Der von Amazon Web Services (AWS) angebotene Service namens Amazon Personalize bietet Nutzern die Möglichkeit, die gleiche Machine Learning-Technologie zur Personalisierung zu verwenden, welche Amazon selbst nutzt. Dazu werden vom Nutzer keinerlei Erfahrungen mit Machine Learning vorausgesetzt. In diesem Beitrag zeige ich Ihnen die Vorteile, Anwendungsbereiche sowie die Funktionsweise von Amazon Personalize.
- Was ist die Amazon Personalize?
- Welche Funktionen besitzt Amazon Personalize?
- Was sind die Anwendungsbereiche von Amazon Personalize?
- Welche Vorteile entstehen durch den Einsatz von Amazon Personalize?
- Wie ist die Funktionsweise von Amazon Personalize?
Das Wichtigste auf einen Blick:
- Mit Amazon Personalize lässt sich die Personalisierung des Produktangebots eines Unternehmens verbessern
- Dadurch verbessert sich die Kundenbindung sowie Konversion
- Dabei lassen sich die gleichen Algorithmen verwenden, welche Amazon selbst nutzt
- Amazon Personalize setzt keinerlei Machine Learning-Erfahrungen voraus
- In Bereichen wie dem E-Commerce oder Marketing und Vertrieb lässt sich Amazon Personalize besonders gut anwenden
- Echtzeit-Empfehlungen, schnellere Personalisierung und eine gesamte Personalisierung entlang der Customer Journey gehören zu den Vorteilen
- In der Praxis entstehen dadurch Anwendungsbereiche, wie ein personalisiertes Kauferlebnis E-Commerce, individuelle Produktempfehlungen, schnelles Auffinden relevanter Produkte und passende Produkt-Rankings
Was ist Amazon Personalize?
Dank Amazon Personalize können Nutzer ihre Inhalte personalisieren. Dazu können diese die gleiche Technologie nutzen, welche Amazon selbst zur Personalisierung nutzt. Dadurch lassen sich vom Anwender individuelle Produktangebote oder Produkt-Rankings erstellen.
Der Dienst stellt keinen starren Algorithmus dar, sondern ist ein vollständig verwalteter Machine Learning-Service. Dabei wird die gesamte benötigte Infrastruktur bereitgestellt, sodass eine gesamte Machine Learning-Pipeline zur Verfügung steht. Dazu gehören vor allem die Bereitstellung und Verarbeitung von Daten, Bereitstellung unterschiedlicher Funktionen, sowie die Auswahl geeigneter Algorithmen. Die daraus resultierenden Ergebnisse werden dem Nutzer über ein Application Programming Interface (API) bereitgestellt und es entfallen nur Kosten für die Leistung, die tatsächlich abgerufen wurde.
Welche Funktionen besitzt Amazon Personalize?
- Automatisiertes Machine Learning: Dank des Dienstes lässt sich der gesamte Machine Learning Workflow automatisieren. Hat der Nutzer jeweilige Daten über Amazon S3 eingeben, lädt Amazon Personalize die Daten automatisch und untersucht diese. Im Anschluss wählt man je nach Datenbestand den passenden Algorithmus aus.
- Echtzeitempfehlungen: Die Relevanz der Empfehlungen lässt sich erheblich steigern, wenn diese in Echtzeit ausgesprochen werden. Mithilfe des Service lassen sich erhobene Nutzerdaten in Echtzeit auswerten, um dem Kunden potentielle Produkte zu empfehlen.
- Einfache Integration in bestehende Tools: Eine weitere wesentliche Hauptfunktion des Dienstes stellt die einfache Integration in bestehende Tools dar. Der Service lässt sich über einen einfachen Inferenz-API-Befehl direkt in Websites, Apps oder andere Anwendungen integrieren. Somit erhält der Kunde ein ausgereiftes geräteübergreifende Nutzererlebnis.
Was sind die Anwendungsbereiche von Amazon Personalize?
Amazon Personalize lässt sich in unterschiedlichen Branchen einsetzen. dazu gehören vor allem:
E-Commerce
- Personalisiertes Kauferlebnis: Das Kauferlebnis lässt sich je nach Kunde und Bedarf individuell innerhalb der eigenen Homepage gestalten.
- Produktempfehlungen: Je nach Interessenslage des Kunden lassen sich unterschiedliche Produkte aktiv empfehlen. Somit erhält der Kunde schneller einen Überblick der Produkte, die ihn interessieren.
- Auffinden von relevanten Produkten: Mithilfe dieser Funktion wird der Kunde bei der Suche von Produkten, Angeboten oder Dienstleistungen unterstützt.
- Produkt-Rankings: Da sich Kunden aufgrund des hohen Angebots bei der Wahl des passenden Produkts oftmals überfordert fühlen, bietet ein Produkt-Ranking die Möglichkeit sich besser zurechtzufinden und ein geeignetes Produkt auszuwählen.
Marketing und Vertrieb
- Effizientere Marketing-Kommunikation: Verschiedene Marketing-E-Mails lassen sich je nach Kunde unterschiedlich versenden. Dadurch steigert sich die Conversion-Rate aufgrund der Kundenzentrierung erheblich.
- Verbesserter Upselling und Cross-Selling: Zudem lassen sich die vom Service erstellten Personalisierungsstrategien so nutzen, dass sich daraus Upselling- und Cross-Selling-Potenziale ausschöpfen lassen.
Welche Vorteile entstehen durch den Einsatz von Amazon Personalize?
Durch den Einsatz von Amazon Personalize entstehen für den Nutzer einige Vorteile. Dazu gehören unter anderem:
- Echtzeit-Empfehlungen: Durch die vom Service verwendenden Machine Learning-Algorithmen lassen sich Produktempfehlungen generieren, welche den Wünschen und Anforderungen des Kunden entsprechen. Dadurch verbessert sich auf lange Sicht die Kundenzufriedenheit erheblich und eine verstärkte Kundenbindung ist zu erzielen.
- Schnelle Personalisierung: Mithilfe des Dienstes lässt sich ein individuelles Empfehlungssystem mit wenigen Klicks erstellen. Da eine gesamte Machine Learning-Infrastruktur bereits zur Verfügung steht, kann das Unternehmen sofort mit der Implementierung beginnen.
- Personalisierung entlang der gesamten Customer Journey: Ob die eigene Website, Apps, SMS, E-Mail oder weitere Anwendungen, mithilfe des Service ist eine Personalisierung entlang der gesamten Customer Journey möglich. Somit lässt sich geräteübergreifend ein zufriedenstellendes Kundenerlebnis generieren.
- Hohe Datensicherheit: Dank dem Service lassen sich alle vertraulichen Daten verschlüsseln, sodass diese sich vertraulich aufbewahren lassen. Zudem erhält der Anwender selbst die Berechtigung über seine Daten und tauscht diese nicht mit Amazon oder zwischen den Kunden aus.
Wie ist die Funktionsweise von Amazon Personalize?
Der Dienst verwendet ein Machine Learning-Modell, um Personalisierung und Empfehlungen zu generieren. Das Machine Learning-Modell lässt sich mit den eigenen Daten eines Nutzers trainieren und die verwendeten Daten lassen sich in zugehörigen Datasets speichern. Nutzer von Amazon Personalize erhalten vom Service verschiedene Funktionen die sich je nach Kampagne unterscheiden.
Zudem kann ein vorhandenes Dataset im Laufe seiner Zeit wachsen, sodass sich die Modelle mit neuen, aktuellen Daten erneut trainieren lassen.
Grundsätzlich lässt sich Amazon Personalize in drei grundlegende Komponenten untergliedern:
- Amazon Personalize: dient der Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung unterschiedlicher Lösungen.
- Events – Amazon Personalize: dient der Aufzeichnung von Benutzerverhalten, um daraus Trainingsdaten abzuleiten.
- Runtime – Amazon Personalize: wird verwendet, um aus bestehenden Kampagnen Empfehlungen zu generieren
Damit diese Empfehlungen generiert werden können, nutzt Amazon verschiedenen maschinelle Lernmodelle. Diese werden mithilfe eingehender Daten trainiert. Je nach Anwendungsfall lassen sich verschiedene Algorithmen unterschiedlich trainieren.
Die erhobenen Nutzerdaten und Daten der Plattform fließen in den Dienst ein, sodass diese im Anschluss durch eine angepasste Personalisierungs- und Empfehlungs-API zur Nutzung einer Kampagne bereitstellt werden. Der Nutzer einer Plattform erhält dadurch die vom System generierten Empfehlungen.
Zudem verwaltet und prüft der von AWS angebotene Service die vorliegenden Daten selbstständig und identifiziert einzigartige Merkmale. Darüber hinaus werden eigens vom System unterschiedliche Hyperparameter ausgewählt und Modelle im Backend optimiert.
Fazit
Mithilfe des Service lassen sich Kampagnen eines Unternehmens personalisieren. Dadurch verbessert sich die Kundenbindung und das Unternehmen profitiert von langlebigen Kundenbeziehungen. Zudem ergeben sich für den Kunden einige Vorteile die das Kauferlebnis deutlich verbessern.
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