透過個人化提升客戶體驗

分析客戶資料和互動，以了解偏好和意圖，實現情境化的推薦和故事敍述，以培養更深度的關係並吸引注意力。

跨多個接觸點統整在一起的客戶體驗，不論裝置或管道為何，都能順暢地調整訊息傳遞和優惠。

存取 Amazon Bedrock 中已在大型資料集上預先訓練的領先 FM，或使用您自己的專有資料安全地進行微調，以創造差異化的客戶體驗。

找到有助於擬定行銷策略的模式和趨勢。省下建立受眾的時間，讓生成式 AI 從現有客戶資料中尋找未獲重視的特徵，發掘獨一無二的客群。

聰明地重新排列商品或內容建議，以推動實質業務目標，例如收入、追加銷售和交叉銷售機會、新商品，以及在網站上花費的時間。

善用大型語言模型 (LLM) 快速產生產品、內容、促銷計畫和文章，迎合客戶不斷變動的喜好。

啟用交談式搜尋功能，該功能可在脈絡下理解查詢內容、提問釐清細節，並透過清楚易懂的對話提供預測性質的相關搜尋建議，根據與每個使用者的互動調整瀏覽體驗。

找出商品描述、評論或其他非結構化資料中蘊藏的寶貴資訊，以提高建議的相關度並促進參與。