結合客戶與情境資訊,提出高水準的建議

利用 Machine Learning,Amazon Personalize 可以連結「已知」的客戶資料 (例如電子郵件地址、購買紀錄、使用者互動等) 和「情境」資訊 (例如位置、時間點、天氣、電子郵件用戶端資訊、使用的裝置類型等 ),進而針對客戶提出最為適切與個人化的建議。 

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自動 Machine Learning

Amazon Personalize 具備 AutoML 能力,可為您執行 Machine Learning。只要提供 Amazon S3 您的資料,Amazon Personalize 即會自動載入並檢查資料、選擇適當的演算方法、模式訓練、提供正確指標、同時提出個人化的預測。

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基於 Amazon.com 的相同技術

Amazon Personalize 的演算法乃是奠基於 Amazon.com 經營零售業務所累積 20 年以上的個人化經驗和強大專業知識。Amazon Personalize 會根據您的個別資料集自動選擇最佳演算法,進行 Machine Learning 模式訓練和配置。

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持續學習改善成果

從每次和使用者互動中學習,持續強化使用者忠誠度;Amazon Personalize 能自動追蹤主要業務指標表現,並根據最新的使用者和項目資料再次執行模式訓練。此一封閉式回饋迴圈允許 Amazon Personalize 不斷校準使用者個人偏好,並提供兼具動態與個人化的經驗。

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屬於你自己的演算方法

高級開發人員可使用 Amazon SageMaker 和幾個簡單的 API 呼叫,將自己的演算法增加到 Amazon Personalize 中。此項服務利用簡單而直覺的方法處理資料之擷取、儲存、訓練及推論,同時允許高級開發人員使用 Amazon Personalize 時,建立屬於自己的演算法/模型。

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輕鬆整合現有工具

透過簡單推論的 API 呼叫,就能輕鬆將 Amazon Personalize 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。此項服務提供建議、搜尋及通知,可讓您建構更具有個人化效用的應用程式。您只需在您的應用程式中呼叫 Amazon Personalize API,此項服務即會以 JSON 格式輸出建議、搜尋結果和通知,供您的應用程式使用。

建議 API 會回傳相關項目列表,包含一使用者 ID 及項目 ID。 其中一個例子便是影音串流網站的內容推薦小工具,該工具會根據使用者以往觀看紀錄推薦一系列影片。 

搜尋 API 則根據使用者偏好將搜尋結果重新排序。例如,電子商務零售業者可以利用客戶過往行為及購買的物品顯示出相關程度最高的結果,以取代僅是符合關鍵字的商品列表。

促銷/通知 API 會依據適用於特定項目 ID 促銷對象,回傳使用者 ID 列表。舉例來說,只要使用者搜尋飛往特定目的地之飛航班機,線上旅遊網站就會發出專屬的折扣推播通知。針對目標閱聽眾提出合宜的促銷和折扣,就能增加對話機會,提升營業額。

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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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