Amazon Personalize - Amazon Personalize

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Amazon Personalize

Amazon Personalize 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 수도 있습니다.

일반적인 사용 사례 예는 다음과 같습니다.

  • 비디오 스트리밍 앱 개인화— 미리 구성되거나 사용자 지정 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 스트리밍 앱에 여러 유형의 맞춤형 비디오 추천을 추가할 수 있습니다. 예,당신을 위한 최고의 추천 상품,X와 더 비슷함가장 인기비디오 권장 사항.

  • 전자상거래 앱에 제품 추천 추가— 미리 구성되거나 사용자 지정 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 소매 앱에 여러 유형의 맞춤형 제품 추천을 추가할 수 있습니다. 예,당신을 위한 추천,와 함께 구입한X를 본 고객도 조회했습니다제품 권장 사항.

  • 개인화된 이메일 만들기— 사용자 지정 가능한 Amazon Personalize 리소스를 사용하여 이메일 목록에 있는 모든 사용자에 대한 배치 추천을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 사용할 수 있습니다.AWS서비스또는타사 서비스카탈로그에 있는 항목을 추천하는 맞춤형 이메일을 사용자에게 보낼 수 있습니다.

  • 타겟팅 마케팅 캠페인 만들기— Amazon Personalize Personalize를 사용하여 카탈로그의 항목과 상호 작용할 가능성이 높은 사용자 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 사용할 수 있습니다.AWS서비스또는타사 서비스여러 사용자 세그먼트에 다양한 항목을 홍보하는 타겟팅 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

Amazon Personalize Personalize에는 실시간 개인화를 위한 API 작업과 대량 추천 및 사용자 세그먼트를 위한 배치 작업이 포함됩니다. 비즈니스 도메인의 사용 사례에 최적화된 추천서를 사용하여 빠르게 시작하거나 구성 가능한 사용자 지정 리소스를 직접 만들 수 있습니다.

Amazon Personalize Personalize를 사용하면 CSV 파일의 과거 대량 상호 작용 레코드와 사용자가 카탈로그와 상호 작용할 때 발생한 실시간 이벤트 모두에서 데이터를 가져올 수 있습니다. Amazon Personalize Personalize에서 추천을 생성하려면 먼저 상호 작용 데이터에 다음이 있어야 합니다.

  • 카탈로그에 있는 항목과 상호 작용하는 사용자의 상호 작용 기록이 1000개 이상 기록됩니다. 이러한 상호 작용은 대량 가져오기나 스트리밍된 이벤트 또는 둘 다에서 비롯된 것일 수 있습니다.

  • 최소 25개의 고유 사용자 ID와 각각 최소 2개의 상호 작용.

사용 사례에 따라 추가 데이터 요구 사항이 있을 수 있습니다. 데이터가 충분하지 않은 경우 Amazon Personalize Personalize를 사용하여 먼저 실시간 이벤트 데이터를 수집할 수 있습니다. 이벤트를 충분히 기록하면 Amazon Personalize Personalize에서 권장 사항을 생성할 수 있습니다.

Amazon Personalize

Amazon Personalize 최소 요금 및 선수금은 없습니다. Amazon Personalize Personalize의 비용은 데이터 처리, 교육 및 추천 요청 수에 따라 달라집니다.

AWS프리 티어사용 가능한 데이터 처리량당 최대 20GB의 월별 할당량을 제공합니다.AWS지역, 자격 요건당 최대 100시간의 교육 시간AWS지역 및 월별 최대 50 TPS-시간의 실시간 추천 프리 티어는 사용 첫 2개월 동안 유효합니다.

전체적인 요금 및 가격 목록은 단원을 참조하십시오.Amazon Personalize.

Amazon PersonalizeAWS서비스 및 솔루션. 예를 들어 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 사용AWS Amplify사용자 상호작용 이벤트를 기록할 수 있습니다. Amplify JavaScript웹 클라이언트 애플리케이션의 이벤트를 기록하는 라이브러리 및 서버 코드에 이벤트를 기록하기 위한 라이브러리입니다. 자세한 내용을 알아보려면 다음 섹션을 참조하세요.Amplify.

  • 다음을 사용하여 Amazon 개인화 작업을 자동화하고 예약하십시오.Machine Learning 통한 맞춤형 경험 유지. 이것은AWS솔루션 구현은 데이터 가져오기, 솔루션 버전 교육, 배치 워크플로를 비롯한 Amazon Personalize 워크플로를 자동화합니다.

  • Amazon 사용 CloudWatch Amazon Personalize 자세한 내용을 알아보려면 다음 섹션을 참조하세요.를 통해 출시 및 A/B 실험 수행 CloudWatch Evidently에서아마존 CloudWatch 사용 설명서.

  • Amazon Pinpoint Pinpoint를 사용하여 타겟팅 마케팅 캠페인을 생성하십시오. Amazon Pinpoint 및 Amplify를 사용하여 마케팅 이메일 캠페인 및 웹 앱에 Amazon Personalize 권장 사항을 추가하는 방법을 보여주는 예제는 을 참조하십시오.앰플리파이를 사용한 웹 분석.

서드 파티

Amazon Personalize 퍼스널라이즈는 다양한 타사 서비스와 잘 작동합니다.

  • Amplitude— Amplitude를 사용하여 사용자 동작을 추적하여 사용자의 행동을 이해할 수 있습니다. 앰플리튜드 및 Amazon Personalize 사용에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.AWS파트너 네트워크 (APN) 블로그 게시물: 진폭 및 Amazon Personalize를 통한 개인화 효과 측정.

  • 브레이즈— Braze를 사용하여 카탈로그에 있는 항목을 추천하는 개인화된 이메일을 사용자에게 보낼 수 있습니다. Braze는 업계 최고의 메시징 플랫폼 (이메일, 푸시, SMS) 입니다. Amazon Personalize Personalize와 Braze를 통합하는 방법을 보여주는 워크숍은 다음을 참조하십시오.Amazon Personalize.

  • M 파티클— mParticle을 사용하여 앱에서 이벤트 데이터를 수집할 수 있습니다. mParticle과 Amazon Personalize를 사용하여 개인화된 제품 추천을 구현하는 방법을 보여주는 예제는 다음을 참조하십시오.CDP의 강력한 기능을 머신러닝에 활용하는 방법: 파트 2.

  • 최적화— Optimizely를 사용하여 Amazon Personalize 퍼스널라이즈 추천으로 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. 최적화 및 아마존 퍼스널라이즈 사용에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오.Amazon Personalize Personalize와 최적화하여 강력한 기계 학습과 실험을 결합합니다..

  • 세그먼트— 세그먼트를 사용하여 Amazon Personalize Personalize로 데이터를 보낼 수 있습니다. 세그먼트를 Amazon Personalize Personalize와 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오.Amazon Personalize.

전체 파트너 목록은 단원을 참조하십시오.Amazon Personalize.

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