媒體與娛樂
Warner Bros.Discovery 是全球首屈一指的媒體和娛樂公司，為觀眾提供世界上最具差異化且最完整的內容、品牌和特許經營產品組合，涵蓋電視、電影、串流和遊戲等領域。
「Warner Bros.Discovery 團隊希望建置推廣引擎，以透過我們的數位資產為未經驗證的使用者自訂電影並提供推薦。我們希望能促進品牌參與，以便使用者能便覽 WBD 生態系統中的品牌和內容。藉助 Amazon Personalize，我們能夠在兩天內建置及訓練即時推薦引擎 POC。自我們的 TBS、TNT、TruTV 和 Adult Swim Web 資產上部署以來，已有逾 25,000 位唯一消費者點擊了 Amazon Personalize 推薦的電影、演出和網站部分的跨組合推廣。這些令人樂觀的結果為我們下個月在 CNN 上部署推廣引擎鋪平了道路。相較於隨機對照組，接受個人化推廣的使用者的總使用者參與度提高了 14%，跨品牌參與度提供了 12%。我們還發現，相較於簡單地向消費者推廣我們最受歡迎的商品，使用個人化推廣的回應率提高了 2 至 3 倍。Amazon Personalize 在展示我們的粉絲希望更有效地看到我們各品牌的內容方面發揮了重要作用。」
WBD 雲端架構副總裁 Don Browning
福斯公司 (FOX) 是一間製作並發行新聞、體育、娛樂性內容的公司。最初，FOX 使用單一整體舊式系統來個人化使用者內容，但希望在雲端中開創一個新的解決方案。他們選擇利用 Amazon Personalize 進行創新，以在其資產中策劃客戶體驗和行銷。
「我們能夠根據所有 Fox 資產的使用者或內容趨勢推薦影片、文章和相關行銷資訊，這樣一來，我們即能策劃以客為先的體驗。使用 Amazon Personalize，我們能夠更準確地向客戶推薦內容，並且早期分析表明，相較於我們的舊式系統，每條推薦的平均觀看分鐘數提高了 6%，跳出率降低了 15%。」由於 Amazon Personalize 讓我們的資料科學家可更輕鬆快速地反覆運算，因此我們還能夠繼續為客戶提供更高層級的個人化服務。這意味著每一位客戶的旅程將會越來越符合他們的偏好，而他們瀏覽我們資產的時間也越來越長。」
FOX 資料服務副總裁 Alex Tverdohleb
Discovery Education (DE) 是全球教育技術領導者，其最先進的數位平台可支援從任意地方進行學習。透過其屢獲殊榮的多媒體內容、教學支援和創新的課堂工具，Discovery Education 可協助教育工作者提供公平的學習體驗，讓所有學生參與其中，並在全球範圍內支援更高的學術成就。Discovery Education 為全球約 450 萬教育工作者和 4,500 萬學生提供服務，且其資源遍佈近 100 個國家和地區。
「我們的目標是使用機器學習來更好地匹配我們對教育工作者的了解，我們對學生的了解，以及我們平台的使用方式，從而提供更好、更具個人化的推薦。反過來，這也讓教師能夠增加與學生在一起的時間，而減少尋找內容的時間。透過使用 Amazon Personalize，我們可以藉助首頁上的 “Just For You”「僅供您使用」捲軸對我們的 K12 學習平台進行個人化設定，以根據年級、偏好和資源為教育工作者提供一套獨特的個人化資源。因此，我們看到首頁上資源的點擊率提高了 229%，與內容的高價值互動 (例如指派、下載和共享) 也提高了 220%。對我們來說，我們覺得我們還只是在使用機器學習的早期階段，而個人化可幫助我們實現哪些目標。」
Discovery Education 產品長 Pete Weir
德國甲級足球聯賽是德國的頂級足球聯賽 (又稱為 Deutsche Fußball Liga (DFL))，利用 Amazon Personalize 為其球迷打造個性化、區域化和個性化的體驗。
「我們使用 Amazon Personalize 為每個賽季數百萬活躍的德甲官方應用程式使用者產生個人化內容。因此，我們發現每個使用者的文章閱讀量提升了 67%，而使用者花在應用程式上的時間提高了 17%。Amazon Personalize 能夠更有效地為我們的球迷提供他們想要觀看的內容。」
DFL Group 數位創新執行副總裁 Andreas Heyden
Equinox 集團是全球最具影響力、體驗式及差異化生活方式品牌的高速發展集體。除了 Equinox，它的其他品牌 (Blink、Pure Yoga、SoulCycle 和 Equinox Hotels) 皆因鼓舞和激勵成員最大化生活而廣受肯定。除倫敦、多倫多和溫哥華外，其品牌組合在美國各大城市均獲得全球認可。
「隨著疫情期間對居家健身的需求不斷增加，我們希望透過根據成員個人化偏好推薦相關的、情境化的內容和課程，在 Equinox+ 應用程式中自訂成員體驗。使用 Amazon Personalize 對一小部分應用程式流量進行 A/B 測試，對比現有的規則型推薦系統與機器學習產生的推薦的好處，我們發現應用程式首頁上的浮動切換內容的參與度提升了 92%。個人化也相對快速地進行建立和擴展，因此我們能夠向內部團隊展示個人化的商業價值。因此，我們能夠持續更廣泛地擴展應用程式和其他業務單元的個人化功能。」
Equinox 資料科學部主管 Jay Fuller
Public Broadcasting Service (PBS) 是總部位於維吉尼亞州的非營利組織，成立於 1969 年，向美國各地超過 1 億電視觀眾和超過 3,200 萬線上觀眾播放教育、新聞和娛樂節目。PBS 目前擁有約 330 個成員電視台，向美國 50 州、波多黎各、美屬維京群島、關島和美屬薩摩亞分發最高品質的內容。
「我們與 AWS 主要合作夥伴 ClearScale 合作，設定和配置我們的初始解決方案和資料管道。我們必須更快地利用洞察，只花費數月就推出方案，而不是數年。他們的專家設定了 AWS 雲端組態和相關服務，以使用 Amazon Personalize 來節約大量的工作精力和數千小時的工程時數。使用 Amazon Personalize，只需插入一小組觀眾、影片和互動，我們就能看到一些有理有據、且規模可能還更大的推薦。從那時起，我們知道是時候更進一步，進行真正的概念驗證，並建立能與我們現有資料庫相連接的架構了。」
PBS 產品管理主管 Mikey Centrella
Razer 是全球領先的遊戲玩家生活時尚品牌，擁有超過 1.75 億名使用者。該公司憑藉遍佈各大洲的粉絲群，設計並建立了以玩家為中心的硬體、軟體和服務市場。
「隨著使用者數量的不斷增加，我們看到了機會，即透過向玩家提供高度相關的產品，能夠加深我們與玩家之間的關係。因此，我們熱衷於測試機器學習 (ML) 的可能性。然而，作為小團隊，當我們需要維護一個推薦的基礎架構時，就遇到了由此產生的一個挑戰。使用 Amazon Personalize 進行智慧使用者細分和進階篩選，個人化推薦得以在軟體公用程式工具 Razer Synapse 上實作。該工具現在根據使用者現有的裝置設定和組態，在批次和即時通訊中向使用者推薦互補的裝置。Amazon Personalize 讓我們看到了比行業標準高 10 倍的點擊率，為業務帶來了額外的收入。我們可以利用 ML 和Amazon Personalize 來更輕鬆、更方便地維護個人化系統。」
Razer Inc. 大數據主任 Hong Jie Wee
Ticketek 由 TEG 所有，是票務和科技領域的全球領導者，擁有 40 多年的重大國際賽事票務經驗，並與世界頂級場館合作。TEG 總部位於澳洲，在六大洲的 40 個國家中營運超過 30 個品牌。
「粉絲和創新是我們所有工作的核心。我們為粉絲們帶來了數千場現場活動，每年在世界上一些最具指標性的場館中售出約 3,000 萬張門票，且每年將數百家娛樂和品牌合作夥伴與新受眾進行連結。雖然我們的一級活動往往會大賣，但我們的二級至四級活動不會銷售一空，而是仰賴行銷和促銷活動。我們在澳洲有 400 萬訂閱者每週會收到一封電子郵件電子報。其只根據「狀態」參數來傳送，並沒有其他個人化設定。透過使用 Amazon Personalize，我們現在能夠為客戶提供更多元化的節目和活動，以滿足他們的獨特興趣。我們的購買率提高了 250%，每期電子報開放的門票銷量成長了 49%。這展示出科技、行銷和資料科學的融合，是如何為我們帶來了巨大的營運和成長優勢。」
TEG 技術長 Tane Oakes
FanFight 是印度最大、最知名的夢幻體育公司之一，擁有超過 500 萬個使用者。
「我們於 2018 年啟動了 FanFight，以顛覆印度的夢幻體育世界。我們對以客戶為重而深感自豪，並始終致力於為使用者提供最佳體驗。
最初幾年，我們的目標是建置一個可擴展的平台，並盡可能為使用者在我們的平台上玩夢幻體育遊戲提供最佳體驗。隨著時間的推移，我們從 2018 年的 100 萬給使用者增長到 2020 年的 500 多萬個使用者，現在我們希望為每個使用者建置個人化體驗，以實現更好的轉換。在我們的平台上，使用者有各種各樣的競賽可玩，使用者需要時間來進行導覽及做出決定；我們希望簡化這一過程，讓他們的決策過程盡可能無縫。為了解決這個問題，我們使用 Amazon Personalize 為每個使用者建置個人化推薦，並在第一頁推薦最相關的競賽。憑藉 Amazon Personalize，我們能夠根據使用者的比賽歷史提供最佳的比賽建議，還可利用其來追加銷售和跨越其他類似競賽。利用此功能，每位使用者的平均競賽參與量提高了 12%，同時還將遊戲的平均交易價值提高了 8%。」
FanFight 產品副總裁 Mukul Anand
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 常務董事兼聯合創辦人 Wildham Richardson
Coursera 是全球領先的教育提供者，與 190 多家頂尖大學和組織攜手合作，為逾 4,000 萬使用者提供線上課程。
「每個前來 Coursera 的學習者都有一套獨特的教育目標。我們提供了 4,000 多種課程，而挑戰就在於如何根據每位使用者的個人興趣自訂體驗。Amazon Personalize 允許我們即時調整個人偏好，提供高度相關的推薦，以吸引我們的學習者。幾週之內，我們就能夠開發 Amazon Personalize 模型並將其部署到生產中，進而為 4,000 萬個使用者實現自動擴展。」
Coursera 資料科學與機器學習總監 Mark Chamness
SHOWROOM 是日本的即時串流平台，成千上萬的人 (包括 AKB48 和 NOGIZAKA46 等日本偶像) 會定期在此進行串流。串流媒體和觀眾之間的連線是該公司業務模式的核心，可提供獨特體驗。
「透過使用 Amazon Personalize，我們能夠快速向新使用者部署即時自訂的演出者推薦。相較於我們基於人氣的舊式推薦系統，Amazon Personalize 推薦讓新使用者新增了 60% 的即時串流觀看。」
SHOWROOM Inc. AI 團隊經理 Kengo Senuma
ViewLift 是一個全方位服務的數位內容分發平台，讓媒體公司、體育賽事聯盟和團隊、教育提供者和其他人員能夠透過主要 OTT 裝置 (包括 Web、行動電話、電視連線裝置、智慧型電視和遊戲主機) 上的原生品牌應用程式從其內容中獲利。
「將 Amazon Personalize 整合到我們的平台之後，相較於專業或自動產生的內容，我們透過推薦影片將客戶點擊率維持在 +24% 的增長率。此外，大幅降低了訓練自己的自訂機器學習推薦模型和擴展到數百萬使用者所需的成本和資料科學資源」。
ViewLift 共同創辦人兼總裁 Manik Bambha
TVNZ 是紐西蘭的國營商業資助廣播公司。TVNZ 的宗旨是分享重要時刻 - 無論是突發新聞、追蹤冒險、分享案例還是綻放笑容。每天，TVNZ 透過 TVNZ 1、2、DUKE、TVNZ OnDemand 和兒童平台 HEIHEI 可接觸到 200 多萬個紐西蘭人。
「TVNZ OnDemand 平台為紐西蘭人提供了大量高品質的本地和國際內容的線上存取，他們可在其所選的裝置上免費使用。任何時候都有數百個節目可供串流，其中一個最大的挑戰就是幫助每位觀眾找到最適合他們個人品味的內容。藉助 Amazon Personalize，我們能夠快速產生和評估節目推薦，並開始看到使用受管服務的價值。從那以後，我們向 TVNZ OnDemand 推出了我們的個人化引擎 Amazon Personalize，並且透過對每個新的個人化功能進行 A/B 測試，我們發現，關鍵觀眾參與度指標呈現顯著提高。同時，我們減少了與支援舊式自訂推薦引擎相關的時間和成本，從而讓我們的開發人員能夠專注於增值計劃。現今的線上觀眾期望獲得個人化體驗，而藉助 Amazon Personalize，我們現在即將實現這一期望。」
TVNZ OnDemand 產品經理 Nathan Wichmann
零售
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 營收長暨企業主管 Javiera Valenzuela Rivera
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Dress the Population 使用優質材料製作豪華服裝，這些材料可以透過其實體和線上商店取得，同時在整個供應鏈中提供公平的工作條件。
「考慮到推薦演算法需要幾個月的學習才能有效，我們對投資機器學習解決方案猶豫不決。但我們透過 Obviyo Growth Bots 和 Amazon Personalize 能夠快速且具經濟效益地推出高品質的推薦引擎。我們已能夠顯著改善數位客戶的產品探索體驗。Obviyo Recommend 超出了我的預期。我們在第一次會面後隔了一天就上線，而我見識到了重大成果。在使用 Obviyo Recommend 的 72 小時內，進行個人化推薦的訪客的每次訪問收入提高了 350%。14 天之後，我們發現轉化率提高了 28%。透過觀察每天的進展，我可以看到 Amazon Personalize 演算法是如何在近乎即時的情况下不斷學習和改善結果。」
Dress the Population 行銷和創意副總裁 Shoshana Ritzle
Yelloh (前身為 Schwan‘s Home Delivery) 將優質冷凍食品直接遞送到 48 個州的家中，涵蓋超過 150 萬名客戶，每年處理 750 萬筆交易。
「我們在過去 70 年中，建立了長久的信任關係和緊密的客戶連結。在我們轉型為現代行動零售商的過程中，無論是在實體還是在智慧型手機上，我們都希望能改善服務以滿足客戶的需求。在與 AWS 合作之前，我們的行動零售商營運效率約為 50%。有了 Amazon Personalize，我們就能夠更好地根據以前的訂單和潛在買家的購物籃，來推薦客戶可能喜歡的新食品。再加上 Amazon Pinpoint 和 Amazon Connect，我們可以最大程度地提高銷售和食品配送的可行性，從而使購物者更容易、更有效率地購買產品。這提高了品牌忠誠度和採購訂單量。我們展開了一項數位通訊活動，傳送了超過 10 萬條個人化資訊，詢問客戶是否希望根據他們的獨特偏好提供特定食品。我們收到了 1 萬個「是」的回覆，這表示每年收入約 2 億美元，另外節省約 5,000 萬美元，這是因為當客戶回答「否」時會採取更好的交付路線。我們現在正往每年减少 1000 萬英里 (1610 萬公里) 的目標前進。這才是真正的永續發展。」
Schwan’s Home Delivery/Yelloh 首席策略長 Kevin Boyum
Lotte Mart 是韓國業內領先的零售公司 Lotte Conglomerate 的子公司。該公司於韓國經營大賣場、會員專用倉庫折扣暢貨中心、電子數位商店和 toysRus 商店。其在韓國、印尼和越南擁有 187 家商店。
「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，進而提高了每個月的收入。特別之處在於，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
Zola 是該國家/地區中發展最快的婚禮公司，利用設計和技術為即將步入禮堂的伴侶創造最簡單的婚禮策劃和登記體驗。
「Zola 開發創新的婚禮策劃工具，以為新婚夫婦提供服務。我們希望能參與整個婚禮過程，並盡可能根據客戶的風格、興趣或偏好向他們提供最佳推薦。到目前為止，我們已經很少以規則排名、熱門程度等方式來實作推薦，也很少使用不久前在離線時計算出的相似性模型。這些方法難以維護和擴展。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 讓我們能夠快速提供解決方案，完成了大團隊才能實現的目標，而且開發時間只需要幾個月。」
Zola.com 工程部副總裁 Stephane Bailliez
Pomelo Fashion 是位於曼谷的頂尖全通路時尚品牌，客群遍及全球。
「我們的目標是成為東南亞最好的全通路公司。為實現這一夢想，我們堅持不懈地努力，不斷改善線上和線下購物過程中各個階段的客戶體驗。我們使用 Amazon Personalize 為全球眾多客戶提供獨特的購物體驗。Amazon Personalize 可讓我們大規模順暢無礙地提供此個人化服務。對於 Pomelo 來說，Amazon Personalize 不僅功能強大，而且在當今的電子商務世界中具有變革意義！」
Pomelo Fashion 工程部副總裁 Paulo Almeida
BASE 是日本的一個電子商務平台，擁有超過 100 萬家線上商店。我們的使命是「為人民提供付款，權力歸於人民」(Payment to the People, Power to the People)。 我們的目標是增強個人和小型團隊的能力。
「我們利用 Amazon Personalize 為我們的使用者推薦商品，進而改善使用者的行動應用程式體驗。 由於我們的服務中包含了各種各樣的產品，因此必須為我們的使用者提供支援，以便其找到符合他們偏好的產品。搜尋時在第一個視圖上推薦產品，可降低放棄率並提高客戶的生命週期價值。經過測試，Amazon Personalize 的產品網頁檢視量提高了 56%，超過了我們現有的推薦解決方案。這樣一來，既推動了關鍵業務成果，同時也加快了我們團隊以更低成本實現價值的時間。」
BASE Inc. 機器學習集團經理 Yusuke Saito
Marc O‘Polo 是全球高端細分市場中領先的現代休閒和永續生活方式品牌之一，以處於技術創新的前沿而深感自豪。該公司正在尋找一種方法，以便能向數十萬已訂閱其電子報活動的客戶提供產品推薦。
「Amazon Personalize 讓我們能夠根據客戶以前的購買情況推薦熱門或類似的商品。自從實作 Amazon Personalize 來提供個人化產品推薦電子郵件以來，基於這些電子報的交易中有三分之一包含至少一種推薦產品。整體而言，相較於我們的標準客戶電子郵件，我們的產品購買量提高了 56%。」
Marc O’Polo 數位智慧總監 Steffen Sandner
Ateam Inc. 是一家日本公司，擁有多個業務領域，包括一家名為 “cyma” 的線上腳踏車商店。
「我們的 cyma 商店將已完全裝配好的腳踏車直接派送到客戶家門口。我們的企業不斷成長，旨在成為日本腳踏車電子商務的領導者，而我們計劃透過根據使用者的個人化需求推薦產品來實現這一目標。我們決定使用 Amazon Personalize 這一經濟實惠且高度相容的解決方案，以滿足我們的個人化需求。除了在我們的網站中使用 Amazon Personalize 的推薦結果之外，我們還計劃在銷售流程中運用來自 Amazon Personalize 的洞察。我們非常期待 Amazon Personalize 和 AWS 即將推出的功能和服務。」
Ateam Lifestyle Inc. 工程部總監暨副總裁 Masahiro Funakoshi
GrocerApp 是一家平價的線上超市，允許使用者訂購雜貨並進行配送。該公司希望讓客戶能夠快速找到最相關的產品並將其新增至購物車中。
「我們藉助 Amazon Personalize，使用客戶購買資料在我們的應用程式上向客戶提供產品推薦。藉助 Amazon Personalize，我們的平均訂單價值大幅提高了 17%，讓我們既能增加整體規模，又能立即滿足客戶訂單。」
GrocerApp 技術長兼共同創辦人 Hassaan Sadiq
觀光旅遊業
Traveloka 是東南亞的生活方式超級應用程式，讓使用者能夠發現和購買各種旅遊、本地服務和金融服務產品。Traveloka 的下載次數已超過 1 億次，因此成為了東南亞地區最受歡迎的旅遊和生活方式預訂應用程式。
「Traveloka 的使命是滿足東南亞客戶的生活方式需求和願望。其一直推動著我們的產品開發策略，服務涵蓋從住宿到金融服務，特別是個人化推薦。為了向 Traveloka 的客戶提供相關服務和產品的無縫發現體驗，我們嘗試了多種科技，並在這一過程中進行擴展。我們使用 Amazon Personalize 進行實驗，在行動應用程式的主頁摘要中推薦 Xperience 產品的庫存。結果顯示，相較於其他第三方和現有內部模型，Amazon Personalize 的點擊率分別提高了 13% 和 66%。基於這些結果，Traveloka 現已擴展了 Amazon Personalize 的使用範圍，可在 Travelok 的應用程式中提供更多產品和服務 (如航班和酒店) 的個人化庫存推薦。」
Traveloka 平台產品副總裁 Adi Alimin
金融服務
Intuit 是一家商業和金融軟體公司，專門開發和銷售小型企業、會計師和個人專用的金融、會計和報稅準備軟體，並提供相關服務。
「藉助 Amazon Personalize，我們能夠為 Intuit 的 Mint 預算追蹤和計劃應用程式快速設計並啟動推薦引擎。服務透過機器學習來運用客戶檔案和行為資料，根據客戶的消費習慣、生活方式和目標，適時向合適的客戶提供相應的財務報價。」
Intuit 資料科學總監 Qiang Zhu
MoneySmart 成立於 2009 年，致力於為消費者提供財務比較和內容平台，以便消費者做出明智的財務決策。截至 2023 年，該公司擁有超過 40 萬使用者，30 個金融產品類別和 250 種產品，其使命是讓客戶能夠做出更明智的財務決策。
「我們探索了從頭開始建置新系統的可能性，但很快意識到開發成本很高，因為我們擁有大量的客戶互動資料，以及銀行、保險和投資產品之間存在廣泛的產品類別變化。AWS 擁有令人信服的 Amazon Personalize 平台解決方案，讓我們在自助與可自訂技術之間取得了良好的平衡，以便我們快速上市。藉助 Amazon Personalize，我們能夠在不到 3 個月的時間內，上線交付產品推薦功能的第一個版本，從而節省資金和時間。在接下來的 6 個月內，我們在 2 個國家/地區積極上線，產生了超過 1.1 萬個應用程式，對於接觸推薦產品的登入客戶，申請率從 6.5％ 提高至 13.6％。42% 的客戶已經接觸到這種全新體驗，我們透過向他們展示感興趣的產品，提升了客戶互動。我們目前正積極運用 MoneySmart 平台上的交叉銷售功能。」
MoneySmart 技術部主管 Prateek Baheti
Paytm 是位於印度的數位支付、電子商務和金融服務供應商。該公司支援超過 1,700 萬個商家，每天有數百萬人使用，提供全方位的支付和金融解決方案。
使用 Amazon Personalize 來幫助客戶發現相關產品，Paytm 收集使用者資料，並將其透過推薦模型執行，為其電子商務服務 Paytm Mall 每日 1,000 多萬名訪客產生獨特的內容建議。因此，Paytm 從其新的個性化首頁中看到了 6% 的轉換率，這比他們以之前的項目對項目推薦解決方案高出 3 倍。
新創公司
Shgardi 是一家總部位於沙烏地阿拉伯的行動應用程式新創公司，專注於為超過 250 萬的消費者和 1 萬多家餐廳提供價格實惠的隨需食品配送服務。
「在 Shgardi，我們每天會看到大約 5,000 名新使用戶，但很難將他們轉變為參與度高且忠誠的客戶。我們理解建立相關通訊和推廣的價值，並開始探索新的方法來建立更具吸引力的使用者體驗。使用 Amazon Personalize，我們可以在應用程式首頁中新增 “recommended for you” (為您推薦) 部分，以鎖定新的和現有的使用者。對於新使用者，我們利用位置、時間和熱門餐廳等資料提供精心策劃的推薦。對於現有使用者，我們能夠使用過去的參與度資料 (例如經常造訪的餐廳) 來產生適合他們獨特品味和個人化選擇的推薦。我們還根據特定的業務目標調整了某些推薦。“recommended for you” (為您推薦) 功能讓我們能夠即時回應不斷變化的使用者意圖，並讓我們的推薦與使用者的品味和偏好保持一致。因此，我們能夠將新使用者轉換為買家的概率提高 30%，並將每月總訂單數提高 20%。」
Shgardi 科技長/共同創辦人 Tarek Dahab
The Chefz 是一家位於沙烏地的線上食品配送新創公司，成立於 2016 年。The Chefz 業務模式的核心是讓其客戶能夠從頂級精英餐廳、麵包店和巧克力店訂購食品和甜品。
「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。在齋月期間，相較於我們的舊式解決方案，我們能夠將推薦餐廳的互動翻倍，從而使推薦餐廳的轉換率提高 35%。Amazon Personalize 讓我們能套用客戶的個人及其背景資料，透過行動應用程式傳遞自訂通訊內容，像是特價活動和優惠等等。」
The Chefz 科技長 Ramzi Alqrainy
ABLY 是一家熱門的韓國新創公司，可為電子商務和服裝領域提供變革方法。使用我們的行動應用程式，我們每天可上傳約 2,000 個產品，向數百萬人推薦 Instagram 上的名人風格和時尚。
「在 ABLY，我們正採用電子商務方法來改變服裝產業。由於我們的應用程式下載次數已超過 600 萬次、獨立每日作用中使用者超過 300,000 人以及年度 GMV 達到 1.8 億美元，我們需要重新思考如何產生重複購買並增加購物車規模，以繼續加速成長。在 ABLY，我們現正在我們的前端應用程式頁面中使用 Amazon Personalize，根據客戶的瀏覽和購買歷史為他們建立個人化推薦。結果超出了預期，而我們也對推薦模型的速度和效能感到驚訝。對於像我們這樣資源和能力有限的新創公司來說，Amazon Personalize 是一大突破，讓我們能夠在沒有機器學習經驗的情況下建置複雜的個人化功能。」
ABLY 技術長 Yujun Kim
