Постройте лояльность к бренду, рекомендуя действия вашим пользователям с помощью Amazon Personalize Next Best Action.

Укрепите приверженность к бренду, предлагая оптимальные действия своим пользователям с помощью Amazon Personalize Next Best Action.

Amazon Personalize с гордостью объявляет о новом рецепте “Следующий оптимальный шаг” (aws-next-best-action), который поможет вам определить лучшие действия, которые следует предложить вашим отдельным пользователям, чтобы вы могли увеличить их преданность бренду и конверсию.

Amazon Personalize – это полностью управляемый сервис машинного обучения (ML), который помогает разработчикам доставлять высокоиндивидуализированные пользовательские впечатления в режиме реального времени. Он позволяет повысить вовлеченность клиентов, предоставляя персонализированные рекомендации по продуктам и контенту на веб-сайтах, приложениях и в целевых маркетинговых кампаниях. Вы можете начать работу даже без предварительного опыта работы с ML, использовать API для создания сложных возможностей персонализации всего за несколько щелчков. Вся ваша информация шифруется для обеспечения конфиденциальности и безопасности.

В этой статье мы покажем вам, как использовать рецепт “Следующий оптимальный шаг” для персонализации рекомендаций действий на основе предыдущих взаимодействий, потребностей и поведения каждого пользователя.

Обзор решения

С быстрым развитием цифровых каналов и технологических прорывов, которые делают гипериндивидуализацию более доступной, бренды сталкиваются с проблемой определения тех действий, которые максимизируют вовлеченность для каждого отдельного пользователя. Бренды либо показывают одни и те же действия всем пользователям, либо полагаются на традиционные подходы сегментации пользователей для рекомендации действий каждой группе пользователей. Однако эти подходы уже недостаточны, потому что каждый пользователь ожидает уникального опыта и склонен отказываться от брендов, которые не понимают его потребности. Более того, бренды не могут обновлять рекомендации действий в режиме реального времени из-за ручного характера процесса.

С помощью “Следующего оптимального шага” вы можете определить действия, которые наиболее вероятно заинтересуют каждого отдельного пользователя на основе его предпочтений, потребностей и истории. “Следующий оптимальный шаг” учитывает интересы каждого пользователя в текущей сессии и предлагает рекомендации по действиям в режиме реального времени. Вы можете рекомендовать такие действия, как вступление в программу лояльности, подписку на рассылку или журнал, изучение новой категории, загрузку приложения и другие действия, способствующие конверсии. Это поможет улучшить опыт каждого пользователя, предоставляя рекомендации по действиям на всем пути его взаимодействия с брендом, что способствует увеличению преданности бренду и доходности. Также это поможет повысить возврат от инвестиций в маркетинг, рекомендуя действия, которые каждый пользователь имеет высокую вероятность выполнить.

Партнеры AWS, такие как Credera, в восторге от возможностей персонализации, которые предоставит Amazon Personalize с функцией “Следующий оптимальный шаг” их клиентам.

“Amazon Personalize – это решение машинного обучения мирового уровня, которое позволяет компаниям создавать значимые клиентские впечатления во множестве случаев использования без необходимости значительной доработки или начальных затрат, типично требующихся для такого рода решений. Мы действительно в восторге от добавления возможности “Следующего оптимального шага”, которая позволит клиентам предоставлять персонализированные рекомендации по действиям, значительно улучшая их цифровые впечатления и предоставляя дополнительную бизнес-ценность. Конкретно, мы ожидаем, что все работающие в розничной или контентной сфере станут свидетелями улучшенного опыта для своих клиентов и более высоких конверсий в результате использования Amazon Personalize. Мы очень рады быть партнером AWS в этом выпуске и с нетерпением ждем возможности предоставлять бизнесу мощные решения на основе персонализации с “Следующим оптимальным шагом”.

– Джейсон Гоф, Партнер и Главный технолог, Credera.

Примеры использования

Чтобы более подробно изучить влияние этой новой функции, рассмотрим пример, в котором участвуют три пользователя: А (User_id 11999), В (User_id 17141) и С (<

Традиционно, бренды либо показывают одни и те же действия всем пользователям, либо применяют стратегии сегментации пользователей для рекомендации действий своей аудитории. Нижепредставленная таблица является примером бренда, который показывает один и тот же набор действий всем пользователям. Эти действия могут быть или не быть релевантными для пользователей, что снижает их вовлеченность с брендом.

Тип пользователя Идентификатор пользователя Рекомендации действий Ранг действия
Пользователь A 11999 Подпишитесь на программу лояльности 1
Пользователь A 11999 Загрузите мобильное приложение 2
Пользователь A 11999 Покупка в категории “Электроника” 3
Пользователь B 17141 Подпишитесь на программу лояльности 1
Пользователь B 17141 Загрузите мобильное приложение 2
Пользователь B 17141 Покупка в категории “Электроника” 3
Пользователь C 8103 Подпишитесь на программу лояльности 1
Пользователь C 8103 Загрузите мобильное приложение 2
Пользователь C 8103 Покупка в категории “Электроника” 3

Теперь давайте использовать Next Best Action для рекомендации действий для каждого пользователя. После определения действий, подходящих для рекомендаций, рецепт aws-next-best-action возвращает ранжированный список действий, персонализированный для каждого пользователя на основе вероятности пользователя выбрать определенное действие, которая варьируется от 0.0 до 1.0. В данном посте мы рассматриваем только вероятность пользователя.

В следующем примере мы видим, что для пользователя A (частый покупатель) наиболее рекомендуемым действием является подписка на программу лояльности с оценкой вероятности 1.00, что означает, что этот пользователь с наибольшей вероятностью воспользуется программой лояльности, поскольку он совершил много покупок. Таким образом, рекомендация действия «Подпишитесь на программу лояльности» пользователю A имеет высокую вероятность увеличить его вовлеченность.

Тип пользователя Идентификатор пользователя Рекомендации действий Ранг действия Оценка вероятности
Пользователь A 11999 Подпишитесь на программу лояльности 1 1.00
Пользователь A 11999 Покупка в категории “Ювелирные изделия” 2 0.86
Пользователь A 11999 Покупка в категории “Красота и груминг” 3 0.85
Пользователь B 17141 Покупка в категории “Электроника” 1 0.78
Пользователь B 17141 Подпишитесь на программу лояльности 2 0.71
Пользователь B 17141 Покупка в категории “Умные дома” 3 0.66
Пользователь C 8103 Покупка в категории “Сумки и обувь” 1 0.60
Пользователь C 8103 Загрузите мобильное приложение 2 0.48
Пользователь C 8103 Покупка в категории “Одежда” 3 0.46

Так же, Пользователь B (обычный покупатель) имеет более высокую вероятность продолжать покупки в категории «Электроника» и также покупать новые товары в похожей категории «Умные дома». Следовательно, Next Best Action рекомендует приоритизировать действия – покупку в категории «Электроника» и покупку в категории «Умные дома». Это означает, что если вы упрошаете Пользователя B приобрести товары в этих двух категориях, это может привести к большему вовлечению. Мы также отмечаем, что рекомендуется Пользователю B подписаться на программу лояльности, но с более низким показателем склонности 0,71 по сравнению с Пользователем A, у которого показатель склонности составляет 1,0. Это связано с тем, что пользователи, имеющие более глубокую историю и дальше продвигающиеся по пути покупок, больше выгоды получают от программ лояльности из-за дополнительных преимуществ и с высокой вероятностью будут взаимодействовать больше.

Наконец, мы видим, что следующим наилучшим действием для Пользователя C является покупка в категории “Сумки и обувь”, что схоже с их предыдущим действием – покупкой в категории “Одежда”. Мы также видим, что показатель склонности к загрузке мобильного приложения относительно ниже (0,48) по сравнению с другим действием – покупкой в категории “Сумки и обувь”, у которого показатель склонности выше – 0,60. Это означает, что если вы рекомендуете пользователю C приобрести товары в дополнительной категории (“Сумки и обувь”) вместо загрузки мобильного приложения, они более склонны придерживаться вашего бренда и продолжать покупки в будущем.

Для получения более подробной информации о том, как реализовать рецепт Next Best Action (aws-next-best-action), обращайтесь к документации.

Заключение

Новый рецепт Next Best Action в Amazon Personalize помогает рекомендовать правильные действия подходящим пользователям в режиме реального времени, основываясь на их индивидуальном поведении и потребностях. Это позволит вам максимизировать вовлеченность пользователей и привести к большим показателям конверсии.

Для получения дополнительной информации о Amazon Personalize, ознакомьтесь с Руководством разработчика Amazon Personalize.