什麼是 Amazon Personalize？
✔ 一種全受管的機器學習 (ML) 服務，可使用您的資料為使用者產生項目推薦。
✔ 使用各種個人化使用案例讓開發人員可以更輕鬆地建置應用程式，並自動執行多項複雜的步驟以建立、訓練和部署 ML 模型。
✔ 由 Amazon.com 使用的相同 ML 技術提供支援，無需 ML 專業知識。
使用案例
提升使用者體驗
透過將高度相關的建議整合至您現有的網站、應用程式、推送通知和 SMS 等，個人化每個接觸點。個人化能夠提高參與率，加快收益增長並加強品牌忠誠度。
提高項目可探索性
使用 ML 並幫助客戶根據類似的項目、使用者行為和項目中繼資料，發現目錄中的新項目。它會使用洞察力與客戶進行有意義的互動，從而吸引、服務並獎勵您的客戶。
增加平均購物車價值
顯示相關項目、促銷和趨勢項目，這些項目可能會在購物、瀏覽或結帳時增加整體訂單價值。降低購物車放棄率，並避免因為數位瀏覽疲勞而丟失客戶。
更準確地定位
根據使用者對特定項目或項目屬性的親和性，建立智慧型使用者區隔，以提高行銷支出的回報率。鎖定對您要推廣的特定項目感興趣的使用者。
免費方案中的 Amazon Personalize
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產品
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描述
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免費方案優惠詳細資訊
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產品定價
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| Amazon Personalize |
產生即時或批次推薦 |
2 個月免費試用 每月高達 20 GB 的資料處理與儲存 每月最多 100 個訓練小時 每月最多 50 個 TPS-小時的即時推薦 |
Amazon Personalize 定價 |
免費方案優惠
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每月高達 20 GB 的資料處理與儲存
每月最多 100 個訓練小時
每月最多 50 個 TPS-小時的即時推薦
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客戶案例
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影片
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客戶案例
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客戶案例
「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。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%，跨品牌參與度提高了 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。」
WBD 雲端架構副總裁 Don Browning
「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
「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%。」
Lotte Mart 大數據團隊負責人 Jaehyun Shin -
影片
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如何進行建置 | 在應用程式中新增個人化 (7:49)
針對常見業務使用案例使用 Amazon Personalize 推薦 (11:31)
使用 Amazon Personalize 藉由使用者細分鎖定客戶 (10:51)
適合 VOD 庫的即時個人化服務和建議 (5:25)
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