Amazon Personalize とは

動画ストリーミングアプリのカスタマイズ — 事前設定またはカスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、ストリーミングアプリに複数の種類のパーソナライズされたビデオのレコメンデーションを追加できます。上位のおすすめ、こちらもおすすめ、最も人気のあるビデオのレコメンデーションのことです。

eコマースアプリへの製品レコメンデーションの追加 — 事前設定またはカスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、複数の種類のパーソナライズされた商品レコメンデーションを小売アプリに追加できます。おすすめ、よく一緒に購入されています、X を閲覧したお客様はこちらも閲覧しましたなどです。

アプリへのリアルタイムの次善アクションの追加 - カスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、ユーザーの行動に基づいてユーザーがとる可能性が高いアクションを推奨できます。例えば、ロイヤルティプログラムへの登録、モバイルアプリのダウンロード、プロモーションメールへの登録について、リアルタイムのレコメンデーションを追加できます。

パーソナライズされたメールの作成 — カスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、メールリストのすべてのユーザー向けにバッチレコメンデーションを生成できます。その後、 を使用できます。 AWS カタログ内のアイテムをレコメンデーションするパーソナライズされた E メールをユーザーに送信する サービスまたはサードパーティーサービス。

ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの作成 — Amazon Personalize を使用して、カタログ内のアイテムを操作する可能性が最も高いユーザーのセグメントを生成できます。その後、 を使用できます。 AWS サービスまたはサードパーティーサービスが、さまざまなアイテムをさまざまなユーザーセグメントにプロモーションするターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成します。

検索結果のパーソナライズ — カスタマイズ可能な Amazon Personalize リソースを使用して、ユーザーの検索結果をパーソナライズできます。例えば、Amazon Personalize は、 で生成した検索結果を再ランク付けできますOpenSearch。

Amazon SageMaker Data Wrangler (Data Wrangler) を使用して、40 以上のソースから Amazon Personalize データセットにデータをインポートします。Data Wrangler は、データをインポート、準備、変換、分析するための end-to-end ソリューションを提供する Amazon SageMaker Studio の機能です。詳細については、「Amazon SageMaker Data Wrangler を使用したバルクデータの準備とインポート」を参照してください。

使用アイテム AWS Amplify 項目インタラクションイベントを記録するには、 を使用します。Amplify には、 JavaScriptウェブクライアントアプリケーションからのイベントを記録するためのライブラリが含まれています。サーバーコードのイベントを記録するためのライブラリも含まれています。詳細については、「Amplify ドキュメント」を参照してください。

「機械学習を利用してパーソナライズされたエクスペリエンスの維持」により、Amazon Personalize タスクを自動化およびスケジュールします。この AWS ソリューション実装は、データインポート、ソリューションバージョントレーニング、バッチワークフローなど、Amazon Personalize ワークフローを自動化します。

Amazon CloudWatch Evidently を使用して、Amazon Personalize レコメンデーションで A/B テストを実行します。詳細については、「Evidently での A/B CloudWatch テスト」を参照してください。

Amplitude — Amplitude を使用してユーザーアクションを追跡し、ユーザーの行動を理解するのに役立ちます。Amplitude と Amazon Personalize の使用については、以下を参照してください。 AWS パートナーネットワーク (APN) ブログ記事: Amplitude と Amazon Personalize によるパーソナライゼーションの有効性の測定。

Braze — Braze を使用して、カタログ内のアイテムを推奨するパーソナライズされたメールをユーザーに送信できます。Braze は、市場をリードするメッセージングプラットフォーム (E メール、プッシュ、) ですSMS。Amazon Personalize と Braze を統合する方法を示すワークショップについては、「Amazon Personalize ワークショップ」を参照してください。

mParticle – を使用して mParticle 、アプリケーションからイベントデータを収集できます。 mParticle と Amazon Personalize を使用してパーソナライズされた製品レコメンデーションを実装する方法を示す例については、「機械学習に の能力を活用する方法: パート 2CDP」を参照してください。

最適化 — Optimizely を使用すると、Amazon Personalize のレコメンデーションによる A/B テストを実行できます。Optimizely と Amazon Personalize の使用方法については、「Optimizely と Amazon Personalize を統合して、強力な機械学習と実験を組み合わせる」を参照してください。

セグメント — セグメントを使用してデータを Amazon Personalize に送信できます。セグメントと Amazon パーソナライズの統合の詳細については、「Amazon Personalize デスティネーション」を参照してください。

Amazon Personalize がお客様のユースケースに適合するかどうかを判断するのに役立つクイックリファレンスについては、Amazon Personalize サンプルリポジトリにある Amazon Personalize チートシート。を参照してください

Amazon Personalize の使用方法に関する一連の動画については、「」にある Amazon Personalize Deep Dive Video シリーズを参照してください YouTube。

詳細なチュートリアルとコードサンプルについては、amazon-personalize-samples GitHub リポジトリ「」を参照してください。