Amazon Personalize の特徴

ユーザーパーソナライゼーションは、カタログアイテムとの過去のインタラクションに基づいて、ユーザーがインタラクションするアイテムを予測します。ユーザーパーソナライゼーションレシピは、最大 30 億のインタラクションと 500 万の一意のアイテムでトレーニングできます。アイテムを推奨する際、ユーザーパーソナライゼーションは自動アイテム探索によって検出とエンゲージメントを改善し、2 時間ごとに更新して新しいアイテムを考慮に入れます (自動更新が有効になっている場合)。

パーソナライズされたランキングは、特定のユーザーのためにランク付けされた推奨アイテムのリストを提供するのに役立ちます。検索結果、プロモーション、キュレートされたリストなど、順序付けられたアイテムのコレクションがあり、ユーザーごとにパーソナライズされたランキングを提供したい場合に役立ちます。パーソナライズされたランキングは、低レイテンシーで最大 500 万のアイテムをサポートし、ユーザーの変化する関心に応じてアイテムのレコメンデーションを強調表示および調整できるようにします。

ユーザーが表示、探索、または検索しているアイテムを表示することで、カタログの検出可能性を高めます。類似アイテムは、指定したアイテムに類似するアイテムのレコメンデーションを生成します。類似アイテムを使用すると、ユーザーの以前の行動とアイテムのメタデータに基づいて、ユーザーがカタログ内の新しいアイテムを発見するのに役立ちます。類似アイテムを推奨することで、ビジネスのために、ユーザーエンゲージメント、クリックスルー率、コンバージョン率を向上させることができます。

製品カテゴリ、ブランド、他の属性における関心に基づいて、ユーザーを自動的にセグメント化します。アイテムの親和性は、映画、曲、製品などの個々のアイテムにおけるユーザーの関心に基づいてユーザーを識別し、アイテムの属性の親和性は、ジャンルやプライスポイントなどのユーザーが重視する属性に基づいてユーザーを識別します。インテリジェントなユーザーセグメンテーションは、マーケティングキャンペーンへのエンゲージメントを高め、的を絞ったメッセージングを通じて顧客維持率を増やし、マーケティング費用の投資収益率を改善することができます。

ユーザーの間で極めて速いペースで人気を集めているアイテムを推奨します。Trending Now を利用すると、トレンドアイテムを特定する頻度を定義できます。ユーザーからの最新のインタラクションデータに基づいて、30 分、1 時間、3 時間、または 1 日ごとにレコメンデーションを更新するオプションを使用できます。

個別化されたユーザーのニーズに合わせたアクションをリアルタイムでプロアクティブに推奨することで、ブランドエンゲージメントとロイヤルティを最大化します。ネクストベストアクションは、ユーザーによるカタログの以前の使用に基づいて、そのユーザーが実行する可能性のあるアクションについてのレコメンデーションを生成します。ネクストベストアクションを使用して、ロイヤルティプログラムへの登録、ニュースレターのサインアップ、新しいカテゴリの探索、アプリケーションのダウンロードなど、価値の高いアクションを推奨します。

Amazon Personalize は、お客様のユースケースに最も適した方法で、リアルタイムまたはバッチデータを使用する柔軟性を提供します。例えば、ウェブサイトやアプリケーションで商品やコンテンツをレコメンドする場合は、リアルタイムのデータがより適している場合があります。ユーザーの意図の変化にリアルタイムで対応することにより、関連性のあるレコメンデーションを作成します。バッチデータは、大規模な通知キャンペーンに適している場合があります。例えば、非常に多くのユーザーやアイテムに関連したレコメンデーションを一回で計算して保存し、E メールシステムなどのバッチ指向のワークフローで使用できます。Amazon Personalize は、増分一括データインポートもサポートしているため、データを更新してレコメンデーションの質を改善できます。データセット内の既存のデータに新しいレコードを簡単に追加することができます。

関連性のあるレコメンデーションを提供するには、それらが表示されるコンテキストを考慮する必要があります。コンテキストレコメンデーションでは、デバイスの種類、時間帯などのコンテキスト内でレコメンデーションを生成することにより、顧客のためによりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供したり、レコメンデーションの関連性を高めたりできます。