Casi d'uso dell'e-commerce - Amazon Personalize
I più vistiI più vendutiAcquistati spesso insiemeI clienti che hanno visualizzato X hanno visualizzato ancheConsigliato per te

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Casi d'uso dell'e-commerce

Le seguenti sezioni elencano i requisiti e Amazon Resource Name (ARN) per ogni caso d'uso di e-commerce. In tutti i casi d'uso, i dati delle interazioni devono avere quanto segue:

  • Almeno 1000 record di interazioni tra articoli da parte degli utenti che interagiscono con gli articoli del tuo catalogo. Queste interazioni possono derivare da importazioni in blocco, eventi in streaming o entrambi.

  • Almeno 25 ID utente unici con almeno due interazioni tra elementi per ciascuno.

Per consigli sulla qualità, ti consigliamo di avere almeno 50.000 interazioni tra articoli da parte di almeno 1.000 utenti con due o più interazioni con gli articoli ciascuna.

Nota

Se utilizzi l'CreateRecommenderAPI, fornisci l'ARN elencato qui per l'ARN della ricetta.

I più visti

Ottieni consigli sugli articoli più richiesti in base a quante volte i tuoi clienti hanno visualizzato un articolo.

  • Ricetta ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-views

  • GetRecommendations requisiti:

    userId: campo obbligatorio

    itemId: non utilizzato

    inputList: ND

  • Set di dati utilizzati durante l'addestramento: set di dati solo sulle interazioni tra elementi (obbligatorio)

  • Tipi di eventi richiesti: almeno 1000 View eventi.

I più venduti

Ottieni consigli sugli articoli più richiesti in base al numero di volte in cui i tuoi clienti hanno acquistato un articolo.

  • Ricetta ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-purchases

  • GetRecommendations requisiti:

    userId: campo obbligatorio

    itemId: non utilizzato

    inputList: ND

  • Set di dati utilizzati durante l'addestramento: set di dati solo sulle interazioni tra elementi (obbligatorio)

  • Tipi di eventi richiesti: almeno 1000 Purchase eventi.

Acquistati spesso insieme

Ottieni consigli sugli articoli che i clienti acquistano spesso insieme a un articolo da te specificato.

  • Ricetta ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-frequently-bought-together

  • GetRecommendations requisiti:

    userId: Obbligatorio solo se si filtra per CurrentUser

    itemId: campo obbligatorio

    inputList: ND

  • Set di dati utilizzati durante l'addestramento: set di dati solo sulle interazioni tra elementi (obbligatorio)

  • Tipi di eventi richiesti: almeno 1000 Purchase eventi.

I clienti che hanno visualizzato X hanno visualizzato anche

Ottieni consigli sugli articoli che i clienti hanno visualizzato anche in base a un articolo da te specificato. In questo caso d'uso, Amazon Personalize filtra automaticamente gli articoli acquistati dall'utente in base all'UserID specificato e agli eventi. Purchase Se applichi il tuo filtro, il filtro viene applicato dopo che gli articoli che l'utente ha già acquistato sono stati filtrati.

Durante il filtraggio, Amazon Personalize considera al massimo 100 interazioni tra elementi per utente e per tipo di evento. Questo vale per qualsiasi filtro automatico o personalizzato. Puoi utilizzare la console Service Quotas per richiedere un aumento di questo limite. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Richiesta di aumento della quota della Service Quotas User Guide. Se non importi le interazioni tra elementi per un utente per tre mesi, i tuoi filtri non considerano più i dati storici dell'utente. Per prendere in considerazione questi dati, devi importare nuovamente l'intera cronologia degli eventi dell'utente.

  • Ricetta ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed

  • GetRecommendations requisiti:

    userId: campo obbligatorio

    itemId: campo obbligatorio

    inputList: ND

  • Set di dati utilizzati durante l'addestramento: set di dati solo sulle interazioni tra elementi (obbligatorio)

  • Tipi di eventi richiesti: almeno 1000 View eventi.

  • Tipi di eventi consigliati: Purchase eventi.

Ottieni consigli personalizzati per gli articoli in base all'utente specificato. In questo caso d'uso, Amazon Personalize filtra automaticamente gli articoli acquistati dall'utente in base all'UserID specificato e agli eventi. Purchase Se applichi il tuo filtro, il filtro viene applicato dopo che gli articoli che l'utente ha già acquistato sono stati filtrati.

Durante il filtraggio, Amazon Personalize considera al massimo 100 interazioni tra elementi per utente e per tipo di evento. Questo vale per qualsiasi filtro automatico o personalizzato. Puoi utilizzare la console Service Quotas per richiedere un aumento di questo limite. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Richiesta di aumento della quota della Service Quotas User Guide. Se non importi le interazioni tra elementi per un utente per tre mesi, i tuoi filtri non considerano più i dati storici dell'utente. Per prendere in considerazione questi dati, devi importare nuovamente l'intera cronologia degli eventi dell'utente.

Quando si consigliano articoli, questo caso d'uso utilizza real-time-personalizationed esplora. Inoltre, utilizza gli aggiornamenti automatici per prendere in considerazione nuovi elementi da consigliare.

  • Ricetta ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-recommended-for-you

  • GetRecommendations requisiti:

    userId: campo obbligatorio

    itemId: non utilizzato

    inputList: ND

  • Set di dati utilizzati durante l'addestramento:

    • Interazioni (richieste)

    • Articoli (facoltativi)

    • Utenti (opzionale)

  • Numero di eventi richiesto: minimo 1000 eventi.

  • Tipi di eventi consigliati: View ed Purchase eventi.

  • Parametri di configurazione dell'esplorazione: quando crei un programma di raccomandazione, puoi configurare l'esplorazione con quanto segue.

    • Enfasi sull'esplorazione di elementi meno rilevanti (peso esplorativo): configura quanto esplorare. Specificate un valore decimale compreso tra 0 e 1. Il valore predefinito è 0,3. Più il valore è vicino a 1, maggiore è l'esplorazione. Con una maggiore esplorazione, i consigli includono più elementi con meno dati sulle interazioni tra elementi o rilevanza in base al comportamento precedente. A zero, non viene effettuata alcuna esplorazione e le raccomandazioni si basano sui dati correnti (pertinenza).

    • Limite di età degli elementi di esplorazione: specifica l'età massima dell'articolo, in giorni, dall'ultima interazione tra tutti gli elementi del set di dati sulle interazioni tra gli elementi. Questo definisce l'ambito dell'esplorazione degli articoli in base alla loro età. Amazon Personalize determina l'età dell'articolo in base al timestamp di creazione o, se mancano dati relativi al timestamp di creazione, ai dati sulle interazioni tra gli articoli. Per ulteriori informazioni su come Amazon Personalize determina l'età degli articoli, consulta. Dati con data e ora di creazione

      Per aumentare il numero di articoli che Amazon Personalize considera durante l'esplorazione, inserisci un valore maggiore. Il minimo è 1 giorno e il valore predefinito è 30 giorni. I consigli potrebbero includere articoli più vecchi della data limite di età specificata per l'articolo. Questo perché questi elementi sono pertinenti per l'utente e l'esplorazione non li ha identificati.