AWS實(shí)踐個(gè)人化行銷 快速建立商品推薦名單
AWS解決方案架構(gòu)師Eric講解Amazon Personalize應(yīng)用場(chǎng)景。圖片來源：1111人力銀行
為了實(shí)現(xiàn)個(gè)人化行銷內(nèi)容推送，以及高效提升開信率及訂單轉(zhuǎn)換率，AWS（Amazon Web Services）於今日舉辦《AI/ML人工智慧及機(jī)器學(xué)習(xí) 解決方案日》，透過 AWS Glue Studio / Amazon Personalize 簡(jiǎn)易操作的視覺化介面，快速打造商品推薦模型及名單，進(jìn)而實(shí)踐個(gè)人化行銷。
AWS解決方案架構(gòu)師Eric Liou認(rèn)為，越來越多消費(fèi)者希望能在消費(fèi)行為獲得個(gè)人化體驗(yàn)，但卻又遇到不少門檻，首先，衡量消費(fèi)行為的資料量過於龐大，「加上運(yùn)算資源有限，而且不同用戶族群，也有各自習(xí)慣使用的模型。」
AWS表示，AWS Glue Studio是個(gè)全新圖形介面，可幫用戶以視覺化方式撰寫資料及轉(zhuǎn)換工作流程，同時(shí)也能編輯任務(wù)指令碼，在任務(wù)的每個(gè)步驟中，檢查結(jié)構(gòu)描述和資料結(jié)果，此外，除了常見的表格式資料，甚至能應(yīng)用在難以在試算表介面呈現(xiàn)如記錄檔、事件、摘要等半結(jié)構(gòu)化資料。
至於Amazon Personalize，Eric指出，該系統(tǒng)讓用戶透過ML（機(jī)器學(xué)習(xí)），將個(gè)人化建議整合到現(xiàn)有網(wǎng)站、應(yīng)用程式、電子郵件等項(xiàng)目，也可細(xì)分產(chǎn)品、類別和品牌等偏好，以利有效執(zhí)行潛在的客戶行銷活動(dòng)，「可從商品描述、用戶評(píng)論、影片大綱取得關(guān)鍵資訊。」
Eric觀察，AWS Glue Studio簡(jiǎn)易操作的介面，可加速用戶在建模前的ETL，Amazon Personalize則建置有效的推薦模型，且無需昂貴的維護(hù)成本，「相較廣發(fā)式行銷，找出個(gè)人化行銷內(nèi)容，更可達(dá)最大成效。」
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