Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer trois lancements qui vous aideront à améliorer les expériences client personnalisées en utilisant Amazon Personnaliser et l'IA générative. Que vous recherchiez une solution gérée ou que vous construisiez la vôtre, vous pouvez utiliser ces nouvelles fonctionnalités pour accélérer votre parcours.
Amazon Personalize est un service d'apprentissage automatique (ML) entièrement géré qui permet aux développeurs de proposer facilement des expériences personnalisées à leurs utilisateurs. Il vous permet d'améliorer l'engagement client en proposant des recommandations personnalisées de produits et de contenu sur les sites Web, les applications et les campagnes marketing ciblées, sans aucune expertise en ML. En utilisant recettes (algorithmes préparés pour des cas d'utilisation spécifiques) fournis par Amazon Personalize, vous pouvez proposer diverses expériences de personnalisation telles que « recommander pour vous », « fréquemment acheté ensemble », des conseils sur les prochaines meilleures actions et des campagnes marketing ciblées avec segmentation des utilisateurs.
L’IA générative transforme rapidement la façon dont les entreprises mènent leurs activités. Gartner prédit que « d’ici 2026, plus de 80 % des entreprises auront utilisé des API ou des modèles d’IA générative, ou déployé des applications basées sur l’IA générative dans des environnements de production, contre moins de 5 % en 2023 ». Même si l’IA générative peut créer rapidement du contenu, elle ne suffit pas à elle seule à fournir un degré plus élevé de personnalisation pour s’adapter aux préférences en constante évolution et nuancées des utilisateurs individuels. De nombreuses entreprises recherchent activement des solutions pour améliorer l'expérience utilisateur à l'aide d'Amazon Personalize et de l'IA générative.
Société Fox (FOX) produit et distribue du contenu d'actualité, de sport et de divertissement.
« Nous intégrons l'IA générative à Amazon Personalize afin d'offrir des expériences hyper-personnalisées à nos utilisateurs. Amazon Personalize nous a aidé à atteindre des niveaux élevés d'automatisation dans la personnalisation du contenu. Par exemple, FOX Sports a connu une augmentation de 400 % du nombre de téléspectateurs démarrés après l'événement lorsqu'il a été appliqué. Désormais, nous intégrons l'IA générative avec Amazon Bedrock à notre pipeline afin d'aider nos éditeurs de contenu à générer des collections thématiques. Nous sommes impatients d'explorer des fonctionnalités telles que Amazon Personalize Content Generator et Personalize sur LangChain pour personnaliser davantage ces collections pour nos utilisateurs.
– Daryl Bowden, vice-président exécutif des plateformes technologiques.
Annonce d'Amazon Personalize Content Generator pour rendre les recommandations plus convaincantes
Amazon Personalize a lancé Content Generator, une nouvelle fonctionnalité générative basée sur l'IA qui aide les entreprises à rendre les recommandations plus convaincantes en identifiant les liens thématiques entre les éléments recommandés. Cette fonctionnalité peut élever l'expérience de recommandation au-delà des expressions standards telles que « Les personnes qui ont acheté ceci ont également acheté… » vers des slogans plus attrayants tels que « Rise and Shine » pour une collection de produits pour le petit-déjeuner, incitant les utilisateurs à cliquer et à acheter.
Pour explorer en détail l'impact d'Amazon Personalize Content Generator, examinons deux exemples.
Cas d'utilisation 1 : titres de carrousel pour les collections de films
A micro-genre est une sous-catégorie spécialisée au sein d’un genre plus large de film, de musique ou d’autres formes de médias. Les plateformes de streaming utilisent des micro-genres pour améliorer l'expérience utilisateur en permettant aux téléspectateurs ou aux auditeurs de découvrir un contenu qui correspond à leurs goûts et intérêts spécifiques. En recommandant du contenu multimédia avec des micro-genres, les plateformes de streaming répondent à diverses préférences, augmentant ainsi l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.
Vous pouvez désormais utiliser Amazon Personalize Content Generator pour créer des titres de carrousel pour les collections de micro-genres. Tout d'abord, importez vos ensembles de données sur les interactions et les éléments des utilisateurs dans Amazon Personalize pour la formation. Vous téléchargez une liste de itemId
valeurs comme éléments de départ. Ensuite, créez une tâche d'inférence par lots en sélectionnant Recommandations thématiques avec Content Generator sur la console ou le paramètre Amazon Personalize batch-inference-job-mode
à THEME_GENERATION
dans la configuration de l'API.
En sortie d'inférence par lots, vous obtiendrez un ensemble d'éléments similaires et un thème pour chaque élément de départ. Nous fournissons également des scores de pertinence élément-thème que vous pouvez utiliser pour définir un seuil afin d'afficher uniquement les éléments fortement liés au thème. La capture d'écran suivante montre un exemple du résultat :
Par la suite, vous pouvez remplacer l'expression générique « Plus comme X » par le thème de sortie d'Amazon Personalize Content Generator pour rendre les recommandations plus convaincantes.
Cas d'utilisation 2 : Lignes d'objet des e-mails marketing
Le marketing par e-mail, bien que rentable, se heurte souvent à de faibles taux d'ouverture et à des taux de désabonnement élevés. La décision d'ouvrir un e-mail dépend essentiellement de l'attrait de la ligne d'objet, car c'est la première chose que les destinataires voient avec le nom de l'expéditeur. Cependant, rédiger des lignes d’objet attrayantes peut souvent s’avérer fastidieux et prendre beaucoup de temps.
Désormais, avec Amazon Personalize Content Generator, vous pouvez créer plus efficacement des lignes d'objet ou des titres convaincants dans le corps de l'e-mail, personnalisant ainsi davantage vos campagnes par e-mail. Vous suivez le même processus d'ingestion de données, de formation et de création d'une tâche d'inférence par lots que dans le cas d'utilisation précédent. Voici un exemple d'e-mail marketing intégrant le résultat d'Amazon Personalize à l'aide de Content Generator, notamment un ensemble d'éléments recommandés et une ligne d'objet générée :
Ces exemples montrent comment Amazon Personalize Content Generator peut vous aider à créer une expérience de navigation plus attrayante ou une campagne marketing plus efficace. Pour des instructions plus détaillées, reportez-vous à Recommandations de lots thématiques.
Annonce de l'intégration de LangChain pour intégrer de manière transparente Amazon Personalize au framework LangChain
LangChaîne est un puissant framework open source qui permet l'intégration avec de grands modèles de langage (LLM). Les LLM sont généralement polyvalents, mais peuvent avoir des difficultés avec des tâches spécifiques à un domaine où un contexte plus approfondi et des réponses nuancées sont nécessaires. LangChain permet aux développeurs dans de tels scénarios de créer des modules (agents/chaînes) pour leurs tâches spécifiques d'IA générative. Ils peuvent également introduire du contexte et de la mémoire dans les LLM en connectant et en chaînant les invites LLM pour résoudre différents problèmes. cas d'utilisation.
Nous sommes ravis de lancer l'intégration de LangChain. Grâce à cette nouvelle fonctionnalité, les constructeurs peuvent utiliser la chaîne personnalisée Amazon Personalize sur LangChain pour intégrer de manière transparente Amazon Personalize aux solutions d'IA générative. L'ajout d'une touche personnalisée aux solutions d'IA générative vous aide à créer des interactions plus personnalisées et pertinentes avec les utilisateurs finaux. L'extrait de code suivant montre comment vous pouvez appeler Amazon Personalize, récupérer des recommandations pour une campagne ou un recommandateur et les intégrer de manière transparente dans vos applications d'IA générative au sein de l'écosystème LangChain. Vous pouvez également l'utiliser pour chaînes séquentielles.
Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour créer des copies marketing personnalisées, générer des résumés concis du contenu recommandé, recommander des produits ou du contenu dans des chatbots et créer des expériences client de nouvelle génération grâce à votre créativité.
Amazon Personalize vous permet désormais de renvoyer des métadonnées dans la réponse d'inférence pour améliorer le flux de travail de l'IA générative
Amazon Personalize améliore désormais votre flux de travail d'IA générative en activant les métadonnées des éléments de retour dans le cadre de la sortie d'inférence. L’obtention de recommandations accompagnées de métadonnées permet de fournir plus facilement un contexte supplémentaire aux LLM. Ce contexte supplémentaire, tel que le genre et la description du produit, peut aider les modèles à mieux comprendre les attributs des articles afin de générer un contenu plus pertinent.
Amazon Personalize prend en charge cette fonctionnalité pour les deux recettes personnalisées ainsi que recommandateurs optimisés pour le domaine. Lors de la création d'une campagne ou d'un parrain, vous pouvez activer l'option permettant de renvoyer des métadonnées avec les résultats de la recommandation, ou ajuster le paramètre en mettant à jour la campagne ou le parrain. Vous pouvez sélectionner jusqu'à 10 champs de métadonnées et 50 résultats de recommandation pour renvoyer des métadonnées lors d'un appel d'inférence, via l'API Amazon Personalize ou la console Amazon Personalize.
Voici un exemple dans l'API :
Conclusion
Chez AWS, nous innovons constamment au nom de nos clients. En introduisant ces nouveaux lancements optimisés par Amazon Personalize et Amazon Bedrock, nous enrichirons tous les aspects de l'expérience du constructeur et de l'utilisateur, augmentant ainsi l'efficacité et la satisfaction de l'utilisateur final. Pour en savoir plus sur les fonctionnalités abordées dans cet article, consultez Fonctionnalités Amazon Personalize et par Amazon personnaliser le guide du développeur.
À propos des auteurs
Jingwen Hu est un chef de produit technique senior travaillant avec AWS AI/ML au sein de l'équipe Amazon Personalize. Dans ses temps libres, elle aime voyager et découvrir la cuisine locale.
Pranav Agarwal est ingénieur logiciel senior chez AWS AI/ML et travaille à l'architecture de systèmes logiciels et à la création de systèmes de recommandation basés sur l'IA à grande échelle. En dehors du travail, il aime lire, courir et patiner.
Rishabh Agrawal est un ingénieur logiciel senior travaillant sur les services d'IA chez AWS. Dans ses temps libres, il aime faire de la randonnée, voyager et lire.
Ashish Lal est un responsable marketing produit senior qui dirige le marketing produit pour les services d'IA chez AWS. Il possède 9 ans d'expérience en marketing et a dirigé les efforts de marketing de produits pour le traitement intelligent des documents. Il a obtenu sa maîtrise en administration des affaires à l'Université de Washington.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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