Características de Amazon Personalize

Maximice el compromiso y la lealtad a la marca recomendando de forma proactiva acciones adaptadas a las necesidades individuales de sus usuarios en tiempo real. La receta de Next Best-Action (aws-next-best-action) genera recomendaciones sobre las acciones que es más probable que los usuarios realicen en función de su comportamiento anterior. Utilice la receta de Next-Best-Action para recomendar acciones de gran valor, como inscribirse en programas de fidelización, suscribirse a un boletín informativo, explorar una nueva categoría, descargar una aplicación, etc. Más información.

Amazon Personalize ofrece una segmentación inteligente de usuarios para que pueda hacer campañas de búsqueda más eficaces a través de sus canales de marketing. Con nuestra dos nuevas recetas, puede segmentar automáticamente sus usuarios según sus intereses en diferentes categorías de productos, marcas y mucho más. “aws-item-affinity” identifica a los usuarios según sus intereses en artículos individuales, como películas, canciones o productos. “aws-item-attribute” identifica a los usuarios según los atributos que les interesan, como el género o el precio. La segmentación inteligente de usuarios puede servirle para conseguir una mayor interacción con las campañas de marketing, aumentar la retención a través de mensajes específicos y mejorar el retorno de inversión de sus inversiones en marketing. Más información.

Las recomendaciones adaptadas específicamente para casos de uso comunes en sectores, como la venta minorista y el contenido multimedia y entretenimiento, agilizan y facilitan la entrega de experiencias de usuario de alto rendimiento y personalizadas. Puede elegir casos de uso como “Se suelen comprar en conjunto”, “Es tendencia ahora”, “Porque vio X”, “Recomendaciones principales para usted” y mucho más. Puede asignar los datos a un recomendador que se aplique a su necesidad comercial mientras Amazon Personalize elige las configuraciones óptimas para su caso de uso y automatiza el trabajo de crear y mantener recomendaciones personalizadas, lo que acelera el tiempo de salida al mercado. Más información.

La receta de personalización para los usuarios está optimizada para todos los casos de recomendación personalizada. Predice los artículos con los que un usuario interactuará en función de sus interacciones, artículos y conjuntos de datos. Al recomendar artículos, utiliza la exploración automática de artículos para mejorar el descubrimiento y la interacción. Más información.

Busque artículos relacionados con los usuarios para mejorar la capacidad de detección. Artículos similares (aws-similar-items) genera recomendaciones para artículos similares a uno que usted especifique. Utilice Artículos similares para facilitar a los clientes descubrir nuevos artículos de su catálogo en función de su actividad previa y los metadatos de los artículos. Recomendar artículos similares puede aumentar la interacción de los usuarios, la cantidad de clics y la tasa de conversión de su aplicación.

La clasificación personalizada consiste en una lista de artículos recomendados que se vuelven a clasificar para un usuario en especial. Esto resulta útil si tiene una colección de artículos pedidos, como resultados de búsqueda, promociones o listas organizadas, y quiere ofrecer nuevas clasificaciones personalizadas a cada uno de los usuarios. Con Amazon Personalize, puede destacar cualquier elemento que podría ser pertinente para sus usuarios mientras satisface sus prioridades comerciales y garantiza la mejor experiencia al cliente. Más información.

Uno de los mayores problemas a la hora de generar recomendaciones relevantes es ofrecer recomendaciones apropiadas cuando agrega nuevos artículos a su catálogo. Con Amazon Personalize, puede generar recomendaciones de calidad para productos nuevos y contenido innovador. Para ello, se alcanza un equilibrio adecuado entre las recomendaciones sobre artículos nuevos y existentes de su catálogo. Más información.

El recomendador Trending-Now ayuda a los clientes a recomendar artículos que adquieren popularidad a un ritmo más rápido entre sus usuarios. Los clientes también pueden definir la frecuencia con la que identifica los artículos en tendencia, con opciones para actualizar las recomendaciones cada 30 minutos, 1 hora, 3 horas o 1 día, en función de los datos de interacciones más recientes de los usuarios.

Personalice los resultados de búsqueda con la integración de Amazon Personalize y OpenSearch. La búsqueda es crucial para captar a los usuarios, ya que atrae tráfico de alta intención de personas que buscan productos específicos. Mejore la relevancia de los resultados de búsqueda incorporando las necesidades e intereses únicos de cada usuario mediante la inteligencia basada en el ML de Amazon Personalize. Con el complemento Clasificación de búsqueda de Amazon Personalize de OpenSearch v2.9 y versiones posteriores, puede impulsar los elementos relevantes en los resultados de búsqueda de un usuario específico en función de sus intereses, contexto e interacciones pasadas en tiempo real. También puede controlar el nivel de personalización de cada consulta de búsqueda para garantizar la máxima flexibilidad y control sobre su experiencia de búsqueda. La personalización de los resultados de búsqueda puede aumentar la participación de los usuarios, la tasa de clics y la tasa de conversión de su aplicación.

Aplique reglas comerciales para entregar una experiencia óptima al cliente. Con Amazon Personalize, puede aumentar las recomendaciones de forma automática. Por ejemplo, puede filtrar los artículos adquiridos recientemente, destacar contenido premium si un usuario está registrado en un nivel de suscripción en particular, o garantizar que se complete el 20 % de un carrusel con artículos deportivos que son tendencia. Los filtros dinámicos sirve para modificar las reglas comerciales sobre la marcha sin tener que crear permutaciones independientes. Más información.

Promueva artículos específicos o contenido basado en reglas que se alinean con sus objetivos comerciales. Con esta característica puede controlar el porcentaje de contenido promocionado dentro de sus recomendaciones para personalizar mejor cada experiencia de usuario. De manera automática, Amazon Personalize encuentra los artículos o el contenido más relevantes para promocionarlos a cada usuario dentro de las reglas comerciales proporcionadas y los distribuye en las recomendaciones del usuario. Más información.

Desbloquee la información atrapada en descripciones de productos, reseñas, sinopsis de películas y otro texto no estructurado para generar recomendaciones de mucha relevancia para los usuarios. Proporcione texto sin estructura como parte de su catálogo y Amazon Personalize automáticamente extrae información clave para usarla cuando genere recomendaciones. Los idiomas admitidos incluyen chino (simplificado y tradicional), inglés, francés, alemán, japonés, portugués y español. Más información.

Considere qué es relevante para sus usuarios y qué es importante para su negocio al generar recomendaciones. Puede definir un objetivo, además de la relevancia, para influir sobre las recomendaciones. Esto se puede aplicar para maximizar el tiempo que se pasa en una plataforma, la interacción de los usuarios, el margen de ganancia o cualquier métrica numérica que determine como importante para su negocio. Más información.

Amazon Personalize aporta flexibilidad para usar datos en tiempo real o por lote en función de que lo sea más adecuado para su caso de uso. Por ejemplo, los datos en tiempo real pueden ser más adecuados para las recomendaciones de productos o contenido en un sitio web o una aplicación. Adáptese a los cambios de intención de los usuarios en tiempo real para lograr que sus recomendaciones sean relevantes. Los datos por lote pueden ser más adecuados para las grandes campañas de notificación. Por ejemplo, puede computar recomendaciones para cantidades significativas de usuarios o artículos de una sola vez, almacenarlas e incorporarlas en flujos de trabajo orientados a lotes, como los sistemas de correo electrónico. Amazon Personalize ahora admite importaciones graduales de datos en lote; una nueva opción para actualizar sus datos y mejorar la calidad de sus recomendaciones. En los conjuntos de datos, puede agregar con facilidad nuevos registros a los datos existentes. Más información.

Para ofrecer recomendaciones relevantes, se requiere tener en cuenta el contexto en el que se van a visualizar. En el caso de las recomendaciones contextuales, se puede entregar a los clientes una experiencia más personalizada y mejorar la relevancia de las recomendaciones. Para ello, debe generarlas dentro de un contexto, por ejemplo, por tipo de dispositivo y hora del día, entre otros parámetros. Más información.

Amazon Personalize permite a los clientes entender automáticamente el impacto de Personalize en sus objetivos comerciales, como productos añadidos al carrito, visitas a la página y clics realizados. Los clientes pueden calcular el impacto de cualquier evento enviado al sistema para evaluar el resulto comercial de cualquier recomendación de Personalize. Cuando un usuario completa una acción (es decir, un evento), los datos se envían a Personalize y se calcula el impacto total. Más información.

El generador de contenido de Amazon Personalize utiliza IA generativa para hacer recomendaciones más atractivas con texto generado por modelos básicos. Mejora la personalización al acompañar cada recomendación con un fragmento personalizado que describe la similitud temática entre los elementos recomendados. Incorpórelo en carruseles de sitios web y campañas de correo electrónico para reemplazar títulos genéricos como “Más como X”, y fomente así una conexión más profunda con los usuarios finales. Más información.

Los desarrolladores pueden usar una cadena personalizada en LangChain para integrar a la perfección Amazon Personalize con las soluciones de IA generativa. Con el código LangChain preconfigurado, puede invocar Amazon Personalize, recuperar recomendaciones para una campaña o un recomendador e incorporarlas sin problemas a sus aplicaciones de IA generativas dentro del ecosistema de LangChain. Explore una variedad de casos de uso, como textos de marketing personalizados, recomendación de productos o contenido en chatbots, o generación de resúmenes concisos para contenido personalizado. Más información.

Amazon Personalize mejora su flujo de trabajo de IA generativa al permitir la devolución de metadatos del elemento como parte del resultado de la inferencia. Seleccione hasta 10 campos, como el género, la clasificación y la descripción del producto, y utilice nuestra capacidad de integración de LangChain para incorporar sin problemas estas recomendaciones enriquecidas a los modelos básicos. Este contexto enriquecido ayuda a los modelos a generar contenido altamente personalizado para aumentar la interacción con los usuarios finales. Más información.