Amazon Personalize

È molto probabile che l'offerta di raccomandazioni su prodotti e contenuti pensati su misura per il profilo e le abitudini di un utente si traducano in un tasso di conversione più elevato. Invece di offrire un'esperienza uniforme, Amazon Personalize aiuta a generare consigli su misura che si adattano al comportamento, alle preferenze e alla cronologia degli utenti, aumentandone il coinvolgimento e la soddisfazione in tempo reale.

Gli utenti desiderano consigli su articoli simili per conoscere nuovi prodotti o confrontare articoli ed essere rassicurati di aver fatto la scelta giusta. Amazon Personalize consiglia articoli simili dal tuo catalogo in tempo reale che si basano sul comportamento degli utenti; questo permette di creare esperienze e offrire consigli come: gli utenti che hanno guardato "x" hanno anche guardato "y".

Di solito le priorità aziendali richiedono di promuovere contenuti o prodotti specifici, come notizie di tendenza, un nuovo programma televisivo di successo, merce stagionale o un'offerta promozionale limitata nel tempo. Che si tratti di una persona, di regole aziendali relative alla gestione del ciclo di vita del prodotto o di una riga di codice, Amazon Personalize ti consente di riordinare il tuo catalogo prodotti per raggiungere le tue priorità aziendali.

La catena di ristoranti Subway offre ai clienti di oltre 100 paesi ingredienti di qualità e combinazioni di sapori attraverso i suoi quasi 7 milioni di panini preparati su ordinazione ogni giorno.

“A Subway, l'esperienza del cliente è importante. Grazie ad Amazon Personalize, siamo in grado di distribuire suggerimenti personalizzati per le nostre infinite varietà di ingredienti e sapori che si adattano allo stile di vita esclusivo dei nostri indaffarati clienti. Amazon Personalize consente al nostro team di utilizzare semplici chiamate API per occuparsi dei suggerimenti senza bisogno di competenze di machine learning. Desideriamo continuare a lavorare con Amazon Personalize per fornire ai nostri clienti alla ricerca di alimenti freschi l'esperienza migliore. Abbiamo già testato con successo l'impiego di Personalize per fornire suggerimenti ai clienti che effettuano gli ordini tramite la nostra app e siamo entusiasti della possibilità di allargarci alle notifiche app personalizzate nel prossimo futuro."

Neville Hamilton, Direttore informatico ad interim - Subway

MECCA offre ai clienti i migliori prodotti di bellezza a livello mondiale nei suoi negozi al dettaglio e attraverso i suoi canali online in Australia e Nuova Zelanda. Abbiamo creato un'esperienza di shopping unica per i nostri clienti negli oltre 100 negozi della nostra catena, con un'ampia collezione di prodotti di bellezza di oltre 100 marchi, un servizio eccellente e una grande competenza nel settore.

MECCA si pone l'obiettivo di conquistare e mantenere la fiducia dei clienti. Ci siamo impegnati ad applicare il servizio che offriamo in negozio, caratterizzato da un'elevata personalizzazione, anche alla nostra esperienza online. Un proof of concept (POC) rapido ed efficace condotto con Amazon Personalize, guidato dai team di tecnologia e CRM di MECCA in collaborazione con il nostro partner Servian, ha dimostrato quanto saremmo stati in grado di ottenere senza sviluppare un motore di raccomandazioni proprietario. Dal momento dell'integrazione con Personalize, abbiamo riscontrato una risposta positiva alle nuove raccomandazioni da parte dei nostri clienti, con un aumento del 65% del click-through rate delle e-mail e un corrispondente incremento degli introiti dalle e-mail per quanto riguarda i prodotti raccomandati da Personalize. Per personalizzare ulteriormente l'esperienza cliente, abbiamo esteso l'utilizzo di Personalize ad altre aree, tra cui il nostro sito web.

Sam Bain, Direttore di eCommerce e CRM, MECCA

Orgoglioso partner digitale di alcuni dei più grandi nomi dello sport, Pulselive crea esperienze senza le quali gli appassionati di sport non possono vivere; sia che si tratti del sito Web ufficiale della Coppa del mondo di Cricket o delle app della Premier League inglese per iOS e Android.

“Siamo concentrati su come possiamo utilizzare i dati per personalizzare e migliorare l'esperienza dei fan online per i nostri clienti attraverso la piattaforma Pulselive. Con Amazon Personalize, ora offriamo agli appassionati di sport consigli personalizzati abilitati dal machine learning. Non ci consideriamo esperti di machine learning, ma abbiamo trovato Personalize semplice e l'integrazione è stata completata in pochi giorni. Per uno dei nostri clienti, una delle principali società calcistiche europee con milioni di tifosi in tutto il mondo, abbiamo immediatamente aumentato il consumo di video del 20% sul loro sito Web e sulla loro app mobile. I loro fan hanno chiaramente abbracciato questi nuovi suggerimenti. Grazie ad Amazon Personalize, saremo in grado di superare ulteriormente i limiti nella creazione di esperienze personalizzate 1:1 basate sui dati per gli appassionati di sport ovunque.”

Wyndham Richardson, Direttore generale e cofondatore - Pulselive

Domino's Pizza Enterprises Ltd (DPE) è una delle aziende più grandi al mondo nella rivendita di pizza da asporto; la sua visione è quella di diventare il leader nelle consegna a domicilio in ogni quartiere.

"Per noi di Domino’s, il cliente rappresenta il nostro focus costante, per cui lavoriamo incessantemente per migliorare e perfezionare la loro esperienza. Grazie ad Amazon Personalize, siamo ora in grado di ottenere una personalizzazione su vasta scala applicabile al nostro portfolio intero di clienti, che sarebbe stata impensabile in precedenza. Amazon Personalize ci consente di contestualizzare i singoli clienti e le loro esigenze, nonché di offrire un’esperienza di comunicazione personalizzata tramite offerte speciali e ottimi affari attraverso i nostri canali digitali."

Allan Collins, Group Chief Marketing Officer presso Domino's Pizza Enterprises

Voodoo, con sede a Parigi, in Francia, è la seconda più grande azienda di giochi mobili al mondo. Con oltre 2 miliardi di download e 300 milioni di utenti attivi mensili, la loro community di giocatori mobili si rivolge a loro per godere di successi come Helix Jump, Sake VS Block, Paper.io e molti altri giochi dalla loro libreria di oltre 160 giochi.

“I nostri team di prodotti stanno rapidamente sviluppando e lanciando nuove applicazioni ma, data l'ampiezza del nostro portafoglio, dovevamo migliorare il modo in cui coinvolgevamo i nostri utenti esistenti per aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione delle nostre app non di gioco. Usando Amazon Personalize abbiamo automatizzato consigli su misura a partire dal primo giorno di ogni utente all'interno delle app, con un conseguente aumento del 15% della fidelizzazione tra questi utenti. Inoltre, riducendo la nostra dipendenza dallo strumento di personalizzazione della casa, abbiamo ridotto i tempi di sviluppo del 53%, consentendo ai nostri team di concentrarsi sulla prossima serie di opportunità per migliorare ulteriormente le esperienze per i nostri clienti.”

Robin Mizreh, Technical Lead, Voodoo

Lotte Mart, una divisione di Lotte Co., Ltd., è un rivenditore leader della Corea del Sud che vende una varietà di prodotti alimentari, abbigliamento, giocattoli, elettronica e molti altri beni.

"Per poter rivolgere maggiormente l’attenzione sul cliente, dimensionare la nostra portata e aumentare l’utilizzo della piattaforma da parte degli utenti, abbiamo optato per Amazon Personalize che ci consente di offrire supporto a oltre 600.000 utenti della nostra app mobile M Coupon per risparmiare sulla loro esperienza di acquisto in negozio. Grazie ad Amazon Personalize abbiamo registrato un aumento di 5 volte in risposta ai prodotti consigliati rispetto alla nostra precedente soluzione di analisi di Big Data con conseguente aumento delle entrate mensili. Inoltre, Amazon Personalize ha contribuito ad aumentare fino al 40% le vendite di prodotti mai acquistati prima dai clienti. Il nuovo servizio di consulenza offerto da AWS rappresenta il primo di tanti altri lanci di tecnologie di intelligenza artificiale che coinvolge tutta la nostra organizzazione”.

Jaehyun Shin, team leader di Big Data presso Lotte Mart