Amazon Personalize

使用與 Amazon.com 相同的技術提供即時個人化和推薦

Amazon Personalize 就像您專屬的 Amazon.com 機器學習推薦系統,為您提供 24 小時全天候服務。

20 多年的推薦經驗,Amazon Personalize 可支援即時個人化產品、內容推薦及鎖定目標的促銷活動,藉此提升客戶參與度。Amazon Personalize 透過機器學習,為您的網站和應用程式提供更高品質的推薦。即使您之前沒有任何機器學習的經驗,使用簡單的 API,只需按一下幾下滑鼠,就能開始輕鬆設計精密的個人化功能。Amazon Personalize 可處理和檢查您的資料、找出有意義的內容、允許您選擇機器學習演算法,並根據您的資料訓練和優化自訂模型。 

優勢

更高品質的推薦

Amazon Personalize 使用機器學習演算法建立各種推薦,以即時回應使用者的特定需求、偏好和不斷變化的行為。這些演算法還能解決一些常見的複雜問題,例如在沒有歷史資料和流行偏見的情況下建立新使用者或產品的推薦。

提高使用者參與度和轉換率

Amazon Personalize 將即時使用者活動資料與使用者設定檔、產品資訊相結合,找出最佳的產品或內容推薦。因此,您可以快速了解使用者意圖並提供動態的客製化體驗,這有助於提高其參與度和轉化率。

個人化每個接觸點

Amazon Personalize 可與您的現有網站、應用程式、SMS 和電子郵件行銷系統輕鬆整合,為所有管道和裝置的使用者提供獨特的體驗。因此,您可以根據使用者使用平台時偏好的位置和方法,與其進行互動。

只需按幾下滑鼠,即可開始使用。

透過幾個簡單的 API 呼叫,Amazon Personalize 便能自動執行所需的複雜機器學習任務,以建構、訓練、調整和部署推薦模型,讓您更快速地提供個人化的使用者體驗。

運作方式

Amazon Personalize 運作原理

使用案例

個人化推薦

根據使用者個人資料和習慣建立的產品與內容推薦,更能提高轉換率。Amazon Personalize 不會提供統一的體驗,而是根據使用者行為、偏好和歷史記錄量身提供各種推薦,進而即時大幅提升其參與度和滿意度。

類似項目推薦

使用者希望獲得類似項目的推薦,以協助他們找到新的產品,或者比較不同產品以確認其決定是正確的。Amazon Personalize 會根據使用者行為,從型錄即時推薦類似的商品以建立不同的體驗,例如 - 查看 ‘x’ 的使用者也會查看 ‘y’。

個人化排名

通常,您的業務優先順序會要求您推薦特定內容或產品,如趨勢新聞、熱門的新電視節目、季節性商品或限時促銷優惠。無論來源是個人、關於產品生命週期管理的業務規則,或者是一行程式碼,Amazon Personalize 都能讓您重新排列產品型錄,以實現業務優先順序。

客戶和合作夥伴成功案例

Segment

Segment 是客戶資料基礎設施公司,使用 AWS 協助客戶收集和整合使用者資料,然後支援他們使用 Amazon Personalize 建立個人化的建議。該公司使用數千個 Amazon EC2 執行個體每月處理 4500 億個事件,並在 Amazon ECS 上的 16,000 多個 Docker 容器執行。

根據 Segment 首席技術官兼共同創辦人 Calvin French-Owen 的說法,他們許多客戶的業務都需要使用機器學習執行個人化,但沒有足夠的訓練資料來建立預測模型。French-Owen 表示:「這是非常棒的協同合作,他們從第一天開始便能輕鬆透過 Segment 開始運作,並持續收集所有資料。」 接著,他們可以使用該資料支援這些建議,無須使用 Amazon Personalize 建立自己的機器學習管道。

Segment 首席技術官兼共同創辦人 Calvin French-Owen

Segment Enables Customers to Create Custom Recommendations With Amazon Personalize (1:53)
Subway

Subway 餐飲連鎖店為 100 多個國家的顧客提供優質食材和風味組合,每天製作近 700 萬個定制三明治。

「在 Subway,顧客體驗非常重要。憑藉 Amazon Personalize,我們可以針對各種食材和風味,快速提供個人化推薦,以適應我們忙碌顧客的獨特生活方式。Amazon Personalize 讓我們的團隊透過簡單的 API 叫用來管理建議,無須機器學習專業知識。我們期待繼續使用 Amazon Personalize,為想要品味新鮮食材的顧客提供最佳體驗。我們已成功使用 Personalize 進行測試,為從我們的應用程式發出訂單的顧客提供建議,並且滿懷欣喜之情,能在不久的將來擴展至個人化的應用程式通知。」

Neville Hamilton,Subway 臨時資訊長

StockX

StockX 是底特律的新創公司,透過獨特的買賣市場改革電子商務 – 我們的平台模擬紐約證券交易所,將運動鞋和街頭服飾等一般商品視為高價且可交易的商品。藉由透明的市場體驗,StockX 讓客戶能以真實的市場價格購買熱門的正牌商品。

在 2019 年 StockX 超高速成長期間,他們一小群機器學習 (ML) 工程師使用 Amazon Personalize 將「為您推薦」產品列新增到首頁,最後成為績效最高的首頁列。了解他們如何使用 Amazon Personalize 交付客製化的使用者體驗。進一步了解

MECCA

MECCA 在澳洲和紐西蘭的零售商店和線上通路中,為全球美容產業的客戶帶來最佳的體驗。我們在超過 100 個案例中,為客戶打造獨特的購物體驗,提供超過 100 種美容品牌的各種產品組合,以及優異的服務和美容專業。

在 MECCA 我們強調的是獲得並維持客戶的信任。我們不斷挑戰自我,將高度個人化的店內服務轉換成線上體驗。由 MECCA 技術和 CRM 團隊所領導,與合作夥伴 Servian 合作的 Amazon Personalize 快速且有效的 PoC 展示了在不需開發專屬的建議引擎下所達成的成就。因為與 Personalize 整合,我們發現客戶對新建議有正面的回應,其中電子郵件點擊率上升 65%,且與 Personalize 建議產品相關的電子郵件收入也有對應的提升。若要進一步將客戶的體驗個人化,我們現在將 Personalize 的應用範圍延伸至其他領域 (包含我們的網站)。

MECCA 電子商務和 CRM 總裁,Sam Bain

Pulselive

作為體育界一些知名人士引以為傲的數位合作夥伴,Pulselive 為體育迷們提供了不可或缺的體驗;無論是官方 Cricket World Cup 網站,還是英格蘭足球超級聯賽的 iOS 和 Android 應用程式。

「我們專注於如何利用資料,透過 Pulselive 平台個人化並增強用戶端的線上球迷體驗。藉助 Amazon Personalize,我們現在透過機器學習為體育迷提供個人化建議。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%。他們的球迷顯然正在接受新建議。利用 Amazon Personalize,我們將能夠進一步推動為世界各地體育迷建置資料驅動型一對一個人化體驗的極限。」

Pulselive 常務董事兼聯合創始人 Wildham Richardson

Dominos

Domino's Pizza Enterprises (DPE) 是世界上最大的披薩企業之一;他們的願景是成為每個社區的宅配外送領先品牌。

「Domino's 凡事以客為本,我們努力不懈,就是為了改善並提升客戶體驗。使用 Amazon Personalize 後,我們能為整個客群提供大規模個人化服務,這在以前根本是不可能的任務。Amazon Personalize 讓我們能套用客戶的個人及其背景資料,透過數位管道傳遞客製化的通訊內容,像是特價活動和優惠等等。」

Domino's Pizza Enterprises 集團行銷總監 Allan Collins

部落格和文章

在 Amazon Personalize 中推出推薦篩選器
2020 年 6 月 8 日
Vaibhav Sethi 和 Adam Ta

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在 StockX 使用 Amazon Personalize 開創個人化使用者體驗
2020 年 6 月 3 日
Sam Bean 和 Nic Roberts II

閱讀部落格 »

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