Amazon Personalize

AI を活用したパーソナライゼーションでカスタマーエクスペリエンスを向上

Amazon Personalize の強み

Amazon Personalize は、AI を活用したパーソナライゼーションでカスタマーエクスペリエンスを改善するのに役立ちます。Amazon Personalize レコメンデーションエンジンを使用すると、高度にパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスをリアルタイムで大規模に提供し、ユーザーエンゲージメント、顧客ロイヤルティ、ビジネス成果を改善できます。

Amazon Personalize のメリット

Amazon Personalize を利用すると、何百万ものアイテムとの数十億のユーザーインタラクションから学習するモデルをトレーニングできます。Amazon Personalize は、最先端の人工知能を使用して、お客様がウェブサイト、アプリケーション、検索エンジン、マーケティングチャネル全体にわたって低レイテンシーでレコメンデーションを提供するのをサポートします。
Amazon Personalize をセットアップすると、数時間で独自のレコメンデーションエンジンを立ち上げるために必要なインフラストラクチャを管理できます。Amazon Personalize は AI を活用したフルマネージドレコメンデーションサービスであり、データでトレーニングされたカスタムモデルを使用して価値実現までの時間を短縮し、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスでユーザーを引き付けるのに役立ちます。
Amazon Personalize は、ユーザーがウェブサイトやアプリケーションとどのように関わっているかにリアルタイムで適応するレコメンデーションを生成する高度なアルゴリズムを使用します。Amazon Personalize は、履歴に基づくルールベースのレコメンデーションのみを提供するソリューションとは異なり、顧客の変化する行動に合わせてレコメンデーションを調整します。
Amazon Personalize と Amazon Bedrock をワークフローに統合することで、顧客セグメンテーションを改善し、生成 AI を使用して、より高い関連性とより強力なエンゲージメントを提供するコンテンツのバリエーションを作成できます。Amazon Bedrock の生成 AI 基盤モデル (FM) と Amazon Personalize を組み合わせると、ターゲットを絞ったレコメンデーションと洗練されたエクスペリエンスを提供できます。これは、市場動向を知り、ブランドレコメンデーションを生成し、顧客がアイテムをより早く見つけるのをサポートするのに役立ちます。

仕組み

Amazon Personalize を使用すると、デベロッパーは機械学習 (ML) を使用して、厳選されたレコメンデーションとインテリジェントなユーザーセグメンテーションを大規模にすばやく構築してデプロイできます。Amazon Personalize は個々のニーズに合わせて調整できるため、適切なカスタマーエクスペリエンスを適切なタイミングと場所で提供できます。

Amazon Personalize がデータを処理し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供して、進化するインサイトに基づいてモデルを継続的にトレーニングおよび最適化する方法を示した図。

ユースケース

顧客が極めて強く視聴したいと考えそうなものに合わせて、映画、テレビ、音楽のレコメンデーションをパーソナライズしてランク付けします。

人気が急上昇している小売商品を類似の買い物客に推奨します。

ホテルとフライトのレコメンデーションをランク付けして、人気商品、季節商品、期間限定のプロモーションオファーを強調表示します。

 

ユーザーがアプリケーションカタログ内の新製品を発見したり、既存のアイテムを比較したりするのに役立ちます。