Was ist Amazon Personalize?

Anpassen einer Video-Streaming-App – Sie können vorkonfigurierte oder anpassbare Amazon-Personalize-Ressourcen verwenden, um Ihrer Streaming-App mehrere Arten personalisierter Videoempfehlungen hinzuzufügen. Zum Beispiel Top-Auswahlen für Sie, Mehr wie X und beliebtesten Videoempfehlungen.

Hinzufügen von Produktempfehlungen zu einer E-Commerce-App – Sie können vorkonfigurierte oder anpassbare Amazon-Personalize-Ressourcen verwenden, um Ihrer Einzelhandels-App mehrere Arten personalisierter Produktempfehlungen hinzuzufügen. Zum Beispiel Für Sie empfohlen, Häufig zusammen gekauft und Kunden, die X angesehen haben, haben sich auch Produktempfehlungen angesehen.

Hinzufügen von Empfehlungen zu bewährten Aktionen in Echtzeit zu Ihrer App – Sie können anpassbare Amazon-Personalize-Ressourcen verwenden, um die Aktionen zu empfehlen, die Ihre Benutzer höchstwahrscheinlich basierend auf ihrem Verhalten ausführen werden. Sie können beispielsweise Empfehlungen in Echtzeit hinzufügen, um sich für Ihr Treueprogramm anzumelden, Ihre mobile App herunterzuladen oder sich für Werbe-E-Mails anzumelden.

Erstellen personalisierter E-Mails – Sie können anpassbare Amazon-Personalize-Ressourcen verwenden, um Batch-Empfehlungen für alle Benutzer in einer E-Mail-Liste zu generieren. Anschließend können Sie einen AWS -Service oder einen Drittanbieterservice verwenden, um Benutzern personalisierte E-Mails zu senden, die Elemente in Ihrem Katalog empfehlen.

Erstellen einer gezielten Marketingkampagne – Sie können Amazon Personalize verwenden, um Segmente von Benutzern zu generieren, die höchstwahrscheinlich mit Elementen in Ihrem Katalog interagieren werden. Anschließend können Sie einen AWS -Service oder einen Drittanbieterservice verwenden, um eine gezielte Marketingkampagne zu erstellen, die verschiedene Elemente zu verschiedenen Benutzersegmenten hochstuft.

Personalisieren von Suchergebnissen – Sie können anpassbare Amazon-Personalize-Ressourcen verwenden, um Suchergebnisse für Ihre Benutzer zu personalisieren. Amazon Personalize kann beispielsweise Suchergebnisse, die Sie mit generieren, neu sortierenOpenSearch.

Verwenden Sie Amazon SageMaker Data Wrangler (Data Wrangler), um Daten aus mehr als 40 Quellen in einen Amazon-Personalize-Datensatz zu importieren. Data Wrangler ist eine Funktion von Amazon SageMaker Studio, die eine end-to-end Lösung zum Importieren, Vorbereiten, Transformieren und Analysieren von Daten bietet. Weitere Informationen finden Sie unter Vorbereiten und Importieren von Daten mit Amazon SageMaker Data Wrangler.

Verwenden Sie AWS Amplify , um Ereignisse zur Elementinteraktion aufzuzeichnen. Amplify enthält eine JavaScript Bibliothek zum Aufzeichnen von Ereignissen aus Webclient-Anwendungen. Und sie enthält eine Bibliothek zum Aufzeichnen von Ereignissen im Servercode. Weitere Informationen finden Sie in der Amplify-Dokumentation.

Automatisieren und planen Sie Amazon-Personalize-Aufgaben mit Aufrechterhaltung persönlicher Erlebnisse mit Machine Learning. Diese AWS Lösungsimplementierung automatisiert den Amazon-Personalize-Workflow, einschließlich Datenimport, Training von Lösungsversionen und Batch-Workflows.

Verwenden Sie Amazon CloudWatch Evidently, um A/B-Tests mit Amazon-Personalize-Empfehlungen durchzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter A/B-Tests mit CloudWatch Evidently-.

Verwenden Sie Amazon Pinpoint, um gezielte Marketingkampagnen zu erstellen. Ein Beispiel, das zeigt, wie Sie Amazon Pinpoint und Amplify verwenden, um Amazon-Personalize-Empfehlungen zu einer Marketing-E-Mail-Kampagne und einer Webanwendung hinzuzufügen, finden Sie unter Web Analytics mit Amplify.

Amplitude – Sie können Amplitude verwenden, um Benutzeraktionen zu verfolgen, die Ihnen helfen, das Verhalten Ihrer Benutzer zu verstehen. Informationen zur Verwendung von Amplitude und Amazon Personalize finden Sie im folgenden Blogbeitrag des AWS Partnernetzwerks (APN): Messung der Effektivität der Personalisierung mit Amplitude und Amazon Personalize.

geschweift – Sie können geschweift verwenden, um Benutzern personalisierte E-Mails zu senden, in denen Artikel in Ihrem Katalog empfohlen werden. Tarze ist eine marktführerische Messaging-Plattform (E-Mail, Push, SMS). Einen Workshop, der zeigt, wie Amazon Personalize und Brasilien integriert werden, finden Sie unter Amazon-Personalize-Workshop.

mParticle – Sie können mParticle verwenden, um Ereignisdaten aus Ihrer App zu sammeln. Ein Beispiel, das zeigt, wie Sie mParticle und Amazon Personalize verwenden, um personalisierte Produktempfehlungen zu implementieren, finden Sie unter Wie man die Leistungsfähigkeit eines CDP für Machine Learning nutzt: Teil 2.

Optimiert – Sie können Optimizely verwenden, um A/B-Tests mit Amazon-Personalize-Empfehlungen durchzuführen. Informationen zur Verwendung von Optimizely und Amazon Personalize finden Sie unter Optimieren der Integration von Amazon Personalize, um leistungsstarkes Machine Learning mit Experimenten zu kombinieren.

Segment – Sie können Segment verwenden, um Ihre Daten an Amazon Personalize zu senden. Weitere Informationen zur Integration von Segment in Amazon Personalize finden Sie unter Amazon-Personalize-Ziel .

Eine kurze Referenz, anhand derer Sie feststellen können, ob Amazon Personalize zu Ihrem Anwendungsfall passt, finden Sie im Amazon Personalize C Spickblatt im Amazon Personalize-Beispiel-Repository.

Eine Reihe von Videos zur Verwendung von Amazon Personalize finden Sie in der Amazon Personalize Deep Dive Video Serie auf YouTube.

Ausführliche Tutorials und Codebeispiele finden Sie im amazon-personalize-samples GitHub Repository .