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の AI/ML を使用したパーソナライゼーション
公開日: 2019 年 11 月 14 日 (図の履歴)
このアーキテクチャを使用すると、航空会社の顧客とのコミュニケーションをパーソナライズできます。多くの場合、 は個別の運用 E メール、通知、キャンペーンシステムを構築するために複数のプロバイダーを必要とします。これらのシステムは通常、うまく連携しません。新しいデータフィードや新しい通信チャネルに合わせてスケールすることはありません。
このパーソナライゼーションワークフローは、複数の AWS サービスを統合してカスタマーコミュニケーションエクスペリエンスをパーソナライズすることで、これらの課題に対処します。このリファレンスアーキテクチャでは、"360 データプラットフォームを基盤として使用します。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) サービスによるパーソナライゼーションを提供します。
航空会社のパーソナライゼーション AI/ML の図
次の手順では、アーキテクチャについて説明します。
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運用および通知通信には Amazon Pinpoint を使用します。E メール、SMS、音声、プッシュチャネル間でメッセージを配信します。
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Amazon Personalize は、データレイクからの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に使用します。Amazon Pinpoint を使用して、パーソナライズされたオファーを提供します。
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マスターデータ管理 (MDM) 統合の有効性を向上させます。MDM は、正確なターゲティングのための統合されたトラベラープロファイルを提供します。
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ショッピングデータ、荷物のソート、および荷物の調整ドメインをデータプラットフォームに追加することで、機能を拡張します。
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新しい人工知能と機械学習 (AI/ML) モデルを作成します。Amazon SageMaker AI は、顧客のライフタイムバリューとセグメンテーションモデルに使用します。
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。 | 2019 年 11 月 14 日 |
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