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Misurazione dell'impatto dei consigli di Amazon Personalize
Man mano che i tuoi clienti interagiscono con i consigli, puoi misurare in che modo i consigli di Amazon Personalize ti aiutano a raggiungere i tuoi obiettivi. Puoi identificare quali campagne e suggerimenti hanno il maggiore impatto sulle metriche chiave delle prestazioni. Ad esempio, puoi identificare quale risorsa genera il maggior numero di minuti visti, il maggior numero di clic o il maggior numero di acquisti. Inoltre, puoi confrontare le prestazioni dei consigli di Amazon Personalize con quelle generate da servizi di terze parti.
Quando sai quale campagna o programma di raccomandazione sta generando il maggior impatto, puoi intraprendere azioni per trarre ulteriore vantaggio dai suoi consigli. Ad esempio, potresti aumentare l'importanza dei consigli sul tuo sito per aumentare il coinvolgimento. Oppure potresti inserire i consigli in una campagna di marketing, ad esempio e-mail personalizzate o annunci mirati.
Se identifichi una risorsa che non ha l'impatto previsto, puoi intraprendere azioni per migliorare i consigli. Ad esempio, puoi utilizzare la console Amazon Personalize per analizzare i dati di addestramento utilizzati per creare la risorsa, apportare i miglioramenti consigliati ai dati e quindi importare nuovamente i dati. Per ulteriori informazioni sull'analisi dei dati, consulta. Analisi della qualità e della quantità di dati nei set di dati di Amazon Personalize
Quanto segue può aiutarti a misurare l'impatto dei consigli:
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Attribuzione delle metriche: un'attribuzione dei parametri di Amazon Personalize crea report basati sui parametri specificati e sulle interazioni tra gli articoli e i dati sugli articoli importati. Ad esempio, la durata totale dei film guardati dagli utenti o il numero totale di clic. Dopo aver creato un'attribuzione di metriche, Amazon Personalize invia automaticamente ad Amazon le metriche sugli eventi dell'operazione API e PutEvents i dati di massa incrementali. CloudWatch Per i dati di massa, puoi scegliere di pubblicare report in un bucket Amazon S3.
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Test A/B: l'esecuzione A/B dei test con i consigli di Amazon Personalize implica mostrare a diversi gruppi di utenti diversi tipi di consigli e confrontare i risultati. Puoi utilizzare A/B i test per confrontare e valutare diverse strategie di raccomandazione, valutare le prestazioni dei modelli e misurare l'impatto dei consigli.
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