Potenziate le vostre soluzioni di marketing con Amazon Personalize e l’IA generativa
Potenziate la vostra strategia di marketing con Amazon Personalize e l'IA generativa
L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il modo in cui le imprese fanno affari. Le organizzazioni utilizzano l’IA per migliorare le decisioni basate sui dati, migliorare le esperienze omnicanale e guidare lo sviluppo di prodotti di prossima generazione. Le imprese utilizzano l’IA generativa specificamente per potenziare i loro sforzi di marketing attraverso e-mail, notifiche push e altri canali di comunicazione in uscita. Gartner prevede che “entro il 2025, il 30% dei messaggi di marketing in uscita delle grandi organizzazioni sarà generato sinteticamente”. Tuttavia, l’IA generativa da sola non è sufficiente per fornire comunicazioni coinvolgenti ai clienti. La ricerca mostra che la comunicazione più incisiva è personalizzata, mostrando il messaggio giusto all’utente giusto al momento giusto. Secondo McKinsey, “il 71% dei consumatori si aspetta che le aziende offrano interazioni personalizzate”. I clienti possono utilizzare Amazon Personalize e l’IA generativa per creare contenuti concisi e personalizzati per le campagne di marketing, aumentare l’interazione con gli annunci e migliorare i chatbot conversazionali.
Gli sviluppatori possono utilizzare Amazon Personalize per creare applicazioni basate sullo stesso tipo di tecnologia di machine learning (ML) utilizzata da Amazon.com per raccomandazioni personalizzate in tempo reale. Con Amazon Personalize, gli sviluppatori possono migliorare l’interazione degli utenti attraverso raccomandazioni personalizzate di prodotti e contenuti, senza bisogno di competenze di ML. Utilizzando le “ricette” (algoritmi preparati per supportare casi d’uso specifici) fornite da Amazon Personalize, i clienti possono offrire una vasta gamma di personalizzazioni, incluse raccomandazioni di prodotti o contenuti specifici, ordinamento personalizzato e segmentazione degli utenti. Inoltre, come servizio di intelligenza artificiale completamente gestito, Amazon Personalize accelera le trasformazioni digitali dei clienti con ML, semplificando l’integrazione di raccomandazioni personalizzate nei siti web, nelle applicazioni, nei sistemi di email marketing, e così via.
In questo post, illustriamo come puoi migliorare le tue campagne di marketing utilizzando Amazon Personalize e l’IA generativa con Amazon Bedrock. Insieme, Amazon Personalize e l’IA generativa ti aiutano a personalizzare il tuo marketing in base alle preferenze individuali dei consumatori.
Come esattamente Amazon Personalize e Amazon Bedrock lavorano insieme per raggiungere questo obiettivo? Immagina di essere un marketer che desidera inviare e-mail personalizzate agli utenti raccomandando loro film che potrebbero piacergli in base alle loro interazioni sulla tua piattaforma. O forse vuoi inviare e-mail mirate a un segmento di utenti per promuovere una nuova scarpa in cui potrebbero essere interessati. I seguenti casi d’uso utilizzano l’IA generativa per migliorare due comuni e-mail di marketing.
- Incontra Llemma il modello di linguaggio matematico di prossima generazione che supera i risultati attuali
- 2023 ACM-IEEE CS George Michael Memorial HPC Fellowship I destinatari sono stati nominati
- Rappresentazione dei nativi americani carente nei ruoli tecnologici degli Stati Uniti
Caso d’uso 1: Utilizzare l’IA generativa per inviare e-mail mirate personalizzate uno-a-uno
Con Amazon Personalize e Amazon Bedrock, puoi generare raccomandazioni personalizzate e creare messaggi in uscita con un tocco personale adattati a ciascun utente.
Il diagramma seguente illustra l’architettura e il flusso di lavoro per la consegna di e-mail personalizzate mirate alimentate da IA generativa.
Innanzitutto, importa il tuo dataset di interazioni degli utenti in Amazon Personalize per l’addestramento. Amazon Personalize addestra automaticamente un modello utilizzando la “Top Picks for You” ricetta. Come output, Amazon Personalize fornisce raccomandazioni che si allineano alle preferenze degli utenti.
Puoi utilizzare il seguente codice per identificare gli elementi consigliati per gli utenti:
get_recommendations_response = personalize_runtime.get_recommendations( recommenderArn = workshop_recommender_top_picks_arn, userId = str(user_id), numResults = number_of_movies_to_recommend)Per ulteriori informazioni, consulta il riferimento API di Amazon Personalize.
Il risultato fornito delle raccomandazioni viene inserito in Amazon Bedrock utilizzando un prompt, che include le tue preferenze dell’utente, la demografia e gli articoli consigliati da Amazon Personalize.
Ad esempio, un marketer che desidera creare una email personalizzata affascinante e divertente per un utente potrebbe utilizzare il seguente prompt:
Crea una email personalizzata affascinante e divertente in modo che l’utente sia coinvolto. L’utente ha recentemente guardato film per famiglie. Questi sono gli articoli consigliati – La Sirenetta, Encanto, Spider-Man: Into the Spider-Verse.
Invocando uno dei modelli di base (FM) forniti in Amazon Bedrock, come Claude 2, con il prompt e il codice di esempio che segue, puoi creare una email personalizzata per un utente:
personalized_email_response = bedrock_client.invoke_model( body = prompt, modelId = identifier_del_modello)Per ulteriori informazioni, consulta il riferimento API di Amazon Bedrock.
Amazon Bedrock restituisce una email personalizzata per l’utente:
Oggetto: Innamorati di questa selezione consigliata per la serata cinematografica!
Cara <nome utente>,
Desideri la piacevolezza dell’autunno? Nessun problema! Controlla le nostre tre migliori raccomandazioni per i film che ti faranno sentire accogliente sul divano con i tuoi cari:
1. La Sirenetta: Questo classico film Disney parla di una principessa sirena di nome Ariel, che sogna il mondo degli umani. A causa della sua fascinazione, fa un patto con la strega marina Ursula e impara una grande lezione.
2. Encanto: Questo film Disney parla dei Madrigal, una famiglia colombiana che vive in una casa magica. Ogni membro della famiglia ha un dono unico, tranne la giovane Maribel che deve aiutare a salvare la sua famiglia.
3. Spider-Man: Into the Spider-Verse: Questo film d’animazione sui supereroi è un film d’azione imperdibile. Spider-man, un adolescente di Brooklyn di nome Miles Morales, si unisce ad altre persone con poteri simili a quelli di un ragno per salvare il multiverso.
Con personaggi adorabili, melodie orecchiabili e storie emozionanti, non puoi sbagliare con nessuno di questi tre film. Prendi un po’ di popcorn perché ti attende un piacere!
Caso d’uso 2: Utilizzare l’IA generativa per migliorare le campagne di marketing one-to-many
Quando si tratta di email marketing one-to-many, i contenuti generici possono portare a un basso coinvolgimento (cioè un basso tasso di apertura e di cancellazione dell’iscrizione). Un modo per evitare questo risultato è creare manualmente variazioni di messaggi esterni con oggetti convincenti. Ciò può comportare un uso inefficiente del tempo. Integrando Amazon Personalize e Amazon Bedrock nel tuo flusso di lavoro, puoi identificare rapidamente il segmento interessato degli utenti e creare variazioni dei contenuti delle email con maggiore rilevanza e coinvolgimento.
Il diagramma seguente illustra l’architettura e il flusso di lavoro per elevare le campagne di marketing supportate da IA generativa.
Per comporre email one-to-many, importa prima il tuo set di dati delle interazioni degli utenti in Amazon Personalize per l’addestramento. Amazon Personalize addestra il modello utilizzando la ricetta di segmentazione degli utenti. Con la ricetta della segmentazione degli utenti, Amazon Personalize identifica automaticamente gli utenti singoli che dimostrano una propensione per gli articoli scelti come pubblico target.
Per identificare il pubblico target e recuperare i metadati di un articolo puoi utilizzare il seguente codice di esempio:
create_batch_segment_response = personalize.create_batch_segment_job( jobName = job_name, solutionVersionArn = solution_version_arn, numResults = number_of_users_to_recommend jobInput = { "s3DataSource": { "path": batch_input_path } }, jobOutput = { "s3DataDestination": { "path": batch_output_path } })Per ulteriori informazioni, consulta il riferimento API di Amazon Personalize.
Amazon Personalize restituisce un elenco di utenti consigliati da mirare per ogni elemento in batch_output_path. Puoi quindi invocare il segmento utenti su Amazon Bedrock utilizzando uno dei FM insieme alla tua richiesta.
Per questo caso d’uso, potresti voler promuovere una sneaker appena uscita tramite e-mail. Un esempio di richiesta potrebbe includere quanto segue:
Per il segmento utenti “sneaker heads”, crea un’e-mail accattivante che promuova l’ultima sneaker “Ultra Fame II”. Fornisci agli utenti il codice sconto FAME10 per risparmiare il 10%.
Similmente al primo caso d’uso, userai il seguente codice su Amazon Bedrock:
personalized_email_response = bedrock_client.invoke_model( body = prompt, modelId = identifier_of_the_model)Per ulteriori informazioni, consulta il riferimento API di Amazon Bedrock.
Amazon Bedrock restituisce un’e-mail personalizzata basata sugli articoli scelti per ogni utente come mostrato:
Oggetto: <<name>>, il tuo biglietto per la Hall of Fame ti aspetta
Ciao <<name>>,
L’attesa è finita. Dai un’occhiata alla nuova Ultra Fame II! È la scarpa Ultra Fame più innovativa e confortevole di sempre. Il suo nuovo design farà girare la testa ad ogni tuo passo. Inoltre, otterrai un mix di comfort, supporto e stile che è sufficiente per entrare nella Hall of Fame.
Non aspettare che sia troppo tardi. Usa il codice FAME10 per risparmiare il 10% sul tuo prossimo paio.
Per testare e determinare la e-mail che porta al maggior coinvolgimento, puoi utilizzare Amazon Bedrock per generare una variazione di oggetti e contenuti accattivanti in una frazione del tempo che richiederebbe produrre manualmente contenuti di test.
Conclusioni
Integrando Amazon Personalize e Amazon Bedrock, puoi offrire contenuti promozionali personalizzati al pubblico giusto.
L’IA generativa alimentata da FM sta cambiando il modo in cui le aziende creano esperienze iper-personalizzate per i consumatori. I servizi AI di AWS, come Amazon Personalize e Amazon Bedrock, possono aiutare a consigliare e fornire prodotti, contenuti e messaggi di marketing convincenti personalizzati per i tuoi utenti. Per ulteriori informazioni sul lavoro con l’IA generativa su AWS, consulta Annunci di Nuovi Strumenti per la Creazione con l’IA Generativa su AWS.
