Recette Next-Best-Action

La recette Next-Best-Action (aws-next-best-action) génère des recommandations en temps réel pour les meilleures actions à entreprendre par vos utilisateurs. La meilleure action suivante pour un utilisateur est celle qu'il est le plus susceptible d'entreprendre. Par exemple, vous inscrire à votre programme de fidélité, télécharger votre application ou demander une carte de crédit.

Avec Next-Best-Action, vous pouvez fournir des recommandations d'action personnalisées à vos utilisateurs lorsqu'ils utilisent votre application. Suggérer la bonne action à un utilisateur peut inciter un plus grand nombre d'utilisateurs à effectuer vos actions. En fonction des actions que vous souhaitez recommander, vous pouvez fidéliser vos clients, générer plus de revenus et améliorer l'expérience utilisateur de votre application. Pour un exemple de cas d'utilisation décrivant comment les recommandations d'action personnalisées peuvent bénéficier à une application de commerce électronique, voirExemple de cas d'utilisation.

Amazon Personalize prédit la meilleure action suivante à partir des actions que vous importez dans votre jeu de données Actions. Il identifie les actions qu'un utilisateur est le plus susceptible d'entreprendre en fonction de ses interactions avec les actions et les éléments. Si vos données d'action incluent la valeur de l'action, Amazon Personalize prend en compte la valeur de l'action. Si un utilisateur est également susceptible d'effectuer deux actions différentes, Amazon Personalize classe l'action dont la valeur est la plus élevée.

Lorsque vous recevez des recommandations d'actions en temps réel pour un utilisateur, Amazon Personalize renvoie une liste d'actions que l'utilisateur est susceptible d'effectuer au cours d'une période configurable (leaction optimization period). Par exemple, les mesures qu'ils prendront probablement au cours des 14 prochains jours. La liste est triée par ordre décroissant par indice de propension. Ce score représente la probabilité que l'utilisateur entreprenne l'action.

Jusqu'à ce que vous importiez les données d'interaction entre les actions, Amazon Personalize recommande des actions dans votre boîte sans personnalisation, et les scores de propension sont de 0,0. Une action aura un score une fois qu'elle aura obtenu les résultats suivants :

• Au moins 50 interactions d'action avec le type d'événement TAKEN.

• Au moins 50 interactions d'action avec le type d'événement NOT_TAKEN ou VIEWED.

Ces interactions d'action doivent être présentes lors de la dernière formation sur la version de la solution et doivent avoir lieu dans un délai de 6 semaines à compter de l'horodatage de la dernière interaction dans le jeu de données d'interactions d'action.

Pour plus d'informations sur les données utilisées par la recette Next-Best-Action, consultez. Ensembles de données obligatoires et facultatifs

Lorsque vous créez une solution à l'aide de la recette Next-Best-Action, vous pouvez configurer la fenêtre de temps qu'Amazon Personalize utilise pour prédire les actions à l'aide de l'action optimization periodhyperparamètre de fonctionnalité. Pour plus d’informations, consultez Propriétés et hyperparamètres.

Exemple de cas d'utilisation

Suggérer la bonne action à un utilisateur peut inciter un plus grand nombre d'utilisateurs à effectuer vos actions. En fonction des actions que vous souhaitez recommander, vous pouvez potentiellement fidéliser vos clients, générer plus de revenus et améliorer l'expérience utilisateur de votre application.

Par exemple, vous pouvez avoir une application de commerce électronique qui suggère les différentes actions suivantes :

• Abonnez-vous au programme de fidélité

• Téléchargez l'application mobile

• Achat dans la catégorie Bijoux

• Achat dans la catégorie Beauté et soins

Vous avez peut-être un utilisateur qui fait fréquemment des achats sur votre site et qui a effectué à plusieurs reprises des achats de bijoux, de produits de beauté et de produits de beauté. Pour cet utilisateur, les recommandations d'action d'Amazon Personalize et leurs scores peuvent inclure les éléments suivants :

• Abonnez-vous au programme de fidélité

  Note de propension — 1,00

• Achat dans la catégorie Bijoux

  Score de propension — 0,86

• Achat dans la catégorie Beauté et soins

  Score de propension — 0,85

Grâce à ces recommandations d'action, vous savez comment inciter l'utilisateur à s'inscrire à votre programme de fidélité. Cette action a le score de propension le plus élevé et c'est l'action que l'utilisateur entreprendra le plus probablement. Cela est dû au fait que l'utilisateur fait fréquemment des achats dans votre boutique et qu'il est susceptible de profiter des avantages de votre programme de fidélité.

Caractéristiques de la recette

La recette Next-Best-Action utilise les fonctionnalités de recette Amazon Personalize suivantes pour générer des recommandations d'action :

• Personnalisation en temps réel : Amazon Personalize utilise la personnalisation en temps réel pour mettre à jour et adapter les recommandations d'action en fonction de l'évolution des intérêts de l'utilisateur. Pour plus d’informations, consultez Personnalisation en temps réel.

• Exploration : avec l'exploration, les recommandations incluent de nouvelles actions ou des actions avec moins de données d'interactions. Pour plus d'informations sur l'exploration, consultezExploration.

• Mises à jour automatiques : grâce aux mises à jour automatiques, Amazon Personalize met automatiquement à jour le dernier modèle (version de la solution) toutes les deux heures afin d'inclure de nouvelles actions dans les recommandations issues de l'exploration. Pour plus d’informations, consultez Mises à jour automatiques.

Ensembles de données obligatoires et facultatifs

Pour utiliser la recette Next-Best-Action, vous devez créer les ensembles de données suivants :

• Actions : vous importez des données relatives à vos actions, telles que leur valeur, dans un ensemble de données Amazon Personalize Actions.

  Dans les données de vos actions, vous pouvez fournir un EXPIRATION_TIMESTAMP pour chaque action. Si une action a expiré, Amazon Personalize ne l'inclura pas dans les recommandations. Vous pouvez également fournir une valeur REPEAT_FREQUENCY pour chaque action. Cela indique le temps qu'Amazon Personalize doit attendre avant de recommander à nouveau une action après qu'un utilisateur interagisse avec celle-ci. Pour plus d'informations sur les données qu'un jeu de données Actions peut stocker, consultezEnsemble de données d'actions.

• Interactions entre objets : votre ensemble de données d'interactions entre objets doit comporter au moins 1 000 interactions entre objets. Amazon Personalize utilise les interactions entre les articles pour comprendre l'état actuel de vos utilisateurs et leurs centres d'intérêt. Pour plus d'informations sur les données relatives aux interactions entre les éléments, consultezEnsemble de données d'interactions entre objets.

Les ensembles de données suivants sont facultatifs :

• Ensemble de données d'interactions d'action : une interaction d'action est une interaction impliquant un utilisateur et une action dans votre jeu de données Actions. Vous pouvez importer les interactions entre les actions entreprises, non entreprises et vues. Bien que ces données soient facultatives, nous vous recommandons d'importer les données d'interaction entre les actions pour obtenir des recommandations de qualité. Si vous ne disposez pas de données d'interaction d'action, vous pouvez créer un jeu de données d'interactions d'action vide et enregistrer les interactions de vos clients avec les actions à l'aide de l'opération d'PutActionInteractionsAPI.

  Jusqu'à ce que vous importiez les données d'interaction entre les actions, Amazon Personalize recommande des actions dans votre boîte sans personnalisation, et les scores de propension sont de 0,0. Une action aura un score une fois qu'elle aura obtenu les résultats suivants :

  • Au moins 50 interactions d'action avec le type d'événement TAKEN.

  • Au moins 50 interactions d'action avec le type d'événement NOT_TAKEN ou VIEWED.

  Ces interactions d'action doivent être présentes lors de la dernière formation sur la version de la solution et doivent avoir lieu dans un délai de 6 semaines à compter de l'horodatage de la dernière interaction dans le jeu de données d'interactions d'action.

  Pour plus d'informations sur les données d'interactions entre actions que vous pouvez importer, consultezEnsemble de données d'interactions entre actions. Pour plus d'informations sur l'enregistrement des événements d'interaction entre actions, consultezEnregistrement des événements d'interaction entre actions.

  Note

  Avec Next-Best-Action, Amazon Personalize n'utilise pas les données d'impressions ni les métadonnées contextuelles dans un ensemble de données d'interactions Action.

• Utilisateurs : Amazon Personalize utilise toutes les données de votre ensemble de données utilisateurs pour mieux comprendre vos utilisateurs et leurs centres d'intérêt. Vous pouvez également utiliser les données d'un ensemble de données Utilisateurs pour filtrer les recommandations d'actions. Pour plus d'informations sur les données utilisateur que vous pouvez importer, consultezEnsemble de données des utilisateurs.

• Articles : Amazon Personalize utilise toutes les données de votre jeu de données Articles ainsi que de votre jeu de données d'interactions avec les articles pour identifier les liens et les modèles de leur comportement. Cela permet à Amazon Personalize de comprendre vos utilisateurs et leurs centres d'intérêt. Pour plus d'informations sur les données d'articles que vous pouvez importer, consultezEnsemble de données d'articles.

Propriétés et hyperparamètres

La recette Next-Best-Action ne prend pas en charge l'optimisation des hyperparamètres. La recette Next-Best-Action possède les propriétés suivantes :

• Nom – aws-next-best-action

• Nom de la ressource Amazon (ARN) de la recette — arn:aws:personalize:::recipe/aws-next-best-action

• Algorithme ARN — arn:aws:personalize:::algorithm/aws-next-best-action

Le tableau suivant décrit les hyperparamètres de fonctionnalité de la aws-next-best-action recette. Un hyperparamètre est un paramètre d'algorithme que vous pouvez régler pour améliorer les performances du modèle. Les hyperparamètres d’organisation de fonction contrôlent la façon de filtrer les données à utiliser dans la formation.

Le tableau fournit également les informations suivantes pour chaque hyperparamètre :

• Plage: [lower bound, upper bound]

• Type de valeur : integer (entier), Continuous (float) [continu (flottant)], Categorical (Boolean, list, string) [catégorique (booléen, liste, chaîne)]

• HPO réglable : si le paramètre peut participer au HPO

Name (Nom)	Description
Hyperparamètres de fonctionnalité
action_optimization_period	La fenêtre temporelle utilisée par Amazon Personalize pour prévoir les prochaines meilleures actions pour un utilisateur. Par exemple, les actions que l'utilisateur effectuera probablement au cours des 14 prochains jours. Si vous ne disposez pas de beaucoup de données d'interaction entre actions, spécifiez une valeur supérieure. Si vous n'êtes pas sûr de la valeur à spécifier, utilisez la valeur par défaut. Valeur par défaut : 14 Gamme : [7, 28] Type de valeur : entier HPO personnalisable : non