Amazon Personalize

大規模加速建立即時個人化使用者體驗

Amazon Personalize 讓開發人員能夠使用與 Amazon.com 採用的相同機器學習 (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。

藉助 Amazon Personalize,開發人員可輕鬆建置能提供廣泛個人化體驗的應用程式,包括特定的產品推薦、個人化產品重新排名和定製的直接行銷。Amazon Personalize 是一項全受管機器學習服務,不僅僅基於嚴格的靜態規則型推薦系統,而且可以訓練、調整和部署定製 ML 模型,從而為零售、媒體和娛樂等產業的客戶提供高度定製的推薦。

Amazon Personalize 佈建必要的基礎架構並管理整個 ML 管道,包括處理資料、識別功能、使用最佳演算法,以及訓練、最佳化和託管模型。您將透過應用程式的程式設計界面 (API) 接收結果,並且只需按用量付費,無須最低費用或預付承諾。所有資料都經過加密,可確保隱私和安全性,而且只有在為使用者提供推薦時才會使用這些資料。

 

Amazon Personalize 簡介 (3:28)
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優勢

即時提供高品質推薦

Amazon Personalize 使用的 ML 演算法可建立更高品質的推薦,能夠回應使用者的特定需求、偏好和不斷變化的行為,從而提高參與度和轉化率。此外,這些演算法旨在解決各種複雜問題,例如為沒有歷史資料的新使用者、產品或內容建立推薦。 

 

 

在數天而非數月內輕鬆實作個人化推薦

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。 

 

在客戶旅程中為每個接觸點提供個人化體驗

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,在所有管道和裝置提供獨特的客戶體驗,從而消除高昂的基礎架構或資源成本。Amazon Personalize 讓您可以根據最適合您使用案例的情況,靈活地使用即時或大量推薦,從而向客戶大規模提供各種個人化體驗。

 

 

運作方式

Amazon Personalize 運作原理

Amazon Personalize for Retail

建立獨特的首頁

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。

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。

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。

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。

 

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。

提高追加銷售和交叉銷售

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


ViewLift

了解 StockX 如何使用 Amazon Personalize 為其客戶建立開創性的定製體驗,而無須事先具備機器學習經驗。

「我們正在快速學習將 ML 整合至公司方方面面的能力。我們所取得的成功,讓關鍵決策者要求我們將 Amazon Personalize 整合至更多 StockX 體驗中,並擴展我們的 ML 工作。可以肯定地說,個人化現在是這裡最重要的工作。」

Lotte Mart

了解 Lotte Mart 如何利用 Amazon Personalize 讓超過 600,000 名使用者在店內購物時實現節省。

「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。」

閱讀部落格 »

Amazon Personalize for Media and Entertainment

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。

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。

高度精選的內容輪播

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。

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。

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。

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。

ViewLift

了解 Pulselive 如何利用 Amazon Personalize 將影片觀看量增加 20%,反白顯示新內容並拓展訂閱者群體。

「Amazon Personalize 的使用讓我們首次接觸 ML 世界,我們對此興奮不已。我們發現,將經過訓練的模型整合至工作流程的整個程序非常簡單」

Lotte Mart
「藉助 Amazon Personalize,從應用程式中每位使用者第一天使用開始就自動執行量身定製的推薦,從而讓這些使用者的保留率 提高了 15%。此外,我們減少對自產個人化工具的依賴,因此 開發時間減少了 53%,使得團隊能夠專注於後續的一系列機會,以進一步改善客戶的體驗。」

 

部落格和文章 >>

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

2020 年 8 月
Hao Ding、Vaibhav Sethi 和 Yen Su

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透過充分利用內容資訊來提高您的 Amazon Personalize 推薦的相關性

2020 年 8 月
Luis Lopez Soria

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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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技術講座︰為您的客戶提供即時個人化推薦

 

2020 年 6 月
Vaibhav Sethi 和 Adam Ta

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