Aviso de fin de soporte: el 30 de octubre de 2026, AWS finalizará el soporte para Amazon Pinpoint. Después del 30 de octubre de 2026, ya no podrá acceder a la consola de Amazon Pinpoint ni a los recursos de Amazon Pinpoint (puntos de conexión, segmentos, campañas, recorridos y análisis). Para obtener más información, consulte Fin de soporte de Amazon Pinpoint. Nota: Este cambio no afecta a las API relacionadas con los SMS, los mensajes de voz, las notificaciones push móviles, la OTP y la validación de números de teléfono, por lo que son compatibles con Mensajería para usuarios finales de AWS.
Preparación para usar un modelo de recomendación con Amazon Pinpoint
Para trabajar con Amazon Pinpoint, se debe implementar un modelo de recomendaciones como una campaña de Amazon Personalize. Además, es preciso establecer determinados roles y políticas de AWS Identity and Access Management (IAM). Si desea mejorar las recomendaciones que Amazon Pinpoint recibe del modelo, también debe haber una función de AWS Lambda para procesar las recomendaciones.
Antes de configurar un modelo de recomendación en Amazon Pinpoint, trabaje con los equipos de desarrollo y ciencia de datos para diseñar y crear estos recursos. Además, trabaje con esos equipos para asegurarse de que el modelo cumple ciertos requisitos técnicos para trabajar con Amazon Pinpoint. Después de crear estos recursos, trabaje con el administrador para asegurarse de que usted y Amazon Pinpoint pueden acceder a ellos. A medida que siga estos pasos, recopile la información que necesitará para configurar el modelo en Amazon Pinpoint.
Temas
Campañas de Amazon Personalize
Amazon Personalize es un Servicio de AWS diseñado para ayudarle a crear modelos de machine learning (ML) que ofrezcan recomendaciones personalizadas en tiempo real para los clientes que utilizan las aplicaciones. Amazon Personalize le guía a través del proceso de creación y entrenamiento de un modelo de machine learning, principalmente mediante una combinación de datos y una receta. Una receta es un algoritmo que está configurado para admitir un caso de uso específico, como predecir los elementos que van a gustarle a una persona y con los que va a interactuar.
Esta combinación de datos y una receta se conoce como solución. Una vez entrenada una solución, se convierte en una versión de solución. La versión de solución se prueba, se refina y se prepara para su uso. Cuando una versión de solución está lista para su uso, se implementa como una campaña de Amazon Personalize. A continuación, la campaña se utiliza para proporcionar recomendaciones personalizadas en tiempo real. Para obtener más información sobre Amazon Personalize, consulte la Guía para desarrolladores de Amazon Personalize.
Para que Amazon Pinpoint recupere recomendaciones de una campaña de Amazon Personalize, la campaña y sus componentes deben cumplir los siguientes requisitos:
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La receta tiene que ser una receta USER_PERSONALIZATION. Puede usar cualquier configuración de algoritmo compatible (hiperparámetros) para este tipo de receta. Para obtener información sobre este tipo de receta, consulte Uso de recetas predefinidas en la Guía para desarrolladores de Amazon Personalize.
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La solución debe entrenarse con ID de usuario que puedan correlacionarse con los ID de punto de conexión o los ID de usuario en los proyectos de Amazon Pinpoint. Amazon Pinpoint utiliza el campo
userIden Amazon Personalize para correlacionar los datos entre los usuarios de Amazon Personalize y los puntos de conexión o los usuarios de los proyectos de Amazon Pinpoint. -
La solución debe ser compatible con el uso de la operación GetRecommendations de la API de tiempo de ejecución de Amazon Personalize.
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La campaña tiene que utilizar la versión de la solución de la que desea recuperar las recomendaciones.
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La campaña tiene que estar implementada y tener un estado activo.
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La campaña tiene que estar en marcha en la misma Región de AWS que los proyectos de Amazon Pinpoint que utilizarán las recomendaciones de la misma. De lo contrario, Amazon Pinpoint no podrá recuperar recomendaciones de la campaña, lo que podría provocar un error en una actividad de campaña o recorrido de Amazon Pinpoint.
Además de estos requisitos, recomendamos configurar la campaña para que admita al menos 20 transacciones aprovisionadas por segundo.
A medida que trabaje con el equipo para implementar una campaña de Amazon Personalize que cumpla con los requisitos anteriores, asegúrese también de responder a las siguientes preguntas:
- Qué campaña?
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Para configurar el modelo en Amazon Pinpoint, deberá conocer el nombre de la campaña de Amazon Personalize de la que se van a recuperar las recomendaciones. Más adelante, si colabora con su administrador para configurar el acceso a la campaña, también tendrá que conocer el nombre de recurso de Amazon (ARN) de la campaña.
- Qué tipo de ID?
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Al configurar el modelo en Amazon Pinpoint, puede elegir si desea asociar los usuarios de la campaña de Amazon Personalize a los puntos de conexión o a los usuarios de los proyectos de Amazon Pinpoint. Esto permite que el modelo proporcione recomendaciones que son verdaderamente específicas para un destinatario de mensaje concreto.
En una campaña de Amazon Personalize, cada usuario tiene un ID de usuario (
userIdoUSER_IDen función del contexto). Se trata de una secuencia de caracteres que identifica de forma única a un usuario concreto de la campaña. En un proyecto de Amazon Pinpoint, un destinatario de mensaje puede tener dos tipos de ID:-
ID de punto de conexión: es una secuencia de caracteres que identifica de forma exclusiva un destino al que puede enviar mensajes, como una dirección de correo electrónico, un número de teléfono móvil o un dispositivo móvil.
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ID de usuario: se trata de una secuencia de caracteres que identifica de forma única a un usuario concreto. Cada usuario se puede asociar a uno o varios puntos de enlace. Por ejemplo, si se comunica con un usuario por correo electrónico, SMS y aplicación móvil, el usuario podría estar asociado a tres puntos de conexión: uno para la dirección de correo electrónico del usuario, otro para el número de teléfono móvil del usuario y otro para el dispositivo móvil del usuario.
Cuando elija el tipo de ID de Amazon Pinpoint que desea asociar con los ID de usuario de Amazon Personalize, elija el tipo que utilice de forma más coherente en los proyectos de Amazon Pinpoint. Si usted o la aplicación no han asignado un ID a un punto de conexión o usuario, Amazon Pinpoint no puede recuperar recomendaciones para el punto de conexión o usuario. Esto podría impedir que Amazon Pinpoint envíe mensajes al punto de conexión o al usuario. O bien, es posible que provoque que Amazon Pinpoint envíe mensajes que se muestran de formas inesperadas o no deseadas.
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- Cuántas recomendaciones?
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Cada vez que Amazon Pinpoint recupera recomendaciones, Amazon Personalize devuelve una lista ordenada de recomendaciones para cada destinatario de un mensaje. Puede configurar Amazon Pinpoint para recuperar entre 1 y 5 de estas recomendaciones para cada destinatario. Si elige una recomendación, Amazon Pinpoint recupera solo el primer elemento de la lista para cada destinatario, por ejemplo, la película más recomendada para un destinatario. Si elige dos recomendaciones, recupera solo el primer y segundo elemento de la lista para cada destinatario, por ejemplo, las dos películas más recomendadas para un destinatario. Y así sucesivamente.
Su elección para esta configuración depende principalmente de sus objetivos para los mensajes que incluyen recomendaciones del modelo. Sin embargo, también puede depender de cómo su equipo diseñó la solución y de la evaluación de su equipo del rendimiento de la solución. Por este motivo, trabaje con su equipo para asegurarse de que elija un número adecuado para esta configuración.
- Qué contiene una recomendación?
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Cuando Amazon Pinpoint recupera recomendaciones, Amazon Personalize devuelve una lista ordenada de 1 a 5 elementos recomendados, en función del número de recomendaciones que elija recuperar para cada destinatario del mensaje. Cada elemento consta únicamente de texto, como un ID de producto o un título de película. Sin embargo, la naturaleza y el contenido de estos elementos puede variar de una campaña de Amazon Personalize a otra, en función del diseño de la solución subyacente y de la campaña.
Por lo tanto, es una buena idea preguntar a tu equipo exactamente qué contenido proporciona la campaña para los elementos recomendados. Su respuesta probablemente afectará a la forma en que diseñe los mensajes que utilizan las recomendaciones de la campaña. Si desea mejorar el contenido que proporciona la campaña, también podría optar por implementar una función de AWS Lambda que pueda realizar esta tarea.
AWS Identity and Access ManagementRoles y políticas de
AWS Identity and Access Management (IAM) es un servicio de AWS que ayuda a los administradores a controlar el acceso a los recursos de AWS. Para obtener más información acerca de IAM y de cómo funciona con Amazon Pinpoint, consulte Administración de identidades y accesos para Amazon Pinpoint en la Guía para desarrolladores de Amazon Pinpoint.
Cuando se configura un modelo de recomendación en Amazon Pinpoint, se especifica de qué campaña de Amazon Personalize se desea recuperar las recomendaciones. Para elegir la campaña, el administrador primero debe permitirle ver las campañas de la Cuenta de AWS de su organización. De lo contrario, la campaña no aparecerá en la lista de campañas entre las que puedes elegir. Si no ve la campaña en la lista, solicite al administrador que le proporcione este acceso.
Además, usted o el administrador deben crear un rol de IAM y una política que permita a Amazon Pinpoint recuperar recomendaciones de las campañas de Amazon Personalize. Cuando configura un modelo de recomendación, puede elegir que Amazon Pinpoint cree este rol y la política automáticamente. Otra opción es que usted o el administrador creen este rol y esta política manualmente, antes de configurar el modelo de recomendación en Amazon Pinpoint. Para obtener información sobre cómo hacerlo, consulte Rol de IAM para recuperar recomendaciones en la Guía para desarrolladores de Amazon Pinpoint.
Funciones de AWS Lambda
Para algunos modelos, es posible que desee mejorar las recomendaciones que Amazon Pinpoint recibe de Amazon Personalize. Por ejemplo, en lugar de incluir solo un valor recomendado (como un nombre de producto) en los mensajes, es posible que desee incluir contenido adicional (como el nombre, la descripción y la imagen de un producto) en los mensajes. Puede hacerlo trabajando con su equipo para diseñar y crear una función de AWS Lambda que transforme los datos de recomendación en el contenido que desee.
AWS Lambda es un Servicio de AWS diseñado para ayudar a las personas a ejecutar código sin aprovisionar ni administrar servidores. Usted o su equipo desarrolla y empaqueta código, y lo carga en AWS Lambda como una función de Lambda. AWS Lambda luego ejecuta la función cada vez que una aplicación o servicio invoca la función, como Amazon Pinpoint. Para obtener más información acerca de AWS Lambda, consulte la Guía para desarrolladores de AWS Lambda.
Cuando configura un modelo de recomendación en Amazon Pinpoint, especifica cómo desea que Amazon Pinpoint procese las recomendaciones que recibe. Una opción es usar una función de Lambda. Si desea utilizar una función de Lambda, trabaje con el equipo para:
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Definir lo que hace la función.
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Defina los atributos recomendados personalizados que desea que utilice la función cuando procese las recomendaciones. Esto incluye el número de atributos, el nombre y la finalidad de cada uno. Una función de Lambda puede usar hasta 10 atributos personalizados para cada destinatario del mensaje. Deberá introducir información sobre estos atributos cuando configure el modelo de recomendación en Amazon Pinpoint.
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Asegúrese de que la función esté alojada en la misma Región de AWS que los proyectos de Amazon Pinpoint que la utilizarán. De lo contrario, Amazon Pinpoint no podrá enviar datos de recomendación a la función, lo que podría provocar un error en una campaña o actividad de recorrido de Amazon Pinpoint.
Por último, trabaje con el administrador para crear una política que permita a Amazon Pinpoint invocar la función de Lambda cada vez que envíe mensajes que incluyan recomendaciones del modelo.
Para obtener información detallada sobre el uso de una función de Lambda para procesar recomendaciones, consulte Personalización de recomendaciones con AWS Lambda en la Guía para desarrolladores de Amazon Pinpoint.
