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AI/ML を使用したパーソナライゼーションによる宿泊施設 - AI/ML を使用したパーソナライゼーションによる宿泊施設
パーソナライゼーション AI/ML の図詳細情報図の履歴

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AI/ML を使用したパーソナライゼーションによる宿泊施設

公開日: 2022 年 8 月 25 日 (図の履歴)

このアーキテクチャを使用すると、投資会社のカスタマーエクスペリエンスをパーソナライズして改善できます。サービスの変更や障害をプロアクティブに認識し、そこから復旧して、希望するチャネルでゲストとやり取りします。このソリューションは、ターゲットを絞ったオファーには Amazon Personalize、マルチチャネル配信には Amazon Pinpoint、カスタム人工知能および機械学習 (AI/ML) モデルには Amazon SageMaker AI を使用します。

パーソナライゼーション AI/ML の図

Amazon Personalize、Amazon Pinpoint、Amazon SageMaker AI を使用して顧客コミュニケーションをパーソナライズする方法。

次の手順では、アーキテクチャについて説明します。

  1. 運用データプラットフォーム上に構築します。Amazon Simple Storage Service をデータレイク基盤として使用します。AWS Transfer Family および AWS Data Exchange を使用して、記録システムからデータを取り込みます。AWS Glue と Amazon EMR を使用してデータを処理します。

  2. Amazon Pinpoint を使用して、E メール、SMS、プッシュ、音声、アプリ内メッセージングなどのチャネルを介して運用上の通信を配信します。Amazon Pinpoint は、追跡のために配信ステータスとのすべてのインタラクションを保存します。カスタマーチャネルの設定を考慮します。

  3. Amazon Personalize を使用して、データレイクコンテンツからセグメンテーション、ターゲットリスト、パーソナライズされたオファーを作成します。Amazon Pinpoint を使用して、お客様の好みに基づいてこれらのオファーを提供します。すべてのオファーと顧客とのやり取りを記録して、今後のレコメンデーションを絞り込みます。

  4. マスターデータ管理 (MDM) 統合を使用してパーソナライゼーションの有効性を向上させます。ゲストプロファイルを記録システム間で統一します。

  5. お客様のライフタイムバリュー、セグメンテーション、特化したオファーのための新しい AI/ML モデルを作成します。SageMaker AI と、データレイク内の未加工および厳選されたデータを使用します。(オプション) POS (POS) やアンケートシステムなどのドメインを追加して、機能を拡張します。

詳細情報

詳細については、次のリソースを参照してください。

図の履歴

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変更説明日付

初版発行

リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。

2022 年 8 月 25 日

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