优化亚马逊个性化:在A / B测试和个性化中建立与领导者的获奖体验

使用优化的完整堆栈来测试不同的亚马逊个性化模型,推动参与和增加收入。

发布并优化个性化体验更快

机器学习可以提供更相关的建议和内容,但调整模型是耗时的。

A / B测试亚马逊在您的网站或应用程序上为自己的业务构建的算法,并更快地创建更个性化的客户体验。

提高客户与个性化的参与

A / B测试不同的ML算法与独特的客户 细分并提供推动更多的建议 conversions

  • 更快创新

    迭代ML ML算法的多个版本并快速提高用户体验。

  • 衡量影响

    获取实时结果,了解您的个性化体验如何执行,减少猜测并量化对您的应用程序和业务指标的影响。

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使用优化完整堆栈来测试不同的Amazon个性化模型

优化的实验平台随机将用户分配给不同的经验并跟踪对业务指标的影响。实时仪表板提供统计信心的结果。

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安全地推出并回滚不同的个性化模型到不同的客户段

优化平台具有受众瞄准和功能管理解决方案,因此您可以设置哪些客户查看哪些经验。向客户的百分比推出个性化更新,并在没有部署的情况下回滚。

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通过提供实时产品和内容建议,提高订婚和转换

Amazon个性化基于在亚马逊的机器学习中的20多年的研究,就像拥有自己的Amazon.com推荐系统。

优化亚马逊个性化

有兴趣学习亚马逊的优化性个性化可以帮助您向客户提供建议和相关内容吗? 在这里注册简要演示。

欢迎回来. 不是你?

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