一般

問:為什麼應該使用 Amazon Personalize?

答:無論任何產業,經驗證明 Amazon Personalize 能強化主要使用者的忠誠度,提升營收績效指標。針對 15 億場涵蓋各類電子商務的銷售活動所做的市場研究發現,推薦的效果使得營業額上升了 11.5%。例如,經推薦而觀看 Amazon.com 網頁者就佔了 30%。

問:Amazon Personalize 支援的主要使用案例是什麼

答:Amazon Personalize 支援以下主要使用案例:

  • 個人化推薦
  • 類似項目
  • 個人化重新排名,即對使用者的項目清單排名
  • 個人化促銷/通知

問:什麼樣的行業適合使用 Amazon Personalize

答:任何數位通道都可以使用 Amazon Personalize 將終端使用者的經驗個人化。例如電子商務產品推薦、發表新聞報導和內容推薦、媒體與社群網路、旅遊網站的飯店推薦、銀行信用卡推薦、以及交友網站的配對推薦等。這些建議推薦與個人化經驗可以經由網站、行動應用程式或電子郵件/訊息傳遞。當與使用者實體互動時,Amazon Personalize 也可用於創造專屬的使用者經驗,像是送餐服務公司依據訂閱計畫為使用者特製每週餐點即為一例。

使用 Amazon Personalize

問:如何開始使用 Amazon Personalize?

答:開發人員建立帳號、進入 Amazon Personalize 開發人員主控台完成設定精靈後便可開始使用。開發人員可選擇使用 JavaScript API 和 Server-Side SDK,將即時活動串流資料寄至 Amazon Personalize,或透過使用者事件的歷史記錄引導服務。開發人員還可透過 Amazon S3 匯入其目錄 (項目資料集) 和使用者資料。接著開發人員可利用一些 API 呼叫執行個人化模式訓練,或由服務以 AutoML 選擇合適的演算法,亦或由服務從數個演算法選項中手動選取。模型經過訓練後,可透過單一 API 呼叫部署,然後用於生產應用程式。配置完畢時,開發人員從他們的產品服務要求服務,取得即時推薦,此時 Amazon Personalize 會自動按比例排列以符合要求。

問:需提供給 Amazon Personalize 什麼資料?

答:開發人員需提供 Amazon Personalize 以下資料:

  • 使用者活動串流或事件資料-在網站/應用程式上的使用者互動資料會以事件形式擷取並寄給 Amazon Personalize,一般會透過含有一行代碼的集成寄送。其中包含例如點擊、購買、關注、放進購物車、讚好等主要事件。在服務上線啟用後,開發人員還可提供所有事件/活動串流的歷史紀錄檔 (僅限能夠取得者)。
  • 目錄 (項目) 資料 - 目錄型態不限,書籍、影片、新聞報導或產品皆可。包括項目 ids 以及關於每一項目的詮釋資料。此資料並非必須。 
  • 使用者資料 - 使用者概述資料,包含使用者性別、年齡等人口統計資料。此資料並非必須。

Amazon Personalize 會根據此資料執行模式訓練及配置。然後,開發人員可使用簡單的推論 API,在運行階段取得個人化推薦,並根據個人化模型的類型 (例如,使用者個人化、相關項目或個人化重新排名) 為最終使用者產生個人化體驗。

問:如何將 Amazon Personalize 建議套用/匯出在我的銷售工作流程或應用上?

答:Amazon Personalize 提供客戶兩個推論 API:getRecommendations 以及 getPersonalizedRanking。這些 API 為使用者返回推薦項目 ID 清單、項目的類似項目清單或使用者的重新排名項目清單。項目 ID 可以是產品識別符、影片 ID 等。客戶需使用這些項目 ID,經由取得影像和敘述、透過畫面演繹等步驟,產生終端使用者經驗。某些情況下,客戶可能會藉由整合 AWS 或第三方電子郵件寄送服務、或通知服務等方式產生終端使用者經驗。

問:在 Amazon Personalize 中量測之個人化,其成效如何?

答:個人化解決方案的成效可依以下步驟量測,首先定出客戶希望優化的商業目標,接著運用 A/B 測驗量測對此目標的衝擊。這些目標多半是點閱率、使用者個人銷售金額、每場銷售活動的收入、每場銷售活動花費的時間和客戶保持率等。Amazon Personalize 還為接受過客戶資料訓練的模型提供離線指標。

定價

問:Amazon Personalize 的價格?

答:如要進一步了解,請參閱 Amazon Personalize 定價頁面

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了解如何開始使用

如需 Amazon Personalize 的使用說明,請參閱開發人員指南。

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在主控台開始建置

現在就使用 AWS 主控台中的 Amazon Personalize,開始打造個人化功能。

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