Amazon Pinpoint での推奨事項が機能するの仕組み - Amazon Pinpoint

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Amazon Pinpoint での推奨事項が機能するの仕組み

典型的なワークフローでは、チームは一連のアクティビティを実行して、Amazon Pinpoint で推奨モデルを作成して使用します。一般的に、これらのアクティビティは次のとおりです。

  1. Amazon Personalize で、モデルのソリューションを作成し、Amazon Personalize キャンペーンとしてデプロイします。次に、連続サイクルでモデルをトレーニング、評価、更新し、モデルが作成する予測と推奨事項を絞り込みます。

  2. Amazon Pinpoint を Amazon Personalize キャンペーンに接続するように設定します。接続の設定を使用して、Amazon Personalize キャンペーンからデータを取得して処理する方法を指定します。

  3. E メール、プッシュ通知、またはSMSメッセージテンプレートを 1 つ以上作成します。これらのテンプレートは、推奨属性を参照するメッセージ変数を含めるように設計します。メッセージ変数は、特定の属性を参照するプレースホルダです。推奨属性は、Amazon Pinpoint が Amazon Personalize キャンペーンから取得するデータを一時的に保存する属性です。

  4. メッセージテンプレートを使用する 1 つ以上の Amazon Pinpoint キャンペーンを作成します。または、前のアクティビティでメールテンプレートを作成した場合は、それらのテンプレートを使用するジャーニーアクティビティを 1 つ以上作成します。

チームがこれらのアクティビティを実行した後、Amazon Pinpoint はモデルからの推奨事項を含むメッセージを送信するたびに、次の処理を実行します。

  1. メッセージおよびメッセージテンプレートの設定と内容を評価します。

  2. メッセージテンプレートを推奨モデルに接続したかどうかを確認します。

  3. 推奨モデルを使用するために入力した構成設定を確認します。

  4. 推奨モデル用に作成した推奨属性のメッセージ変数を 1 つ以上検索します。

  5. 推奨モデルの構成設定で指定した Amazon Personalize キャンペーンに接続します。

  6. メッセージ受信者ごとに、次の操作を行います。

    1. Amazon Personalize キャンペーンから推奨事項を取得します。

    2. 推奨モデル用に作成した推奨属性に推奨事項を追加します。

    3. 各メッセージ変数を、推奨属性の対応する値に置き換えます。 AWS Lambda 関数を使用してレコメンデーションを強化するようにモデルを設定した場合、Amazon Pinpoint はこのステップの一部としてその関数を使用します。

  7. メッセージ受信者ごとにパーソナライズされた推奨事項を含むメッセージのバージョンを送信します。