Optimizely ist mit Amazon Personalize integriert, um leistungsstarkes maschinelles Lernen mit Experimentieren zu kombinieren.


Die Ermittlung des besten Kundenerlebnisses kann eine Herausforderung sein. Die Teams haben sich oft auf Umfragen, Fokusgruppen und Analysen verlassen, um herauszufinden, was die Kunden wollen, und haben dann auf der Grundlage dieser Erkenntnisse ihre Angebote entwickelt. Maschinelles Lernen kann dabei helfen, intelligentere und relevantere Inhalte zu liefern, aber die Abstimmung dieser Modelle kann zeitaufwändig sein und erfordert eine Menge manueller Analysen, um das beste Erlebnis für die Kunden zu ermitteln. Wir freuen uns, eine Integration mit Amazon Personalize ankündigen zu können, um die leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens von AWS mit der Experimentierplattform von Optimizely zu kombinieren, damit Teams maschinelle Lernmodelle testen, iterieren und einführen können, um das Customer Engagement zu steigern und Innovationen zu fördern.
Amazon Personalize macht die Bereitstellung von maschinengelernten Erlebnissen einfach
Amazon Personalize bietet Zugang zu denselben Personalisierungsmodellen, die Amazon in den letzten 20 Jahren entwickelt hat, um sein eigenes Geschäft voranzutreiben. Optimizely für Amazon Personalize ermöglicht es Software-Teams, verschiedene Varianten von Amazon Personalize-Modellen mit Hilfe der progressiven Delivery- und Experimentierplattform von Optimizely zu testen und zu wiederholen. Sobald ein Gewinnermodell ermittelt wurde, können Benutzer dieses Modell mit Hilfe der Feature Flags von Optimizely ohne Codebereitstellung einführen. Mit Echtzeit-Ergebnissen und statistischer Sicherheit können Benutzer ihre digitalen Erlebnisse kontinuierlich überwachen und optimieren.
Wie die Integration zwischen Amazon Personalize und Optimizely funktioniert
Unternehmen nutzen Amazon Personalize, um verschiedene maschinelle Lernmodelle zu trainieren. Amazon Personalize bietet maßgeschneiderte personalisierte Algorithmen wie Benutzerempfehlungen, personalisierte Rankings und verwandte Artikel. Vor der heutigen Integration stellten sich die Teams die Frage: Welcher Algorithmus wird die größten positiven Auswirkungen auf unser Geschäft haben? Und woher können wir mit Sicherheit wissen, dass die Product Recommendations unser Geschäft überhaupt verbessern?
Verbessertes Customer Engagement mit messbarem Einfluss
Mit Optimizely for Amazon Personalize können Teams ganz einfach Modellvariationen segmentieren und mit einem Prozentsatz ihres Kundenstamms testen, indem sie ein Feature Flag in Optimizely einrichten, das steuert, welches durch maschinelles Lernen unterstützte Erlebnis ihren Kunden angezeigt wird. Die Teams erhalten automatisierte Ergebnisse der Experimente und statistische Berichte, um die leistungsstärksten Modelle sicher zu identifizieren. Mit der Möglichkeit, mehrere Versionen von Machine-Learning-Modellen zu testen und zu iterieren, können Teams die Erlebnisse der Nutzer schneller verbessern. Darüber hinaus reduzieren Echtzeit-Ergebnisse mit statistischer Signifikanz über die Leistung der einzelnen Erlebnisse das Rätselraten weiter und quantifizieren die Auswirkungen auf die Anwendungs- und Geschäftskennzahlen.
Beispiel: Ergebnisse eines Experiments, das zeigt, wie erfolgreich das Amazon Personalize Recommendations Modell ist
Discover Why Forrester Recognized Optimizely as a Leader
Sicherere Releases für maschinelles Lernen
Um das Risiko noch weiter zu verringern, können das siegreiche Modell und die besten Erlebnisse an einen bestimmten Prozentsatz der Kunden und nicht an alle Kunden verteilt werden, um den Radius zu begrenzen, in dem ein Problem auftritt. Einzelne Modellparameter können aus der Ferne über das Dashboard von Optimizely aktualisiert und validiert werden. Optimizely bietet zum Beispiel ein flexibles Targeting, so dass Personalisierungsmodelle nur für bestimmte Kunden, Regionen oder andere wichtige Segmente eingesetzt werden können.
Beispiel: Einführung eines Amazon Personalisierungsmodells nur für Stammkunden
Demo Video: Wie Optimizely + Amazon Personalize bessere E-Commerce Erlebnisse ermöglicht
Ein Online-Händler könnte die Optimizely for Amazon Personalize-Integration nutzen, um Experimente durchzuführen, um herauszufinden, welches Modell des maschinellen Lernens die höchste Kaufrate bewirkt. Sehen Sie sich das folgende Video an und erfahren Sie, wie Teams diese Integration nutzen können, um ihren Umsatz zu steigern.
Wie Sie loslegen können
Um mit dieser Integration zu beginnen, schauen Sie sich das GitHub-Repositorium an.