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,為了打造這類精密的推薦系統,需要開發許多 Machine Learning 功能,由於其複雜性,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。您可以透過簡單的 API 呼叫開始提供個人化推薦。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。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使用者提供推薦、如何避開流行偏見、如何追蹤不斷演化的使用者意圖等等,以便提供優質推薦,滿足使用者的特定需求、偏好和行為。

 

憑藉即時推薦掌握時機

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,立即為使用者找出符合需求的產品推薦。憑藉 Amazon Personalize,您還能為自己的應用程式輕鬆加入即時個人化功能,並向使用者顯示最相關的影片或文章。

在使用者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使用者體驗。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。從現場搜尋、產品分類、推薦和優惠,一切均可根據個別使用者量身定製。

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 任務的進程,以便建置、訓練、調整和部署個人化模型,讓您能快速為使用者提供切身相關的體驗。

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,而是根據個人行為、記錄和偏好,協助應用程式和網站量身打造內容,提高參與度和滿意度。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,協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,就可以向使用者顯示他們可能感興趣的類似內容。

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使用者的偏好和意圖,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 可使用個別使用者過去與應用程式互動的行為資料重新排名搜尋結果,改進該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。

個人化通知

基於使用者行為的行銷推廣活動,因為與其興趣和情境相符,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他們。舉例來說,Amazon Personalize 能根據使用者的位置、購物習慣以及先前激發他們決定消費的折扣金額,協助零售商選擇最適合發送的行動應用程式通知,比起亂槍打鳥的鋪天蓋地式宣傳手法,這種做法顯然更有效益。

客戶和合作夥伴成功案例

Lotte Mart

Lotte Mart 是南韓零售業巨擘 Lotte Co., Ltd. 旗下的一個部門,銷售各種日常用品、服裝、玩具、電子產品和其他商品。

「為了讓我們更能夠秉持以客為尊,擴大我們的客群以及提高使用者的接受度,我們借助 Amazon Personalize,讓逾 600,000 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。此外,使用 Amazon Personalize 之後,客戶之前從未購買之商品的銷售量增加高達 40%。採用 AWS 技術的全新建議服務,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


PATH

PATH 的使命是為個人、家庭和社區解決街友的問題。讓全球每個人都有一個家是 PATH 的願景。PATH 不僅協助人們找到長久居住的家,同時提供案例管理、連結醫療和心理醫療保健、福利宣導、職業培訓,以及可協助他們穩定保有其住家的其他服務。自 2013 年以來,我們已為 8,500 多人找到長久居住的家。

「與 Amazon Personalize 整合之後,我們已在 LeaseUp 計劃為 550 多位無家可歸的人找到合適的住所。這個創新的網路入口網站讓 PATH 和 LeaseUp 團隊能夠與 1,100 多名房東進行互動,提供近 2,000 個住房單位,為需要的人提供能入住的空房。Amazon Personalize 擷取閒置空房的相關資訊,方便案例管理員為客戶推薦最佳的住房選擇。採用 Amazon Personalize 之後我們的成果獲得顯著的改善,我們目前使用自家的平台協助加州 10 萬多名無家可歸的人找到一個家。」

PATH 首席執行長 Joel John Roberts


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Segment 是 APN 進階技術合作夥伴,其客戶資料基礎設施會收集、計劃以及載入所有的客戶互動,因此您能 360 度全方位地查看客戶並實現即時個人化,無須進行複雜的設定或維護。 

「當今的消費者期望即時個人化和建議,但大多數公司的現實情況是工程十分浩大,無力營造這種體驗,更別提實現了。Amazon Personalize 為每家公司帶來 Amazon 世界一流的機器學習技術。將它和 Segment 的客戶資料基礎設施結合之後,我們的客戶可以大規模、即時地提供這些高度個人化建議。我們已讓世人留下深刻的印象,並計劃在未來進一步整合時擴展 Segment 的功能。」

Segment 合作夥伴關係主管 Tom Pinckney


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Inawisdom 是具備 AWS 機器學習能力的 APN 進階諮詢合作夥伴。他們的 ML 實務利用 AI 和 ML 技術,透過實作進階分析來探索資料中的價值,讓客戶能領先同行。

「Personalize 讓我們能將初始推薦系統實作的速度比以前加快三倍,第一個推薦引擎在幾小時內上線。更具目標性的個人化通訊和推薦是重要部門利害關係人的首要業務優先事項,而使用 Personalize 之後,零售和財務部門客戶的推薦系統業務量增加了 300%。」

Inawisdom 執行長 Neil Miles


Daemon Solutions

Daemon Solutions 是 APN 進階諮詢合作夥伴,他們相信技術能協助人們更好的完成工作。它們會協助您填補現實與理想之間的落差。 

「我們的零售、媒體、財務及其他客戶正尋求技術轉型,以便在全世界有更好的表現,並朝向越來越個人化的方式為客戶提供服務。Amazon Personalize 為我們和客戶提供工具,能快速採用一些最先進的資料科學技術,為數位體驗提供更好的建議。透過 Amazon Personalize,我們可以為客戶提供最優質的解決方案,讓他們可以在幾天而不是幾個月內試用、測試和採用。」

Daemon Solutions 機器學習和人工智慧主管 Daemon Dweikat


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PEAK 是具備 AWS 機器學習能力的 APN 進階諮詢合作夥伴。他們的 AI 服務利用資料,為客戶提供成為資料和 AI 驅動所需的各種技術和技能,協助企業成長。 

「在當今世界中,快速掌握數據力是驅策永續企業成長的關鍵。透過 Amazon Personalize,我們能夠協助客戶將深度學習與現有可用的資料搭配使用,以快速為客戶產生即時建議,藉此提高銷售量並增加顧客保留率。因為 Amazon Personalize 提供操作簡便的 API 來產生和提供建議,因此可以輕鬆地將結果整合到現有的應用程式中,並快速看到商業價值。我們相信,Peak 和 Amazon Personalize 的結合能為當今市場提供所需的技術和注重成效的方法。」

Peak 執行長 Richard Potter

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