Clients Amazon Personalize

FOX Corporation (FOX) produit et distribue du contenu d'actualités, de sport et de divertissement. À l'origine, FOX utilisait un système hérité monolithique conçu pour personnaliser le contenu des utilisateurs, mais souhaitait mettre au point une nouvelle solution inédite dans le cloud. L'entreprise a décidé d'innover avec Amazon Personalize afin de coordonner l'expérience client et le marketing à travers l'ensemble de ses entités.

« La faculté de recommander des vidéos, des articles et des informations marketing pertinentes en fonction des tendances des utilisateurs et de contenu sur toutes nos entités Fox nous permet d'agencer une expérience visant à prioriser nos clients. Grâce à Amazon Personalize, nous sommes à même de proposer du contenu plus précis à nos clients. Les premières analyses indiquent une hausse de 6 % du temps passé à regarder des vidéos sur recommandation et une réduction de 15 % du taux de rebond comparé à notre système hérité. Amazon Personalize permettant plus facilement à nos scientifiques des données d'itérer rapidement, nous avons également pu continuer à optimiser le niveau de personnalisation que nous offrons à nos clients. En d'autres mots, plus les clients utilisent nos entités, plus leur parcours est adapté à leurs préférences. »

Alex Tverdohleb, vice-président des services de données, FOX

Seven West Media est l'une des plus importantes sociétés de médias d'Australie, touchant plus de 19 millions de personnes par mois grâce à une présence de premier plan sur le marché de la production de contenu pour la diffusion, la télévision, l'édition et le numérique.

 « Nous avons intégré Personalize à la plateforme 7plus pour organiser et personnaliser l'expérience des utilisateurs finaux et leur recommander un contenu unique et adapté à chacun de nos 13,5 millions d'utilisateurs enregistrés. La fourniture d'émissions, de visuels et de prompts personnalisés aux utilisateurs de 7plus a jusqu'à présent permis d'augmenter de 48 % le nombre de minutes visionnées et de tripler les interactions avec les spectateurs par rapport à la curation humaine précédente. Cela nous a permis de nous placer au même niveau que les meilleurs opérateurs mondiaux de vidéo à la demande (VOD) et de nous situer à un niveau différent de celui de nos concurrents. » 

Gereurd Roberts, directeur numérique, Seven West Media

Discovery Education (DE) est le leader mondial de la technologie éducative et propose une plateforme numérique de pointe qui promeut l'apprentissage, où que ce soit. Grâce à son contenu multimédia primé, à ses supports éducatifs et à ses outils de classe innovants, Discovery Education aide les enseignants à offrir des expériences d'apprentissage équitables en motivant tous les étudiants et en favorisant une meilleure réussite académique à l'échelle mondiale. Discovery Education est au service d'environ 4,5 millions d'enseignants et de 45 millions d'étudiants dans le monde. Ses ressources sont accessibles dans près de 100 pays et territoires.

« Notre objectif est d'utiliser le machine learning pour faire correspondre ce que nous savons de nos enseignants, ce que nous savons de nos étudiants, et comment notre plateforme est employée, afin de créer de meilleures recommandations, plus personnalisées. Ainsi, cela permet aux enseignants de consacrer plus de temps à leurs étudiants, et moins de temps à la recherche de contenu. En utilisant Amazon Personalize, nous pouvons personnaliser notre plateforme d'apprentissage K12 par le biais d'un réel “Seulement pour vous” sur la page d'accueil. Ce faisant, nous pouvons présenter aux enseignants un ensemble unique et personnalisé de ressources en fonction du niveau académique, des préférences et des ressources. En conséquence, nous avons constaté une augmentation de 229 % du taux de clics avec les ressources sur la page d'accueil, ainsi qu'une augmentation de 220 % de nos interactions à haute valeur avec le contenu, telles que l'attribution, le téléchargement et le partage. Selon nous, nous commençons à peine à exploiter le machine learning et ce que la personnalisation peut nous permettre d'accomplir. »

Pete Weir, directeur produit, Discovery Education

La Bundesliga, première ligue de football en Allemagne (soit la Deutsche Fußball Liga, [DFL]), exploite Amazon Personalize afin de créer une expérience individualisée, régionalisée et personnalisée pour ses fans.

« Nous avons fait appel à Amazon Personalize afin de générer du contenu personnalisé pour les millions d'utilisateurs actifs sur l'application officielle de la Bundesliga chaque saison. Ainsi, nous avons constaté une augmentation de 67 % des lectures d'articles par utilisateur et une amélioration de 17 % du temps passé par les utilisateurs sur l'application. Amazon Personalize occupe un rôle crucial dans notre objectif de proposer plus efficacement à nos fans le contenu qu'ils souhaitent consulter. »

Andreas Heyden, vice-président exécutif des innovations numériques, DFL Group

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Equinox Group est un collectif à forte croissance des marques de style de vie les plus influentes, expérimentales et différenciées du monde. Outre Equinox, les autres marques du groupe (Blink, Pure Yoga, SoulCycle et Equinox Hotels) sont toutes appréciées pour inspirer et motiver leurs membres à optimiser la vie. Le portefeuille de marques proposées est reconnu mondialement, avec des sites dans chaque grande ville des États-Unis en plus de Londres, Toronto et Vancouver.

« La demande en séances d'exercices à domicile ayant augmenté pendant la pandémie, nous souhaitions personnaliser l'expérience de nos membres dans l'application Equinox+ en leur recommandant du contenu pertinent et contextualisé, ainsi que des cours proposés en fonction de leurs préférences individuelles. En utilisant Amazon Personalize afin de procéder à un test A/B des avantages apportés par les recommandations générées par le machine learning par rapport au système de recommandations existant basé sur les règles sur une petite partie du trafic de l'application, nous avons constaté une augmentation de 92 % de l'engagement avec le contenu carrousel sur la page d'accueil de notre application. Personalize s'est également révélé relativement rapide à configurer et à mettre à l'échelle, ce qui nous a permis de prouver la valeur commerciale de la personnalisation à nos équipes internes. Pour cette raison, nous envisageons d'étendre davantage les capacités de Personalize sur l'ensemble de notre application et de nos autres unités commerciales. » 

Jay Fuller, responsable de la science des données, Equinox

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Public Broadcasting Service (PBS) est une organisation à but non lucratif basée en Virginie fondée en 1969 qui diffuse des programmes éducatifs, d'actualités et de divertissement à plus de 100 millions de téléspectateurs aux États-Unis et à plus de 32 millions de personnes en ligne. PBS compte actuellement environ 330 chaînes de télévision membres, distribuant du contenu de la plus haute qualité dans les 50 États américains, à Porto Rico et aux États-Unis. Îles Vierges, Guam et Samoa américaines.

« Nous avons travaillé avec ClearScale, un partenaire AWS Premier, pour mettre en place et configurer nos solutions initiales et nos pipelines de données. Nous devions exploiter les informations plus rapidement et lancer quelque chose en quelques mois plutôt qu'en quelques années. Leurs experts ont mis en place une configuration du Cloud AWS et des services associés pour utiliser Amazon Personalize, ce qui nous a permis d'économiser énormément d'efforts et des milliers d'heures d'ingénierie. Avec Amazon Personalize, il suffit d'insérer un petit nombre de spectateurs, de vidéos et d'interactions, pour obtenir des recommandations utiles et qui peuvent éventuellement être adaptées. À partir de là, nous avons su qu'il était temps d'aller plus loin, de réaliser une véritable preuve de concept et de mettre en place une architecture capable de s'intégrer à nos bases de données existantes. » 

Mikey Centrella, directeur de la gestion des produits, PBS

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Razer est la marque de style de vie leader pour les joueurs partout dans le monde, avec plus de 175 millions d'utilisateurs. Avec des fans sur chaque continent, l'entreprise a conçu et construit un marketplace orienté vers les joueurs proposant du matériel, des logiciels, ainsi que des services.

« Avec un grand nombre d'utilisateurs qui continue d'augmenter, nous avons vu l'occasion d'approfondir les relations que nous entretenions avec nos joueurs en leur proposant des produits hyper-pertinents. De ce fait, nous souhaitions tester les possibilités du machine learning (ML). Cependant, en tant que petite équipe, cela représentait un défi lorsque nous devions maintenir une infrastructure de recommandations. Des recommandations personnalisées ont été mises en œuvre sur Razer Synapse, un utilitaire logiciel, à l'aide d'Amazon Personalize pour la segmentation intelligente des utilisateurs et le filtrage avancé. L'outil recommande désormais des appareils complémentaires aux utilisateurs selon leur configuration d'appareils existante, ainsi que celle des communications par lots et en temps réel. Amazon Personalize nous a permis d'obtenir un taux de clics 10 fois meilleur que les normes du secteur, et de générer des revenus supplémentaires pour l'entreprise. L'exploitation du ML et d'Amazon Personalize nous a permis de plus facilement et plus aisément entretenir un système de personnalisation. »

Hong Jie Wee, responsable Big Data, Razer Inc.

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Ticketek appartient à TEG. C'est un leader mondial de la vente de billets et de la technologie associée avec plus de 40 ans d'expérience dans la vente de billets pour des événements internationaux d'envergure et dans les partenariats avec les salles les plus importantes dans le monde. Basée en Australie, TEG gère plus de 30 marques dans 40 pays sur six continents.

« Les fans et les innovations sont au cœur de tout ce que nous entreprenons. Nous proposons des milliers d'événements live aux fans, avec environ 30 millions de billets vendus chaque année dans certaines des salles les plus iconiques du monde. Nous faisons le lien entre des centaines de partenaires de divertissement et de marque et de nouveaux publics chaque année. Tandis que nos événements de Niveau 1 ont tendance à se vendre d'eux-mêmes, nos événements de Niveaux 2 à 4 n'affichent pas complet et comptent sur le marketing et la publicité. En Australie, nos 4 millions d'abonnés reçoivent une lettre d'informations hebdomadaire par e-mail. Auparavant, elle n'était envoyée que sur la base de paramètres “d'état”, sans personnalisation supplémentaire. Avec Amazon Personalize, nous pouvons désormais proposer à nos clients une plus grande variété de concerts et d'événements qui correspondent à leurs intérêts particuliers. Notre taux d'achat a augmenté de 250 %, avec une augmentation du volume de billets vendus par lettre d'informations ouverte de 49 %. Cela démontre comment la convergence de la technologie, du marketing et de la science des données a produit des avantages opérationnels et de croissance significatifs pour nous. »   

Tane Oakes, directeur technique, TEG

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Avec plus de 5 millions d'utilisateurs, FanFight est l'une des entreprises de sport fantasy les plus grandes et les plus importantes d'Inde.

« Nous avons fondé FanFight en 2018 afin d'apporter un changement radical au monde du sport fantasy en Inde. Nous sommes fiers de faire du client notre priorité et de toujours chercher à offrir la meilleure expérience à nos utilisateurs.

Pendant les premières années de notre existence, notre objectif était de créer une plateforme évolutive et de permettre au mieux aux utilisateurs de jouer aux jeux de sport fantasy sur notre plateforme. Avec le temps, nous sommes passés d'un million d'utilisateurs en 2018 à plus de cinq millions en 2020, et souhaitons désormais créer une expérience personnalisée pour chaque utilisateur, pour de meilleures conversions. Sur notre plateforme, les utilisateurs peuvent participer à divers concours, mais il leur faut du temps pour qu'ils puissent naviguer et prendre leurs décisions. Nous souhaitions donc simplifier ce processus et fluidifier autant que possible la prise de décisions. Pour répondre à cet objectif, nous avons fait appel à Amazon Personalize afin de créer des recommandations personnalisées pour chaque utilisation et recommander aux utilisateurs le concours le plus intéressant pour eux dès la première page. Amazon Personalize nous a permis d'offrir les meilleures recommandations de concours possibles en fonction de l'historique de jeu des utilisateurs et également de les utiliser pour la vente incitative et la vente croisée de concours similaires. Grâce à cette fonction, nous avons réussi à augmenter le nombre moyen de participations aux concours des utilisateurs de 12 % et à améliorer la valeur moyenne de transaction de jeu de 8 %. »

Mukul Anand, vice-président chargé des produits, FanFight

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Fier partenaire numérique de certains des plus grands noms du sport, Pulselive crée des expériences dont les fans de sport ne peuvent se passer, que ce soit le site officiel de la Coupe du monde de cricket ou les applications iOS et Android de la Premier League anglaise.

« Nous nous concentrons sur la manière dont nous pouvons utiliser les données pour personnaliser et améliorer l'expérience en ligne des fans pour nos clients grâce à la plateforme Pulselive. Avec Amazon Personalize, nous fournissons désormais aux fans de sport des recommandations personnalisées grâce au machine learning. Nous ne nous considérons pas comme des experts en machine learning, mais nous avons trouvé Personalize simple, et l'intégration a été effectuée en quelques jours. Pour l'un de nos clients, un club de football européen de premier plan comptant des millions de supporters dans le monde, nous avons immédiatement augmenté la consommation de vidéos de 20 % sur son site web et son application mobile. Leurs fans adoptent clairement les nouvelles recommandations. Grâce à Amazon Personalize, nous serons en mesure de repousser encore plus loin les limites de la création d'expériences personnalisées basées sur des données individuelles pour les fans de sport du monde entier ».

Wyndham Richardson, directeur général et cofondateur, Pulselive

Coursera est l'un des principaux fournisseurs d'accès universel au meilleur enseignement du monde en partenariat avec plus de 190 universités et organisations de renom pour offrir des cours en ligne à ses plus de 40 millions d'utilisateurs.

« Chaque apprenant fait appel à Coursera en étant doté d'un ensemble unique d'objectifs d'apprentissage. Avec plus de 4 000 cours disponibles, le défi auquel nous devons faire face est de personnaliser l'expérience des utilisateurs en fonction de leurs intérêts personnels. Amazon Personalize nous permet de nous adapter aux préférences individuelles en temps réel et de fournir des recommandations d'une pertinence absolue qui stimule nos apprenants. En quelques semaines, nous étions en mesure de développer et de déployer en production le modèle Amazon Personalize, bénéficiant ainsi de la mise à l'échelle automatique pour nos 40 millions d'utilisateurs. »

Mark Chamness, directeur, science des données et machine learning, Coursera

SHOWROOM est une plateforme de streaming en direct japonaise sur laquelle des millions de personnes, notamment des icônes japonaises telles que AKB48 et NOGIZAKA46, streament régulièrement. La connexion créée entre les streamers et les spectateurs est une expérience unique située au cœur même du modèle commercial de l'entreprise.

« Grâce à Amazon Personalize, nous avons pu rapidement déployer des recommandations de streamers personnalisées en temps réel à nos nouveaux utilisateurs. Par rapport à notre système de recommandations existant basé sur la popularité, les recommandations Amazon Personalize ont accru de 60 % le visionnement de flux en direct auprès des nouveaux utilisateurs. »

Kengo Senuma, responsable de l'équipe IA, SHOWROOM Inc.

ViewLift est une plateforme de distribution de contenu numérique complète offrant la possibilité aux entreprises du secteur des médias, aux ligues et équipes sportives, aux fournisseurs d'enseignement et autres de monétiser leur contenu par le biais d'applications de marque natives sur les principaux appareils OTT, notamment le web, les appareils mobiles, les appareils connectés à la télévision, les télévisions intelligentes et les consoles de jeux.

« Avec Amazon Personalize intégré à notre plateforme, nous avons permis à nos clients de maintenir une augmentation de clics de plus de 24 % sur le plateau de vidéos recommandées par rapport aux plateaux de contenu organisés ou générés automatiquement. Qui plus est, nos ressources en matière de coût et de science des données nécessaires à l'entraînement de nos propres modèles de recommandation de machine learning personnalisés et à leur mise à l'échelle à des millions d'utilisateurs ont été considérablement réduites. » 

Manik Bambha, co-fondateur et président, ViewLift

TVNZ est le diffuseur public et commercial de la Nouvelle-Zélande. TVNZ vise à partager les moments qui comptent le plus : transmettre les actualités, suivre des aventures, partager des histoires ou encore dessiner des sourires sur les visages. Chaque jour, TVNZ sollicite l'attention de plus de 2 millions de Néo-zélandais par le biais des chaînes TVNZ 1, 2, DUKE, TVNZ OnDemand et la plateforme pour enfants HEIHEI.

« La plateforme TVNZ OnDemand fournit aux Néo-zélandais un accès en ligne à une large gamme de contenus locaux et internationaux de première qualité, gratuits, sur l'appareil de leur choix. Avec plusieurs centaines d'émissions disponibles en streaming à tout moment, l'un de nos plus grands défis consiste à aider chaque téléspectateur à trouver le contenu qui convient le mieux à ses préférences. Grâce à Amazon Personalize, nous sommes parvenus à générer et à évaluer rapidement des recommandations d'émissions, et voyons déjà la valeur apportée par l'utilisation d'un tel service géré. Depuis, nous avons déployé Amazon Personalize au cœur de notre moteur de personnalisation pour TVNZ OnDemand. En outre, en procédant à un test A/B de chaque nouvelle fonctionnalité de personnalisation, nous avons constaté d'importantes améliorations dans les métriques clés d'engagement des utilisateurs. Parallèlement, nous avons réduit le temps et les coûts associés à la prise en charge de notre moteur de recommandations sur mesure existant, afin d'alléger le travail de nos développeurs et de les laisser se concentrer sur les initiatives à valeur ajoutée. L'utilisateur en ligne d'aujourd'hui s'attend à vivre une expérience personnalisée ; avec Amazon Personalize, nous répondons positivement à cette attente. »

Nathan Wichmann, responsable produit, TVNZ OnDemand

Cencosud est une entreprise de vente au détail multinationale, la plus grande au Chili, et la troisième classée en Amérique latine.

« Cencosud a choisi Amazon Personalize pour optimiser l'expérience d'achat en ligne de ses clients, en recommandant des produits qui stimulent l'engagement des utilisateurs. Grâce à Amazon Personalize, Cencosud a été en mesure de développer rapidement une solution de personnalisation fondée sur le machine learning, capable de s'adapter à plusieurs types de secteurs d'activité. Cette dernière a généré une augmentation de 600 % des taux de clics et une augmentation de près de 26 % de la valeur moyenne des commandes par rapport à l'ancienne approche non-ML. La capacité de mise à l'échelle et les accomplissements possibles grâce à ce service, ainsi que la possibilité de tester sans devoir mettre au point des projets imposants et onéreux, nous ont incités à choisir Amazon Personalize. »

Javiera Valenzuela Rivera, directrice des recettes de la direction de l'entreprise, Cencosud

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Dress the Population conçoit des vêtements de luxe fabriqués à partir de matériaux de qualité supérieure, qui peuvent être achetés en magasin et en ligne. L'entreprise offre des conditions de travail justes dans l'ensemble de sa chaîne d'approvisionnement.

« En sachant que les algorithmes de recommandations nécessitent des mois d'apprentissage avant d'être efficaces, nous hésitions à investir dans une solution de machine learning. Néanmoins, avec les Growth Bots d'Obviyo et Amazon Personalize, nous avons pu rapidement et de manière rentable lancer un moteur de recommandations de haute qualité. Nous avons été en mesure de considérablement améliorer l'expérience de découverte de produits de nos clients numériques. Obviyo Recommend a dépassé mes attentes. Nous l'avons mis en service un jour après notre première réunion, et j'ai constaté des résultats notables. En 72 heures d'utilisation d'Obviyo Recommend, les revenus par visite étaient 350 % plus élevés pour les visiteurs qui s'intéressaient aux recommandations personnalisées. Après 14 jours, nous avons constaté une augmentation de 28 % des conversions. En observant le progrès quotidien, je peux constater comment les algorithmes d'Amazon Personalize apprennent continuellement et améliorent les résultats en temps presque réel. »

Shoshana Ritzle, vice-présidente du marketing et de la créativité, Dress the Population

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Yelloh (anciennement connue sur le nom de Schwan's Home Delivery) livre des produits surgelés de haute qualité directement aux domiciles de ses clients dans 48 États. Elle atteint 1,5 million de clients et traite 7,5 millions de transactions chaque année. 

« Ces 70 dernières années, nous avons développé une riche histoire de relations de confiance et de liens avec nos clients. Lors de notre transformation en vendeur en ligne moderne, nous souhaitions améliorer nos services pour retrouver nos clients où ils sont : au pas de leur porte ou sur leur smartphone. Avant de travailler avec AWS, nos opérations de vente en ligne étaient inefficaces à environ 50 %. Avec Amazon Personalize, nous sommes mieux positionnés pour suggérer de nouveaux produits alimentaires que nos clients pourraient aimer, selon leurs commandes précédents et selon les paniers d'acheteurs semblables. En l'associant à Amazon Pinpoint et Amazon Connect pour optimiser les ventes et la disponibilité pour les livraisons de produits alimentaires, nous facilitons et rendons plus efficace l'achat de produits pour les acheteurs. Cela améliore la fidélité à la marque et accroît le nombre de commandes. Nous avons réalisé une campagne de communication numérique et avons envoyé plus de 100 000 messages personnalisés pour demander à nos clients s'ils souhaitaient se faire livrer certains produits alimentaires en fonction de leurs préférences uniques. Nous avons reçu 10 000 réponses « oui », ce qui représente environ 200 millions de dollars de revenus annuels et environ 50 millions de dollars supplémentaires d'économies grâce à des itinéraires de livraison améliorés lorsque les clients répondaient « non ». Nous sommes désormais sur la bonne voie pour parcourir 10 millions de miles en moins chaque année. C'est une véritable durabilité. » 

Kevin Boyum, Directeur de la stratégie, Schwan’s Home Delivery/Yelloh

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Lotte Mart est une filiale du conglomérat Lotte, l'entreprise de vente au détail leader en Corée du Sud. Elle gère des hypermarchés, des enseignes de vente au rabais en entrepôt réservées aux membres, des magasins en ligne de produits électroniques, ainsi que les magasins Toys"R"Us en Corée du Sud. Elle compte 187 magasins en Corée du Sud, en Indonésie et au Vietnam.

« Avec Amazon Personalize, nous avons multiplié par cinq la réponse aux produits recommandés par rapport à notre solution d'analyse Big Data précédente, ce qui a entraîné une hausse de notre chiffre d'affaires mensuel. En particulier, Amazon Personalize nous a permis d'atteindre jusqu'à 40 % de hausse des ventes de produits que les clients n'avaient jamais achetés auparavant. Le nouveau service de recommandation à technologie AWS est le premier d'un déploiement de bien plus grande envergure de technologies IA au sein de notre entreprise. » 

Jaehyun Shin, responsable de l'équipe Big Data, Lotte Mart

Zola est la société de mariages affichant la plus forte croissance du pays. Elle s'appuie sur la conception et la technologie afin de proposer aux couples des organisations de mariage et une expérience de registre extrêmement simples.

« Chez Zola, nous mettons au point des outils d'organisation de mariage innovants pour répondre aux attentes des couples. Nous souhaitons rester présents tout au long du processus et fournir les meilleures recommandations possible à nos clients en fonction de leur style, de leurs intérêts ou de leurs préférences. Jusqu'à maintenant, ces recommandations étaient proposées via un classement basé sur des règles, sur la popularité ou, plus récemment, via un modèle de similarité calculé hors connexion. Ces méthodes s'avéraient particulièrement difficiles à tenir à jour et à mettre à l'échelle. Amazon Personalize nous fournit des algorithmes de pointe et une solution de personnalisation de bout en bout qui nous permet de répondre aux actions des clients en temps réel. Étant une petite équipe, l'utilisation d'Amazon Personalize nous permettra de proposer rapidement des solutions qui auraient autrement exigé une équipe beaucoup plus nombreuse et probablement plusieurs mois de développement. »

Stephane Bailliez, vice-président de l'ingénierie, Zola.com

Pomelo Fashion est une marque de mode omnicanale de premier plan basée à Bangkok, en Thaïlande, qui offre ses services à une clientèle mondiale.

« Notre objectif est d'être la meilleure entreprise omnicanale d'Asie du Sud-Est. Nous travaillons sans relâche pour concrétiser ce rêve en améliorant constamment l'expérience client à tous les niveaux du parcours d'achat, à la fois en ligne et hors ligne. Nous employons Amazon Personalize dans le but de fournir une expérience d'achat unique à nos nombreux clients du monde entier. Amazon Personalize nous offre la possibilité de garantir cette personnalisation à l'échelle sans aucune difficulté. Pour Pomelo, Amazon Personalize apporte non seulement efficacité au monde de l'e-commerce d'aujourd'hui, mais aussi transformation ! »

Paulo Almeida, vice-président de l'ingénierie, Pomelo Fashion

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BASE est une plateforme d'e-commerce au Japon hébergeant plus d'un million de boutiques en ligne. Notre mission s'articule autour du slogan « Payment to the People, Power to the People » (littéralement, Paiement au peuple, pouvoir au peuple). Nous visons à responsabiliser les individus et les petites équipes.

« Nous tirons parti d'Amazon Personalize afin d'améliorer les expériences client sur notre application mobile, en recommandant des articles à nos utilisateurs. Étant donné que nous disposons d'une large variété de produits dans le service, il importe que nous aidions nos utilisateurs à trouver les produits qui correspondent parfaitement à leurs préférences. La recommandation de produits dès le premier affichage lors d'une recherche permet de réduire les taux d'abandon et d'améliorer la valeur de vie du client. Lors du test, Amazon Personalize a surpassé nos solutions de recommandations existantes en augmentant de 56 % les vues sur les pages de produits. Ce service a permis de garantir des résultats commerciaux essentiels tout en accélérant le temps de valorisation à moindre coût pour notre équipe. »

Yusuke Saito, responsable Machine Learning du groupe, BASE Inc.

Marc O'Polo, l'une des principales marques de mode au style durable et décontracté du segment de luxe dans le monde, revendique avec fierté son avant-gardisme en matière d'innovations techniques. L'entreprise cherchait un moyen de proposer des recommandations de produits à plusieurs centaines de milliers de clients abonnés à ses campagnes de lettres d'informations.

« Amazon Personalize nous permet de recommander des articles populaires ou similaires en fonction des achats précédents de nos clients. Depuis l'implémentation d'Amazon Personalize visant à transmettre des e-mails de recommandation de produits personnalisés, un tiers des transactions basées sur ces lettres d'informations contiennent au moins l'un des produits recommandés. Au total, nous avons généré une amélioration de 56 % des achats de produits par rapport à nos e-mails client standard. »

Steffen Sandner, directeur de l'intelligence numérique, Marc O'Polo

Ateam Inc. est une entreprise japonaise opérant dans plusieurs secteurs d'activité et possédant, entre autres, un magasin de vélos en ligne appelé « Cyma ».

« Notre boutique en ligne Cyma livre des vélos entièrement montés directement sur le pas de la porte de nos clients. Notre entreprise en pleine croissance aspire à devenir un leader de l'e-commerce des vélos au Japon, un objectif que nous souhaitons accomplir grâce à notre excellence dans la recommandation de produits selon les besoins personnalisés des utilisateurs. Nous avons décidé de faire appel à Amazon Personalize comme solution rentable et hautement compatible avec nos besoins en personnalisation. En plus d'utiliser les résultats de recommandation d'Amazon Personalize pour notre site web, nous envisageons également de tirer parti des compétences de ce service au sein de notre flux de ventes. Nous nous réjouissons déjà de l'arrivée des prochaines fonctions et des prochains services d'Amazon Personalize et d'AWS. »

Masahiro Funakoshi, directeur et vice-président de l'ingénierie, Ateam Lifestyle Inc.

GrocerApp est un supermarché en ligne économique qui permet à ses utilisateurs de se faire livrer des produits d'épicerie. L'entreprise souhaitait offrir la possibilité à ses clients de trouver rapidement les produits les plus pertinents pour les ajouter à leur panier.

« Nous avons tiré parti d'Amazon Personalize et des données d'achat des utilisateurs afin de proposer des recommandations de produits aux clients présents sur nos applications. Grâce à Amazon Personalize, nous avons généré une importante augmentation de 17 % de la valeur moyenne des commandes, ce qui nous permet d'exécuter les commandes client immédiatement tout en augmentation la taille globale du panier. »

Hassaan Sadiq, directeur technique, co-fondateur, GrocerApp

Traveloka est la première application de style de vie d'Asie du Sud-Est offrant aux utilisateurs un accès pour découvrir et acheter une large gamme de produits liés aux voyages, aux services locaux et aux services financiers. L'application Traveloka a été téléchargée plus que 100 millions de fois, ce qui en fait l'application de réservation de voyage et de style de vie la plus populaire en Asie du Sud-Est.

« La mission de Traveloka consiste à répondre aux besoins de vie et aux aspirations des clients dans l'ensemble de l'Asie du Sud-est. C'est ce qui a guidé notre stratégie de développement des produits, pour les services allant des logements aux services financiers, et en particulier pour la personnalisation des recommandations. Nous avons testé plusieurs technologies dans le but non seulement de fournir aux clients de Traveloka une expérience de découverte optimale d'offres et de services pertinents, mais aussi d'évoluer au sein du processus. Nous avons fait appel à Amazon Personalize pour recommander l'inventaire du produit Xperience dans le flux de page d'accueil de l'application mobile. Selon les résultats, Amazon Personalize a généré un taux de clics de 13 % et de 66 % supérieur à celui des autres modèles tiers et des modèles internes existants, respectivement. Au vu de ces données, Traveloka a étendu l'utilisation du service Amazon Personalize afin de proposer des recommandations d'inventaire personnalisées pour davantage de produits et services dans l'application Traveloka, tels que les vols et les hôtels. »

Adi Alimin, vice-président des produits de plateforme, Traveloka

Intuit est une entreprise de logiciels métier et financiers qui développe et vend des logiciels et services de finance, de comptabilité et de préparation fiscale à destination des petites entreprises, des comptables et du grand public.

« Grâce à Amazon Personalize, nous avons pu rapidement concevoir et lancer un moteur de recommandations pour l'application de planification et de suivi de budget Mint d'Intuit. En utilisant les données de profil et de comportement des clients avec le machine learning, le service permet de fournir la bonne offre financière au bon client et au bon moment en fonction de ses habitudes de dépense, de son style de vie et de ses objectifs. »

Qiang Zhu, directeur de la science des données, Intuit

Fondée en 2009, MoneySmart fournit une plateforme de comparaison financière et de contenu permettant aux consommateurs de prendre des décisions financières éclairées. Avec plus de 400 000 utilisateurs, 30 catégories de produits financiers et 250 articles en 2023, leur mission est de permettre à leurs clients de prendre des décisions financières plus intelligentes. 

« Nous avons exploré la possibilité de partir de zéro et de créer un nouveau système, mais nous nous sommes vite rendu compte que les coûts de développement étaient élevés, car nous disposions d'une grande quantité de données sur les interactions avec les clients et d'un large éventail de catégories de produits entre nos produits bancaires, d'assurance et d'investissement. AWS disposait d'une solution de plateforme convaincante avec Amazon Personalize, qui nous offrait un bon équilibre entre le libre-service et la technologie personnalisable, ce qui nous a permis de commercialiser rapidement nos produits. Grâce à Amazon Personalize, nous avons pu mettre en ligne la première version de notre fonctionnalité de recommandation de produits en moins de 3 mois, ce qui nous a permis d'économiser du temps et de l'argent. Au cours des 6 mois suivants, nous avons été actifs dans 2 pays et avons généré plus de 11 000 candidatures, ce qui a fait passer notre taux de candidature de 6,5 % à 13,6 % pour les clients connectés exposés aux produits recommandés. 42 % de nos clients ont été exposés à cette nouvelle expérience et nous constatons de plus en plus d'interactions avec les clients en leur présentant des produits qui les intéressent. Nous contribuons de manière positive à nos capacités de vente croisée sur la plateforme MoneySmart. »

Prateek Baheti, responsable de la technologie, MoneySmart

Paytm est un fournisseur de paiements numériques, de commerce électronique et de services financiers situé en Inde. Il prend en charge plus de 17 millions de commerçants et est utilisé quotidiennement par des millions de personnes qui y trouvent des solutions financières et de paiement complètes.

En utilisant Amazon Personalize pour aider les clients à découvrir des produits pertinents, Paytm collecte les données des utilisateurs et les utilise selon le modèle de recommandations afin de générer des suggestions de contenu uniques pour chacun des plus de 10 millions de visiteurs quotidiens du Paytm Mall, son service de commerce électronique. Paytm a ainsi enregistré un taux de conversion de 6 % depuis sa nouvelle page d'accueil personnalisée, soit 3 fois plus que son ancienne solution de recommandation article par article.

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Shgardi est une start-up d'applications mobiles implantée en Arabie saoudite. Elle s'emploie à fournir des services de livraison de nourriture économiques et sur demande à plus de 2,5 millions de consommateurs et plus de 10 000 restaurants.

« Chez Shgardi, nous accueillons environ 5 000 nouveaux utilisateurs par jour. Toutefois, il est difficile pour nous de les transformer en clients actifs et fidèles. Nous avons compris l'importance de créer des communications et promotions percutantes, et avons commencé à explorer de nouvelles méthodes visant à créer une expérience client plus dynamique. Avec Amazon Personalize, nous avons ciblé des clients nouveaux et existants en ajoutant une section “Recommandé pour vous” à la page d'accueil de notre application. Pour les nouveaux utilisateurs, nous avons exploité les données telles que la localisation, l'heure et les restaurants populaires afin de proposer des recommandations sélectionnées. Pour les utilisateurs existants, nous avons pu exploiter un mélange d'anciennes données d'engagement, telles que les restaurants visités fréquemment, afin de générer des recommandations répondant à leurs goûts uniques et leurs choix personnels. Nous avons également adapté certaines recommandations en fonction des objectifs commerciaux que nous avions. La fonctionnalité “Recommandé pour vous” nous a permis de répondre en temps réel aux attentes changeantes des utilisateurs, et de faire évoluer nos recommandations pour les aligner avec leurs goûts et préférences. Par conséquent, nous avons été en mesure d'accroître de 30 % la conversion des nouveaux utilisateurs en acheteurs, ainsi que d'augmenter le nombre total de commandes mensuelles de 20 %. »

Tarek Dahab, directeur technique et co-fondateur, Shgardi

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The Chefz est une start-up de livraison de nourriture en ligne implantée en Arabie saoudite et fondée en 2016. Le modèle d'entreprise de The Chefz consiste essentiellement à permettre aux clients de commander de la nourriture et des douceurs auprès des restaurants, boulangeries et chocolateries de l'élite. 

« Grâce à Amazon Personalize, nous sommes en mesure d'adopter une personnalisation à grande échelle pour l'ensemble de notre clientèle, ce qui était auparavant impossible. Pendant le ramadan, nous avons pu doubler les interactions avec les restaurants recommandés par rapport à notre solution existante. Cela nous a permis d'accroître de 35 % le taux de conversion de ces restaurants. Amazon Personalize nous permet d'appliquer le contexte de chaque client et sa situation et de fournir des communications personnalisées, telles que des bons plans et des offres spéciales, via notre application mobile. »  

Ramzy Alqrainy, directeur principal de la technologie, The Chefz

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ABLY est une startup coréenne en vogue dotée d'une approche de transformation de l'e-commerce et du secteur du prêt-à-porter. À l'aide de nos applications mobiles, nous rendons le style des célébrités et la mode d'Instagram accessibles à des millions d'individus avec environ 2 000 téléchargements de produits quotidiens.

« ABLY est en passe de transformer le secteur du prêt-à-porter grâce à une approche inédite de l'e-commerce. Avec plus de 6 millions de téléchargements de l'application, 300 000 utilisateurs actifs chaque jour et 180 millions de dollars de volume d'affaires annualisé, nous devions repenser notre stratégie de génération des achats répétés et augmenter la taille du panier pour poursuivre notre croissance accélérée. Désormais, chez ABLY, nous employons Amazon Personalize en première page de l'application afin de créer des recommandations personnalisées pour nos clients en fonction de leur historique de navigation et d'achat. Les résultats dépassent nos attentes, et nous sommes époustouflés par la vitesse et les performances offertes par le modèle de recommandation. Pour les start-ups, comme nous, ayant des ressources et des capacités limitées, Amazon Personalize est une véritable révolution qui nous permet de mettre sur pied des compétences de personnalisation sophistiquées sans expérience préalable en machine learning. »

Yujun Kim, CTO, ABLY