Amazon Personalize이란 무엇인가요? - Amazon Personalize

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Amazon Personalize이란 무엇인가요?

Amazon Personalize는 데이터를 사용하여 사용자를 위한 항목 추천을 생성하는 완전 관리형 기계 학습 서비스입니다. 또한 특정 항목 또는 항목 메타데이터에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 사용자 세그먼트를 생성할 수 있습니다.

일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 동영상 스트리밍 앱 개인 낮춤 — 사전 구성되거나 사용자 지정이 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 스트리밍 앱에 여러 유형의 개인 맞춤형 동영상 추천을 추가할 수 있습니다. 예: 가장 적합한 추천 제품, X와 유사한 제품, 가장 인기 있는 제품 동영상 추천 등.

  • 전자상거래 앱에 제품 추천 추가 — 사전 구성되거나 사용자 지정이 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 여러 유형의 개인 맞춤형 제품 추천을 소매 앱에 추가할 수 있습니다. 예: 추천 제품, 자주 함께 구매한 제품X를 본 고객도 보는 제품 제품 추천.

  • 앱에 실시간 차선책 작업 추천 추가 – 사용자 지정 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 사용자가 행동을 기반으로 행할 가능성이 가장 높은 작업을 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 로열티 프로그램 등록, 모바일 앱 다운로드 또는 홍보 이메일 구독을 위한 실시간 추천을 추가할 수 있습니다.

  • 개인 맞춤형 이메일 생성 — 사용자 지정 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 이메일 목록에 있는 모든 사용자를 위한 배치 추천을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 AWS 서비스 또는 타사 서비스를 사용하여 카탈로그의 항목을 추천하는 개인 맞춤형 이메일을 사용자에게 보낼 수 있습니다.

  • 타겟 마케팅 캠페인 생성 — Amazon Personalize를 사용하여 카탈로그의 항목과 상호작용할 가능성이 가장 높은 사용자 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 AWS 서비스 또는 타사 서비스를 사용하여 다양한 항목을 다양한 사용자 세그먼트에 홍보하는 타겟 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

  • 검색 결과 개인 맞춤 — 사용자 지정 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 사용자에 맞게 검색 결과를 개인 맞춤할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Personalize는 사용자가 생성한 검색 결과의 순위를 다시 매길 수 있습니다. OpenSearch

대부분의 사용 사례에서 Amazon Personalize는 주로 항목 상호 작용 데이터를 기반으로 추천을 생성합니다. 항목 상호 작용 데이터는 사용자가 카탈로그의 항목과 상호 작용하면서 생성됩니다. 사용자가 다른 항목을 클릭하는 경우를 예로 들 수 있습니다. 항목 상호 작용 데이터는 CSV 파일의 과거 대량 상호 작용 레코드와 사용자가 카탈로그와 상호 작용할 때 발생한 실시간 이벤트 모두에서 가져올 수 있습니다. Amazon Personalize는 장르, 가격, 성별 등 항목과 사용자의 데이터를 사용하기도 합니다. 또한 차선책 작업 시나리오에서는 작업 및 작업 상호 작용 데이터를 사용합니다.

대량 데이터를 가져올 때 Amazon 데이터 랭글러를 사용하여 40개 이상의 소스에서 SageMaker 데이터를 가져와서 Amazon Personalize에 사용할 수 있도록 준비할 수 있습니다. 자세한 설명은 AmazonAmazon SageMaker Data Wrangler를 사용하여 데이터를 준비하고 가져오기 섹션을 참조하세요.

Amazon Personalize에는 실시간 개인 맞춤을 위한 API 작업과 대량 추천 및 사용자 세그먼트를 위한 배치 작업이 포함되어 있습니다. 비즈니스 도메인에 대한 사용 사례 최적화 추천으로 빠르게 시작하거나 구성 가능한 사용자 지정 리소스를 직접 생성할 수 있습니다.

Amazon Personalize 요금

Amazon Personalize에는 최소 요금 및 선수금이 없습니다. AWS 프리 티어는 사용 가능한 AWS 지역당 최대 20GB의 데이터 처리, 적격 AWS 지역당 최대 100시간의 교육 시간, 최대 180,000개의 추천 요청의 월간 할당량을 제공합니다. 프리 티어는 처음 2개월 동안 유효합니다.

전체적인 요금 및 가격 목록은 Amazon Personalize 요금 단원을 참조하세요.

Amazon Personalize는 다른 AWS 서비스 및 솔루션과 원활하게 통합됩니다. 예를 들어, 다음을 수행할 수 있습니다.

타사 서비스

Amazon Personalize는 다양한 타사 서비스와 잘 연동됩니다.

  • Amplitude — Amplitude를 사용하면 사용자 행동을 추적하여 사용자의 행동을 이해할 수 있습니다. Amplitude 및 Amazon Personalize를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 AWS 파트너 네트워크(APN) 블로그 게시물: Amplitude와 Amazon Personalize를 통한 개인 맞춤의 효율성 측정을 참조하세요.

  • Braze — Braze를 사용하면 카탈로그의 항목을 추천하는 개인 맞춤형 이메일을 사용자에게 보낼 수 있습니다. Braze는 시장을 선도하는 메시징 플랫폼(이메일, 푸시, SMS)입니다. Amazon Personalize와 Braze를 통합하는 방법을 보여주는 워크숍은 Amazon Personalize 워크숍을 참조하세요.

  • mParticle — mParticle을 사용하면 앱에서 이벤트 데이터를 수집할 수 있습니다. mParticle과 Amazon Personalize를 사용하여 개인 맞춤형 제품 추천을 구현하는 방법을 보여주는 예제는 기계 학습에 CDP의 성능을 활용하는 방법: 2부를 참조하세요.

  • Optimizely를 사용하면 Amazon Personalize 추천에서 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. Optimizely와 Amazon Personalize를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 강력한 기계 학습과 실험을 결합하기 위한 Optimizel와 Amazon Personalize의 통합을 참조하세요.

  • 세그먼트 — 세그먼트를 사용하면 Amazon Personalize로 데이터를 보낼 수 있습니다. 세그먼트를 Amazon Personalize와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Personalize 목적지를 참조하세요.

전체 파트너 목록은 Amazon Personalize 파트너를 참조하세요.

자세히 알아보기

Amazon Personalize에 대한 추가 정보는 다음 리소스에서 확인할 수 있습니다.