Amazon Personalize

使用與 Amazon.com 相同的技術提供即時個人化和推薦

Amazon Personalize 是 Machine Learning 服務,讓開發人員得以為使用自家應用程式的客戶,輕鬆提供個人化推薦。

Machine Learning 能夠發掘個人化產品和內容推薦、提供量身打造的搜尋結果並鎖定目標受眾來推廣行銷,因此目前正廣泛應用於提升客戶參與度。然而,開發 Machine Learning 功能是相當複雜的任務,為了打造這類精密的推薦系統,需要開發許多 Machine Learning 功能,這遠遠超出當今大多數組織的能力。Amazon Personalize 讓缺乏 Machine Learning 經驗的新手開發人員,能夠利用多年來在 Amazon.com 不斷完善的 Machine Learning 技術,輕鬆為自己的應用程式打造先進的個人化功能。

使用 Amazon Personalize,您就可以提供應用程式的活動流,像是頁面檢視、註冊、購買等,也可以提供您想推薦的項目清單,像是文章、產品、影片或音樂等。您也可以選擇向 Amazon Personalize 提供關於使用者的其他人口統計資料,例如:年齡或地理位置。Amazon Personalize 會處理並檢查資料、識別有意義的內容、選擇正確的演算法、訓練和優化專為您資料量身客製的個人化模型。

所有 Amazon Personalize 分析的資料一律不公開,且會充分受到保護,僅供客製化推薦之用。現在只要在服務維護的 Virtual Private Cloud 內部使用簡單的 API 呼叫,就能開始提供個人化預測。您只需按實際用量付費;既沒有最低費用,也不需預付款項。

Amazon Personalize 就像您專屬的 Amazon.com Machine Learning 個人化團隊,為您提供 24 小時全天候服務。

優勢

提供優質推薦

若要大規模為每個人提供個人化服務,必須具備適當的資料和技術。在打造有效且可擴充的個人化引擎時,很少有組織具備一切必要知識、技能和經驗,能克服種種挑戰。Amazon Personalize 使用的演算法能在提供個人化推薦時解決常見的問題,例如:如何為沒有任何資料的新客戶提供推薦、如何避開流行偏見、如何追蹤不斷演化的客戶意圖等等,以便提供優質推薦,滿足使用者的特定需求、偏好和行為。

即時掌握客戶參與動態

時機是致勝關鍵。如果客戶花時間瀏覽您網站上的產品,您必須瞭解他們的需求,並在他們轉往其他網站之前,給予適當的推薦。Amazon Personalize 可將使用者的即時活動資料結合現有的使用者個人資料和產品資訊,立即為客戶找出符合需求的推薦項目。這項服務也讓公司能為自己的應用程式輕鬆加入與內容相關的即時個人化功能,並向使用者顯示最相關的影片或文章。

在客戶旅程中為每個接觸點提供個人化體驗

Amazon Personalize 幫助各大公司在所有通路和裝置上提供完整又獨特的客戶體驗。透過簡單的 API 呼叫,就能從模型中將個人化推薦輕鬆整合至網站、行動應用程式,或是內容管理和電子郵件行銷系統中。站內搜尋、產品分類、推薦和優惠等所有內容,全都可以為了發展個人化的互動關係而客製,進而與客戶建立更深層的連結。

只要數天就能提供個人化內容,不必歷經數月

使用 Amazon Personalize,您只需點按幾下,就能產生客製的個人化模型。Amazon Personalize 可自動化並加速複雜的 Machine Learning 的進程,以便建置、訓練、調整和部署個人化模型,讓您能快速為客戶提供及時又切身相關的體驗。

運作方式

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使用案例

個人化推薦

符合使用者個人資料和習慣的產品與內容推薦,較有可能達成轉換目標。Amazon Personalize 不為使用者提供一致的單一體驗,相反地,Amazon Personalize 根據個人行為、記錄和偏好,幫助應用程式和網站將一般內容交付轉變成與使用者高度相關的互動內容。這讓各大公司可以為訪客提供所需的內容,更有效滿足他們的需求,進而提高客戶參與度。舉例來說,影片串流網站可以根據使用者過去的觀影習慣和人口統計資料,在首頁提供觀賞推薦,幫助使用者發掘他們可能感興趣的其他節目。一旦使用者開始觀賞某個節目,Amazon Personalize 就會針對同類型節目,向使用者顯示他們可能感興趣的類似內容。透過這樣的使用者體驗,使用者將越來越能找到他們樂於觀賞的節目。

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「電影和電視節目的選擇包羅萬象,向觀眾提供最相關的節目是一大挑戰。為了能更快、更有效率地發掘內容,我們希望根據個人興趣和偏好,為使用者量身推薦最優質的內容。Amazon Personalize 讓我們能輕鬆快速地實作推薦引擎。儘管我們對 AI/ML 領域毫無經驗,但只花了 3 天就對這項服務有所瞭解,還建立第一組資料集並產生了推薦。有了 Amazon Personalize,我們將能為每位消費者提供獨一無二的觀賞體驗。」

Spuul 雲端基礎架構主管 Daniel Muller


個人化搜尋

許多線上使用者因為搜尋結果不相關,又或者找不到特定項目而感到挫折。為了帶來最佳使用者體驗,搜尋結果應考量到每個人的偏好和意圖,顯示的產品才會切身相關,否則就只是與關鍵字相符而已。Amazon Personalize 可將查詢字串結合使用者過去與應用程式互動的行為資料,改進使用者的網站搜尋結果。舉例來說,電子商務零售商可根據購物者最近的瀏覽內容、購物記錄和偏好,提供個人化的搜尋結果,進而提升產品搜尋率和客戶滿意度。此外,Amazon Personalize 可以整合後端資料,讓體驗猶如量身訂做,又能起到實際幫助。舉例來說,某項產品較熱門的尺寸缺貨時,Amazon Personalize 會自動降低該產品的搜尋排名,直到補貨為止,而這些工作完全不需要人力介入。

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「策劃婚禮並不容易。我們希望根據情侶自身的情況、風格、興趣和喜好,幫助情侶選擇最適合的禮物或服務。目前為止,我們已經很少以規則排名、熱門程度等方式來做選擇,也很少使用不久前在離線時計算出的相似性模型。Amazon Personalize 為我們提供最先進的演算法和端對端個人化解決方案,讓我們能即時回應客戶行為。身為小型團隊,Amazon Personalize 讓我們完成了大團隊才能實現的目標,而且開發時間只需要 12-18 個月,甚至更短。」

Zola.com 工程副總裁 Stephane Bailliez


個人化通知

基於使用者行為的行銷推廣活動,因為與客戶的興趣和情境相符,因此較有可能達成轉換目標。Amazon Personalize 能確保每位使用者都獲得最相關的行銷內容,讓您在對的時間傳遞對的資訊,以更有效的方式觸及您的客戶。舉例來說,Amazon Personalize 能根據客戶的位置、購物習慣以及先前激發他們決定消費的折扣金額,幫助零售商選擇最適合發送的行動應用程式通知,比起亂槍打鳥、撲天蓋地式的宣傳手法,這種做法顯然更有效益。

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「達美樂凡事以客為本,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。」

達美樂企業的策略分析全球主管 Marika Krishnamurthy

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