 AWS 上使用機器學習，我們將洞察的數量增加了 10 倍。」
Autodesk 工程經理 Ashish Arora
「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 可妥善地籌劃行銷活動、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
「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
提升使用者體驗
透過將高度相關、情境化的建議整合至您現有的網站、應用程式等，個人化每個接觸點。
獲得寶貴的洞察和快速的投資回報
透過機器學習加快創新速度，以快速建立有意義的使用者參與度，同時減少將個人化整合至客戶體驗中所需的時間。
針對業務目標最佳化建議
重新排列項目建議以推動有形的業務目標，例如收入、追加銷售和交叉銷售機會、新項目，以及在網站上花費的時間。
協助客戶更快地發現商品
讓使用者能夠快速找到新產品、交易、文章、內容和促銷活動。
個人化搜尋結果
根據精選的搜尋結果和使用者偏好設定新增個人化建議。
增強行銷溝通
個人化推送通知和行銷電子郵件以增加流量轉化率。您還可以個人化廣告展示位置。
增加平均購物車價值
即時顯示相關或趨勢項目，這些項目可能會在購物、瀏覽或結帳時增加整體訂單價值。
更準確地定位使用者
根據使用者對特定項目或項目屬性的親和性，建立智慧型使用者區隔，以改善參與度。
最大化資料的價值
找出在項目描述、評論或其他非結構化文字中潛藏的有價資訊，以提高建議的準確性。
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