Fonctionnalités d'Amazon Personalize

La personnalisation de l'utilisateur prédit les éléments avec lesquels un utilisateur interagira en fonction de ses interactions historiques avec les éléments de votre catalogue. La recette de personnalisation de l'utilisateur peut être entraînée sur un maximum de 3 milliards d'interactions et 5 millions d'éléments uniques. Lors de la recommandation d'articles, la personnalisation des utilisateurs améliore la découverte et l'engagement grâce à l'exploration automatique des articles, et est mise à jour toutes les 2 heures pour prendre en compte les nouveaux éléments (lorsque les mises à jour automatiques sont activées).

Le classement personnalisé est une liste d'éléments recommandés qui sont reclassés pour un utilisateur spécifique. Cette fonction est utile si vous disposez d'une collection d'éléments classés, tels que des résultats de recherche, des promotions ou des listes classées, et que vous souhaitez fournir un classement personnalisé à chacun de vos utilisateurs. Le classement personnalisé prend en charge jusqu'à 5 millions d'articles avec une faible latence et vous permet de mettre en avant et d'adapter les recommandations d'articles en fonction de l'évolution des intérêts de l'utilisateur.

Améliorez la visibilité de votre catalogue en présentant les éléments que vos utilisateurs consultent, explorent ou recherchent. Les articles similaires génèrent des recommandations pour les articles similaires à un élément que vous spécifiez. Utilisez des articles similaires pour aider les utilisateurs à découvrir de nouveaux articles dans votre catalogue en fonction de leur comportement antérieur et des métadonnées des articles. Recommander des articles similaires peut augmenter l'engagement des utilisateurs, le taux de clics et le taux de conversion de votre entreprise.

Segmentez automatiquement vos utilisateurs en fonction de leur intérêt pour les catégories de produits, les marques et d'autres attributs. L'affinité entre les articles identifie les utilisateurs en fonction de leur intérêt pour des articles individuels tels que des films, des chansons ou des produits, et l'affinité entre les attributs des articles identifie les utilisateurs en fonction des attributs qui les intéressent, tels que le genre ou le prix. La segmentation intelligente des utilisateurs permet d’accroître l'engagement dans les campagnes de marketing, à augmenter la fidélisation grâce à des messages ciblés et à améliorer le retour sur investissement de vos dépenses marketing.

Recommandez les articles qui gagnent en popularité le plus rapidement auprès de vos utilisateurs. À l'aide de Trending now, vous pouvez définir la fréquence à laquelle Trending Now identifie les éléments tendance, avec des options permettant d'actualiser les recommandations toutes les 30 minutes, 1 heure, 3 heures ou 1 jour, en fonction des données d'interaction les plus récentes de vos utilisateurs.

Maximisez l'engagement et la fidélité à la marque en recommandant de manière proactive des actions adaptées aux besoins individuels des utilisateurs en temps réel. La meilleure action suivante génère des recommandations pour les actions que vos utilisateurs sont susceptibles de prendre en fonction de leurs interactions précédentes avec votre catalogue. Utilisez la meilleure action suivante pour recommander des actions à forte valeur ajoutée, telles que l'inscription à des programmes de fidélité, l'inscription à une lettre d’information, l'exploration d'une nouvelle catégorie et le téléchargement d'une application.

Amazon Personalize offre la possibilité d'utiliser des données en temps réel ou par lots, en fonction de ce qui convient le mieux à votre cas d'utilisation. Par exemple, les données en temps réel peuvent être plus appropriées pour les recommandations de produits ou de contenu sur un site web ou une application. Améliorez la pertinence de vos recommandations en vous adaptant aux idées changeantes de vos utilisateurs en temps réel. Les données par lots peuvent être plus appropriées pour les grandes campagnes de notification. Par exemple, vous pouvez faire des calculs de recommandations pour de très nombreux utilisateurs ou articles en une seule opération, stockez-les et ajoutez-les dans des flux de travail par lots, par exemple les systèmes d'e-mails. Amazon Personalize prend également en charge les importations de données en masse incrémentielles afin de mettre à jour vos données et d'améliorer la qualité de vos recommandations. Vous pouvez facilement ajouter de nouveaux enregistrements aux données existantes dans vos ensembles de données.

Pour formuler des recommandations pertinentes, vous devez tenir compte du contexte dans lequel elles sont formulées. Grâce aux recommandations contextuelles, vous pouvez offrir une expérience plus personnalisée aux clients et améliorer la pertinence des recommandations en les générant dans un contexte, par exemple le type d'appareil, l'heure de la journée, etc.