Amazon Personalize 추천 사항의 영향 측정

고객이 추천에 반응하면서 Amazon Personalize 추천이 목표 달성에 얼마나 도움이 되는지 측정할 수 있습니다. 주요 성능 지표에 가장 큰 영향을 미치는 캠페인과 추천자를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 리소스가 가장 많은 시청 시간(분), 가장 많은 클릭 또는 가장 많은 구매를 생성하는지 식별할 수 있습니다. 또한 Personalize 추천의 성능을 타사 서비스에서 생성된 추천과 비교할 수 있습니다.

어떤 캠페인 또는 추천자가 가장 큰 영향을 생성하는지 알면 추천을 통해 더 많은 이점을 얻을 수 있는 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 사이트의 추천 사항의 명확성을 높여 더 많은 참여를 유도할 수 있습니다. 또는 개인 맞춤형 이메일 또는 대상 광고와 같은 마케팅 캠페인의 추천 사항을 포함할 수 있습니다.

예상되는 영향이 없는 리소스를 식별한 경우 추천 사항을 개선하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon Personalize 콘솔을 사용하여 리소스를 생성하고 추천 데이터를 개선한 다음 데이터를 다시 가져오는 데 사용되는 학습 데이터를 분석할 수 있습니다. 데이터 분석에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 데이터세트에서 데이터의 품질 및 양 분석 섹션을 참조하세요.

다음은 추천의 영향을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.