Costruisci la fedeltà al marchio consigliando azioni ai tuoi utenti con Amazon Personalize Next Best Action

Incrementa la fedeltà al marchio consigliando le migliori azioni ai tuoi utenti con Amazon Personalize Next Best Action.

Amazon Personalize è entusiasta di annunciare la nuova ricetta Next Best Action (aws-next-best-action) per aiutarti a determinare le migliori azioni da suggerire ai tuoi utenti individuali, consentendoti di aumentare la fedeltà al marchio e la conversione.

Amazon Personalize è un servizio di machine learning gestito completamente che consente agli sviluppatori di offrire esperienze utente altamente personalizzate in tempo reale. Ti consente di migliorare la partecipazione del cliente grazie alla fornitura di raccomandazioni personalizzate di prodotti e contenuti su siti web, applicazioni e campagne di marketing mirate. Puoi iniziare senza alcuna esperienza precedente di machine learning, utilizzando le API per costruire facilmente capacità sofisticate di personalizzazione in pochi clic. Tutti i tuoi dati sono crittografati per essere privati e sicuri.

In questo articolo, ti mostriamo come utilizzare la ricetta Next Best Action per personalizzare le raccomandazioni di azioni in base alle interazioni passate, ai bisogni e al comportamento di ciascun utente.

Panoramica della soluzione

Con la rapida crescita dei canali digitali e degli avanzamenti tecnologici che rendono l’iper-personalizzazione più accessibile, i marchi faticano a determinare quali azioni massimizzeranno la partecipazione per ciascun utente individuale. I marchi mostrano le stesse azioni a tutti gli utenti o si affidano a tradizionali approcci di segmentazione degli utenti per consigliare azioni a ciascun gruppo di utenti. Tuttavia, questi approcci non sono più sufficienti, perché ogni utente si aspetta un’esperienza unica e tende ad abbandonare i marchi che non comprendono le sue esigenze. Inoltre, i marchi non sono in grado di aggiornare le raccomandazioni di azioni in tempo reale a causa della natura manuale del processo.

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Con Next Best Action, puoi determinare le azioni che hanno la maggiore probabilità di coinvolgere ciascun utente in base alle sue preferenze, esigenze e storico. Next Best Action tiene conto degli interessi in sessione di ciascun utente e fornisce raccomandazioni di azioni in tempo reale. Puoi consigliare azioni come iscriversi a programmi fedeltà, iscriversi a una newsletter o una rivista, esplorare una nuova categoria, scaricare un’app e altre azioni che incoraggiano la conversione. Ciò ti consentirà di migliorare l’esperienza di ciascun utente fornendo loro raccomandazioni su azioni in tutto il loro percorso utente che aiuteranno a promuovere l’interazione e il reddito a lungo termine con il marchio. Inoltre, contribuirà a migliorare il tuo ritorno sugli investimenti di marketing consigliando l’azione che ciascun utente ha una alta probabilità di compiere.

I partner AWS come Credera sono entusiasti delle possibilità di personalizzazione che Amazon Personalize Next Best Action sbloccherà per i loro clienti.

“Amazon Personalize è una soluzione di machine learning di classe mondiale che consente alle aziende di creare esperienze significative per i clienti in una vasta gamma di casi d’uso senza un’ampia revisione o costi di implementazione iniziali tipicamente richiesti da questo tipo di soluzioni. Siamo davvero entusiasti dell’aggiunta della funzionalità Next Best Action che consentirà ai clienti di fornire raccomandazioni di azioni personalizzate, migliorando significativamente le loro esperienze digitali e generando valore aggiuntivo per il business. In particolare, ci aspettiamo che chiunque lavori nel settore del commercio al dettaglio o dei contenuti abbia un’esperienza migliore per i propri clienti e una maggiore conversione come risultato diretto dell’utilizzo di Amazon Personalize. Siamo estremamente entusiasti di essere un partner di lancio con AWS in questa versione e non vediamo l’ora di fornire alle aziende soluzioni personalizzate basate su ML con Next Best Action.”

– Jason Goth, Partner e Chief Technology Officer, Credera.

Casi d’uso di esempio

Per esplorare l’impatto di questa nuova funzionalità in maggior dettaglio, consideriamo un esempio prendendo in considerazione tre utenti: A (User_id 11999), B (User_id 17141) e C (User_id 8103), che si trovano in diverse fasi del loro percorso utente durante gli acquisti su un sito web. Vedremo quindi come Next Best Action suggerisce le azioni ottimali per ciascun utente in base alle sue interazioni passate e alle sue preferenze.

Prima di tutto, analizziamo l’insieme di dati sulle interazioni con le azioni per capire come gli utenti abbiano interagito con le azioni in passato. L’esempio seguente mostra i tre utenti e i loro diversi modelli di acquisto. L’utente A è un acquirente frequente e ha acquistato principalmente nella categoria “Bellezza e cura della persona” e “Gioielli” in passato. L’utente B è un acquirente occasionale che ha effettuato alcuni acquisti nella categoria “Elettronica” in passato, e l’utente C è un nuovo utente sul sito web che ha effettuato il suo primo acquisto nella categoria “Abbigliamento”.