Clientes de Amazon Personalize

FOX Corporation (FOX) produce y distribuye contenidos informativos, deportivos y de entretenimiento. Al principio, FOX usaba un sistema heredado monolítico para personalizar contenido para los usuarios, pero quería ser el primero en crear una nueva solución en la nube. Decidió innovar con Amazon Personalize para ofrecer una experiencia de cliente y marketing personalizados en todas sus propiedades.

“La capacidad de recomendar videos, artículos e información de marketing relevante en función de las tendencias de los usuarios o del contenido en todas las propiedades de Fox nos permite ofrecer una experiencia personalizada que prioriza al cliente. Al usar Amazon Personalize, tuvimos la posibilidad de sugerir contenido de forma más precisa a nuestros clientes. Los primeros análisis muestran un aumento promedio del 6 % en minutos vistos por recomendación y una reducción de las tasas de rebote del 15 % en comparación con nuestro sistema heredado. También hemos podido continuar con la optimización del nivel de personalización que ofrecemos a nuestros clientes, ya que Amazon Personalize permite que nuestros científicos de datos iteren de manera más fácil y rápida. Esto significa que el recorrido de cada cliente se ajusta cada vez más a sus preferencias conforme descubren nuestras propiedades”.

Alex Tverdohleb, vicepresidente de Servicios de datos de FOX

Seven West Media es una de las compañías de medios más importantes de Australia, llega a más de 19 millones de personas al mes y es líder del mercado en la producción de contenido en la televisión abierta, editorial y digital.

 “Integramos Personalize en la plataforma 7plus para seleccionar y personalizar la experiencia del usuario final y recomendarles contenido único y adaptado a cada uno de nuestros 13,5 millones de usuarios registrados. Hasta ahora, ofrecer programas, imágenes e indicaciones personalizadas a los usuarios de 7plus supuso un aumento del 48 por ciento en los minutos vistos y tres veces más interacciones con los espectadores en comparación con la selección humana anterior. Esto nos posicionó a la altura de los mejores operadores mundiales de video bajo demanda (VOD) y a un nivel diferente al de nuestros competidores”. 

Gereurd Roberts, Director Digital de Seven West Media

Discovery Education (DE) es el líder mundial en tecnología educativa. Su innovadora plataforma digital permite aprender desde cualquier lugar. Gracias a su galardonado contenido multimedia, sus materiales de apoyo instructivos y sus herramientas para el aula innovadoras, Discovery Education ayuda a los docentes a ofrecer experiencias de aprendizaje equitativas que involucren a todos los estudiantes y a alcanzar un éxito académico mayor a escala mundial. Discovery Education presta servicios a aproximadamente 4,5 millones de docentes y 45 millones de estudiantes en todo el mundo, y es posible acceder a sus recursos en casi 100 países y territorios.

“Nuestro objetivo es usar el machine learning para ajustarnos mejor a lo que sabemos sobre nuestros docentes y estudiantes, así como para mejorar el uso de nuestra plataforma, con el fin de hacer recomendaciones mejores y más personalizadas. A su vez, esto permite a los docentes pasar más tiempo con sus estudiantes y menos tiempo buscando contenido. Al usar Amazon Personalize, tenemos la capacidad de personalizar nuestra plataforma de aprendizaje para los niveles de educación primaria y secundaria con un recorrido de muestra “Just For You” (Solo para ti) en la página de inicio, de modo que los docentes puedan acceder a un conjunto único y personalizado de recursos basados en el curso escolar, las preferencias y los recursos. Como consecuencia, notamos un aumento del 229 % en la tasa de clics en los recursos de la página de inicio, así como un aumento del 220 % en las interacciones de alto valor con el contenido, como la asignación, la descarga y el uso compartido. Consideramos que apenas estamos en las primeras etapas del uso del machine learning y de lo que la personalización puede ayudarnos a lograr”.

Pete Weir, gerente general de producto de Discovery Education

Bundesliga, la liga líder de fútbol de Alemania (también conocida como Deutsche Fußball Liga [DFL]), aprovecha los servicios de Amazon Personalize para crear una experiencia personalizada y localizada para sus seguidores.

“Usamos Amazon Personalize para generar contenido individualizado para nuestros millones de usuarios activos en la aplicación oficial de la Bundesliga cada temporada. Como resultado, notamos un incremento del 67 % en la lectura de artículos por usuario y una mejora del 17 % en la cantidad de tiempo que los usuarios pasan en la aplicación. Amazon Personalize ayuda a ofrecer a nuestros seguidores el contenido que quieren ver de manera más eficaz”.

Andreas Heyden, vicepresidente ejecutivo de Innovaciones digitales de DFL Group

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Equinox Group es un colectivo de alto crecimiento de las marcas de estilo de vida más diferenciadas, usadas e influyentes del mundo. Además de Equinox, sus otras marcas, como Blink, Pure Yoga, SoulCycle y Equinox Hotels, son reconocidas por la motivación e inspiración que ofrecen a sus miembros para que puedan aprovechar la vida al máximo. Su cartera de marcas cuenta con renombre mundial por sus ubicaciones en todas las ciudades principales de los Estados Unidos, además de Londres, Toronto y Vancouver.

“Con la creciente demanda de rutinas de ejercicios en casa durante la pandemia, quisimos personalizar la experiencia de nuestros miembros en la aplicación Equinox+ por medio de recomendaciones pertinentes, contenido contextualizado y clases basadas en las preferencias de cada uno de nuestros clientes. Cuando usamos Amazon Personalize para llevar a cabo pruebas A/B de los beneficios de las recomendaciones generadas por machine learning en lugar de un sistema de recomendaciones existente basado en reglas en una pequeña porción del tráfico de la aplicación, notamos un incremento del 92 % en la interacción con el contenido del carrusel que aparece en la página de inicio de nuestra aplicación. Personalize también fue relativamente rápido en resolver problemas y escalar, lo cual nos permitió mostrar el valor comercial de la personalización a nuestros equipos internos. Gracias a esto, podemos proceder a agregar más capacidades de Personalize a nuestra aplicación y demás unidades empresariales”. 

Jay Fuller, Head of Data Science en Equinox

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Public Broadcasting Service (PBS) es una organización sin fines de lucro con sede en Virginia fundada en 1969 que transmite programas educativos, de noticias y de entretenimiento a más de 100 millones de televidentes en los EE. UU. y a más de 32 millones de personas en línea. Actualmente, PBS cuenta con aproximadamente 330 estaciones de televisión miembros, que distribuyen contenido de la más alta calidad a los 50 estados de EE. UU., Puerto Rico, Islas Vírgenes de los Estados Unidos, Guam y Samoa Americana.

“Trabajamos con ClearScale, un socio principal de AWS, para instalar y configurar nuestras soluciones y canalizaciones de datos iniciales. Necesitábamos aprovechar la información más rápidamente y lanzar algo en meses en lugar de años. Sus expertos instalaron una configuración en la nube de AWS y los servicios relacionados para usar Amazon Personalize, lo que nos permitió ahorrar una enorme cantidad de esfuerzo y miles de horas de ingeniería. Con Amazon Personalize, con solo insertar un pequeño conjunto de espectadores, videos e interacciones, vimos recomendaciones que se mantuvieron y, posiblemente, podrían ampliarse. A partir de ahí, supimos que era hora de ir un paso más allá, hacer una verdadera prueba de concepto y establecer una arquitectura que pudiera conectarse a nuestras bases de datos existentes”. 

Mikey Centrella, director de gestión de productos, PBS

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Razer es la marca de estilo de vida para jugadores líder en el mundo, con más de 175 millones de usuarios. Con una base de seguidores que se extiende por todos los continentes, la empresa ha diseñado y creado un mercado de equipos, software y servicios enfocado en los jugadores.

“Con un número grande y creciente de usuarios, vimos la oportunidad de profundizar las relaciones que teníamos con nuestros jugadores al ofrecerles productos más que relevantes. Como tal, estábamos ansiosos por probar las posibilidades de aprendizaje automático (machine learning, ML). Sin embargo, al ser un equipo pequeño, nos enfrentamos a un desafío cuando necesitábamos mantener una infraestructura de recomendaciones. Mediante el uso de Amazon Personalize para la segmentación inteligente de usuarios y el filtrado avanzado, se implementaron recomendaciones personalizadas en Razer Synapse, una herramienta de utilidad de software. La herramienta ahora recomienda dispositivos complementarios a los usuarios en función de la instalación y configuración de sus dispositivos existentes, tanto en comunicaciones por lotes como en tiempo real. Amazon Personalize nos ha permitido obtener una tasa de clics 10 veces mejor que los estándares de la industria, lo que genera ingresos adicionales para la empresa. Aprovechar ML y Amazon Personalize hizo que fuera más fácil y conveniente para nosotros mantener un sistema de personalización”.

Hong Jie Wee, responsable de Macrodatos en Razer Inc.

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Ticketek es propiedad de TEG y es un líder mundial en tecnología y emisión de boletos con más de 40 años de experiencia en la emisión de boletos para eventos internacionales importantes y en la asociación con los principales centros de espectáculos del mundo. Con sede en Australia, TEG opera más de 30 marcas en 40 países en seis continentes.

“Los fanáticos y las innovaciones son la prioridad en todo lo que hacemos. Brindamos miles de eventos en vivo a los fanáticos, vendemos aproximadamente 30 millones de boletos por año en algunos de los recintos más emblemáticos del mundo, y conectamos a cientos de socios de entretenimiento y marcas con nuevas audiencias cada año. Mientras que nuestros eventos de Nivel 1 tienden a venderse solos, los de Nivel 2, 3 y 4 no se agotan y dependen del marketing y la promoción. En Australia, tenemos cuatro millones de suscriptores que reciben un boletín semanal por correo electrónico. Solo se enviaba en función de los parámetros de “estado”, sin ninguna otra personalización. Con Amazon Personalize, ahora podemos ofrecer a los clientes una mayor diversidad de espectáculos y eventos que se adaptan a sus intereses únicos. Nuestra tasa de compra mejoró en un 250 % y el volumen de boletos vendidos por boletín abierto aumentó en un 49 %. Esto demuestra cómo la convergencia de la tecnología, el marketing y la ciencia de datos nos ha dado importantes beneficios operativos y de crecimiento”.   

Tane Oakes, director de tecnología de TEG

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FanFight es una de las empresas de deportes de fantasía más grandes y destacadas de la India, con más de 5 millones de usuarios.

“Creamos FanFight en 2018 para cambiar el mundo de los deportes de fantasía en la India. Nos enorgullecemos de priorizar a nuestros usuarios y de siempre buscar formas de ofrecerles la mejor de las experiencias.

Al principio, nuestro objetivo era crear una plataforma escalable y ofrecer la mejor experiencia posible a nuestros usuarios para que participaran en deportes de fantasía en dicha plataforma. Con el tiempo, pasamos de tener 1 millón de usuarios en 2018 a más de 5 millones en 2020. Ahora, queremos crear una experiencia personalizada para cada uno de ellos con el fin de mejorar las conversiones. Nuestra plataforma les ofrece a los usuarios una amplia variedad de concursos en los que pueden participar, pero les toma tiempo explorarlos y tomar decisiones. Por ello, quisimos simplificar la experiencia y hacer que su proceso de toma de decisiones fuese lo más fluido posible. Para solucionarlo, usamos Amazon Personalize a fin de crear recomendaciones personalizadas para cada usuario y sugerir el concurso más relevante en la primera página. Con Amazon Personalize, pudimos brindar las mejores recomendaciones de concursos posibles según el historial de reproducciones del usuario y también lo usamos para impulsar las ventas y vender otros concursos similares. Esta característica nos ayudó a mejorar la cantidad promedio de inscripciones a concursos por usuario en un 12 % y también a mejorar el valor de transacción promedio de juego en un 8 %”.

Mukul Anand, vicepresidente de producto de FanFight

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Pulselive, orgulloso socio digital de algunos de los nombres más destacados del deporte, crea experiencias sin las que no pueden vivir los seguidores deportivos, ya sea el sitio web oficial de la Copa Mundial de Críquet o las aplicaciones para iOS y Android de la Premier League británica.

“Nos centramos en cómo podemos usar los datos para personalizar y mejorar la experiencia de los seguidores en línea para nuestros clientes con la plataforma Pulselive. Con Amazon Personalize, ahora proporcionamos a los seguidores deportivos recomendaciones personalizadas gracias al machine learning. No nos consideramos expertos en machine learning, pero creemos que Personalize es fácil de usar y completamos la integración en pocos días. En el caso de uno de nuestros clientes, un club de fútbol europeo de primera con millones de seguidores en el mundo, aumentamos inmediatamente el consumo de video en un 20 % en su sitio web y su aplicación móvil. Sus seguidores claramente están adoptando las nuevas recomendaciones. Gracias a Amazon Personalize, podremos ampliar los límites y crear experiencias personalizadas individuales basadas en datos para los seguidores del deporte de todo el mundo”.

Wyndham Richardson, director ejecutivo y cofundador de Pulselive

Coursera es uno de los principales proveedores de acceso universal a la mejor educación del mundo, gracias a su asociación con más de 190 de las mejores universidades y organizaciones para brindar cursos en línea a sus más de 40 millones de usuarios.

“Todos los estudiantes llegan a Coursera con un conjunto único de objetivos educativos. Con más de 4000 cursos disponibles, el desafío es ajustar la experiencia a los intereses personales de cada usuario. Amazon Personalize nos permite adaptarnos a sus preferencias individuales en tiempo real, al mismo tiempo que ofrecemos recomendaciones altamente relevantes que atraen a los estudiantes. En tan solo unas pocas semanas, pudimos desarrollar y desplegar el modelo de Amazon Personalize en la etapa de producción con los beneficios de escalar automáticamente para nuestros 40 millones de usuarios”.

Mark Chamness, director de ciencia de datos y machine learning de Coursera

SHOWROOM es una plataforma japonesa de streaming en directo, donde miles de personas, incluidos famosos artistas japoneses, como AKB48 y NOGIZAKA46, hacen transmisiones de forma frecuente. La conexión que se crea entre los streamers y los espectadores es una experiencia única que constituye el núcleo del modelo de negocio de la empresa.

“Cuando usamos Amazon Personalize, pudimos desplegar rápidamente recomendaciones de artistas personalizadas en tiempo real para nuestros nuevos usuarios. Las recomendaciones de Amazon Personalize incrementaron las visualizaciones de las transmisiones en directo en un 60 % entre nuevos usuarios en comparación con nuestro sistema heredado de recomendaciones basado en popularidad”.

Kengo Senuma, gerente del Departamento de IA, SHOWROOM Inc.

ViewLift es una plataforma de distribución de contenido digital con todos los servicios incluidos que ofrece sus servicios a empresas de medios, ligas y equipos deportivos, proveedores educativos y demás para monetizar su contenido con aplicaciones de marca nativas en los principales dispositivos OTT, incluidos los dispositivos web, móviles, conectados a TV, Smart TV y consolas de videojuegos.

“Con Amazon Personalize integrado en nuestra plataforma, nuestros clientes pueden mantener un incremento de clics superior al 24 % en las bandejas de videos recomendados en comparación con las bandejas de contenido seleccionado o autogeneradas. Además, observamos una reducción significativa en el costo y los recursos de ciencia de datos necesarios para entrenar los modelos de recomendaciones de machine learning personalizados propios y para ajustar la escala a millones de usuarios”. 

Manik Bambha, cofundador y presidente de ViewLift

TVNZ es la emisora estatal financiada comercialmente de Nueva Zelanda. TVNZ se caracteriza por compartir los momentos importantes: ya sea informar sobre una noticia de última hora, compartir historias y aventuras o hacer feliz al público. Cada día, TVNZ llega a más de 2 millones de neozelandeses a través de TVNZ 1 o 2, DUKE, TVNZ OnDemand o su plataforma infantil HEIHEI.

“La plataforma TVNZ OnDemand ofrece a los neozelandeses con acceso a Internet una amplia variedad de contenido local e internacional de alta calidad gratuito en los dispositivos de su elección. Con cientos de programas disponibles para reproducirlos en cualquier momento, uno de los desafíos más importantes es ayudar a cada espectador a encontrar el contenido que más se adapte a sus gustos personales. Con Amazon Personalize, pudimos generar y evaluar rápidamente recomendaciones de programas, a la vez que comenzamos a notar el valor de usar un servicio administrado. Desde entonces, hemos implementado Amazon Personalize como base de nuestro motor de personalización para TVNZ OnDemand; además, al hacer pruebas A/B de cada nueva característica de personalización, notamos mejoras significativas en las métricas clave de interacción de los espectadores. Al mismo tiempo, redujimos el tiempo y los costos asociados al mantenimiento de nuestro motor heredado de recomendaciones personalizadas, lo que permite que nuestros desarrolladores solo tengan que centrarse en las iniciativas que agregan valor. El espectador digital actual espera una experiencia personalizada; con Amazon Personalize, ahora podemos satisfacer esa expectativa”.

Nathan Wichmann, gerente de producto de TVNZ OnDemand

Cencosud es una empresa de venta minorista multinacional, la empresa de este sector más grande de Chile y la tercera empresa del sector más grande de América Latina que cotiza en la bolsa de valores.

“Cencosud eligió Amazon Personalize para optimizar la experiencia de compra en línea mediante la recomendación de productos que pudieran impulsar las interacciones de los clientes. Con Amazon Personalize, Cencosud pudo desarrollar rápidamente una solución de personalización basada en machine learning que fuera capaz de escalar en varios tipos de líneas empresariales, lo que resultó en un aumento del 600 % en la tasa de clics y en un aumento de casi el 26 % en el valor promedio de pedidos en comparación con su enfoque anterior, que no contaba con la tecnología de ML. La escalabilidad y lo que se puede lograr con este servicio, así como la opción de hacer pruebas sin tener que desarrollar proyectos costosos y de gran tamaño, nos llevó a elegir Amazon Personalize”.

Javiera Valenzuela Rivera, asesora corporativa de la dirección de riesgos de Cencosud

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Dress the Population confecciona ropa de lujo creada con materiales de primera calidad que se puede comprar a través de sus tiendas físicas y en línea. Además, ofrece condiciones de trabajo justas en toda su cadena de suministro.

“Pensábamos que los algoritmos de recomendación necesitaban meses de aprendizaje antes de ser efectivos, por lo que dudamos en invertir en una solución de machine learning. Sin embargo, con Obviyo Growth Bots y Amazon Personalize, pudimos lanzar de manera rápida y rentable un motor de recomendaciones de alta calidad. Hemos podido mejorar drásticamente la experiencia de descubrimiento de productos para nuestros clientes digitales. Obviyo Recommend ha superado mis expectativas. Se lanzó un día después de nuestra primera reunión y he visto resultados significativos. Dentro de las 72 horas después de comenzar a usar Obviyo Recommend, los ingresos por visita fueron un 350 % más altos para los visitantes que interactuaron con recomendaciones personalizadas. Después de 14 días, tuvimos un aumento del 28 % en las conversiones. Al observar el progreso diario, puedo ver cómo los algoritmos de Amazon Personalize aprenden continuamente y mejoran los resultados casi en tiempo real”.

Shoshana Ritzle, vicepresidenta de marketing y creatividad de Dress the Population

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Yelloh (anteriormente conocido como Schwan’s Home Delivery) entrega alimentos congelados de alta calidad directamente a los hogares en 48 estados, llegando a más de 1,5 millones de clientes y procesando 7,5 millones de transacciones al año. 

“Durante los últimos 70 años, hemos desarrollado un rico historial de relaciones de confianza y conexiones con los clientes. Durante nuestra transformación en un minorista móvil y moderno, queríamos mejorar nuestros servicios para atender a nuestros clientes donde sea que estén: en la puerta o en su teléfono inteligente. Antes de trabajar con AWS, nuestras operaciones minoristas móviles eran ineficaces en un 50 % aproximadamente. Con Amazon Personalize, estamos mejor posicionados para sugerir nuevos alimentos que podrían gustarle a los clientes, en función de pedidos anteriores y cestas de compradores similares. Junto con Amazon Pinpoint y Amazon Connect con el fin de maximizar las ventas y la disponibilidad para realizar las entregas de alimentos, estamos haciendo que la compra de productos sea más fácil y eficiente para los compradores. Esto aumenta la lealtad a la marca y las órdenes de compra. Ejecutamos una campaña de comunicación digital y enviamos más de 100 000 mensajes personalizados preguntando a los clientes si deseaban que se les entregaran ciertos alimentos en función de sus preferencias únicas. Recibimos 10 000 respuestas afirmativas que representan aproximadamente 200 000 000 USD en ingresos anuales y unos 50 000 000 USD en ahorros gracias a mejores rutas de entrega diagramadas con base en las respuestas negativas de los clientes. Ahora estamos trabajando para reducir 10 millones de millas al año. Esa es la verdadera sostenibilidad”. 

Kevin Boyum, director de estrategia de Schwan’s Home Delivery/Yelloh

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Lotte Mart es una subsidiaria de Lotte Conglomerate, la empresa minorista líder en Corea. Opera hipermercados, tiendas de descuento de almacén exclusivas para miembros, tiendas digitales de electrónica y tiendas Toys"R"Us en Corea. Tiene 187 tiendas en Corea, Indonesia y Vietnam.

“Después de usar Amazon Personalize, observamos una respuesta a los productos recomendados 5 veces mayor en comparación con la solución de análisis de macrodatos anterior. Esto trajo como resultado un incremento de los ingresos mensuales. Específicamente, Amazon Personalize aumentó la cantidad de productos que el cliente jamás había comprado antes en hasta un 40 %. El nuevo servicio de recomendación con la tecnología de AWS es el primero de una implementación mucho más amplia de tecnologías de IA en toda nuestra organización”. 

Jaehyun Shin, líder del equipo de macrodatos de Lotte Mart

Zola es la empresa de bodas que crece con mayor rapidez en el país y que utiliza el diseño y la tecnología para que la experiencia de planificación y registro de bodas sea más fácil para las parejas que se casan hoy en día.

“En Zola, desarrollamos herramientas innovadoras de planificación de bodas para ofrecer nuestros servicios a las parejas. Queremos acompañarlos en cada paso del proceso nupcial y proporcionales las mejores recomendaciones posibles en función de su estilo de vida, intereses o preferencias. Hasta ahora, se han implementado esas recomendaciones con una clasificación basada en reglas y popularidad o, recientemente, con un modelo de similitud que se calcula sin conexión. Era complicado mantener y escalar estos métodos. Amazon Personalize nos brinda los algoritmos más modernos y una solución de personalización de extremo a extremo que nos permitirá responder a las acciones de los clientes en tiempo real. Como somos un equipo pequeño, usar Amazon Personalize nos permitirá ofrecer soluciones que, de otro modo, habrían requerido un equipo mucho más grande y varios meses de desarrollo”.

Stephane Bailliez, vicepresidente de Ingeniería de Zola.com

Pomelo Fashion es una marca de moda omnicanal líder basada en Bangkok, Tailandia, con una base de clientes en todo el mundo.

“Nuestro objetivo es ser la mejor empresa omnicanal del Sudeste Asiático. Trabajamos incansablemente para hacer realidad ese sueño mejorando la experiencia de nuestros clientes en todas las etapas del proceso de compra, tanto presencial como virtualmente. Usamos Amazon Personalize para ofrecer una experiencia de compra única a todos nuestros clientes alrededor del mundo. Amazon Personalize nos permite proporcionar esta personalización a escala de forma fluida. Para Pomelo, Amazon Personalize no solo es potente, también tiene una capacidad de transformación en el mundo del comercio electrónico actual”.

Paulo Almeida, vicepresidente de Ingeniería, Pomelo Fashion

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BASE es una plataforma de comercio electrónico japonesa que aloja más de 1 millón de tiendas virtuales. Nuestra misión es “Payment to the People, Power to the People” (Pago para el pueblo, poder para el pueblo). Nuestro objetivo es fomentar el desarrollo de los individuos y de los equipos pequeños.

“Aprovechamos Amazon Personalize para mejorar las experiencias de los usuarios en nuestra aplicación móvil recomendándoles productos. Dado que contamos con una gran variedad de productos en el servicio, es necesario ayudar a nuestros usuarios a encontrar productos según sus preferencias. Mostrar recomendaciones de productos en la primera vista mientras se realiza la búsqueda puede reducir las tasas de abandono y mejorar el valor de tiempo de vida de los clientes. Cuando se probó, Amazon Personalize tuvo un rendimiento superior al de nuestras soluciones de recomendaciones actuales, ya que impulsó las vistas de la página del producto en un 56 %. Esto generó resultados empresariales importantes, a la vez que aceleró el tiempo de creación de valor a un costo más bajo para nuestro equipo”.

Yusuke Saito, gerente del Departamento de Machine learning de BASE Inc.

Marc O’Polo, una de las principales marcas de estilo de vida sostenible casual modernas en el segmento prémium mundial, se enorgullece de estar a la vanguardia de las innovaciones técnicas. La empresa buscaba una forma de ofrecer recomendaciones de productos a cientos o miles de clientes suscritos a sus campañas de boletín informativo.

“Amazon Personalize nos permite recomendar productos populares o similares en función de las compras anteriores de nuestros clientes. Desde que implementamos Amazon Personalize para enviar correos electrónicos con recomendaciones de productos personalizadas, un tercio de las transacciones basadas en estos boletines contienen al menos un producto recomendado. En general, logramos una mejora del 56 % en la compra de productos, en comparación con nuestros correos electrónicos estándar para los clientes”.

Steffen Sandner, director de inteligencia digital de Marc O’Polo

Ateam Inc. es una empresa japonesa con varias líneas de negocio, incluida la tienda de bicicletas virtual cyma.

“Nuestra tienda cyma ofrece bicicletas completamente ensambladas directamente en la puerta de su casa. Nuestro creciente negocio tiene como objetivo ser un líder en el comercio electrónico de bicicletas en Japón; un objetivo que esperamos alcanzar gracias a excelentes recomendaciones de productos según las necesidades personalizadas de los usuarios. Decidimos usar Amazon Personalize como una solución rentable y altamente compatible que satisfaga nuestras necesidades de personalización. Además de usar los resultados de recomendación de Amazon Personalize en nuestro sitio web, pensamos usar la información de este servicio en nuestro flujo de ventas. Nos entusiasma conocer las próximas funciones y servicios que ofrecerán Amazon Personalize y AWS”.

Masahiro Funakoshi, vicepresidente directivo de ingeniería de Ateam Lifestyle Inc.

GrocerApp es un supermercado virtual asequible que permite a los usuarios pedir artículos comestibles a domicilio. La empresa quería permitir que los clientes encontraran lo más pronto posible los productos más relevantes y los agregaran a sus carros de compra.

“Aprovechamos las funciones de Amazon Personalize para proporcionar recomendaciones de productos a los clientes en nuestras aplicaciones usando su información de compra. Con Amazon Personalize, alcanzamos un incremento masivo del 17 % en el valor promedio del pedido, lo que nos permite completar los pedidos de los clientes de forma inmediata mientras aumentamos el tamaño global de la cesta”.

Hassaan Sadiq, director de tecnología y cofundador de GrocerApp

Traveloka es la superaplicación de estilo de vida del Sudeste Asiático que ofrece a los usuarios acceso para descubrir y adquirir una amplia gama de viajes, servicios locales y productos financieros. Traveloka tiene un número de descargas superior a los 100 millones, lo que la convierte en la aplicación de reservas de viajes y estilo de vida más popular del Sudeste Asiático.

“La misión de Traveloka es satisfacer las necesidades y aspiraciones de estilo de vida de nuestros clientes en todo el Sudeste Asiático. Esto ha impulsado nuestra estrategia de desarrollo de productos para servicios que van desde el alojamiento hasta los servicios financieros y, sobre todo, para la personalización de recomendaciones. Experimentamos con varias tecnologías en la búsqueda para ofrecer una experiencia de exploración de servicios relevantes fluida, además de ofertas a los clientes de Traveloka, y escalar en el proceso. Experimentamos con Amazon Personalize para recomendar el inventario del producto Xperience en la página de inicio de la aplicación móvil. El resultado arrojó que Amazon Personalize mostró una tasa de clics un 13 % y un 66 % mejor en comparación a otros modelos de terceros y modelos propios ya existentes respectivamente. Con base en estos resultados, Traveloka ya amplió su uso de Amazon Personalize para ofrecer recomendaciones de inventario personalizadas de más productos y servicios en su aplicación, como vuelos y hoteles”.

Adi Alimin, vicepresidente de plataforma de productos de Traveloka

Intuit es una compañía de software empresarial y financiero que desarrolla y vende software financiero, contable y de preparación de impuestos, además de servicios relacionados para pequeñas empresas, contadores y particulares.

“Con Amazon Personalize, pudimos diseñar y lanzar rápidamente un motor de recomendación para la aplicación de seguimiento y planificación de presupuestos Mint de Intuit. Con los datos de comportamiento y el perfil del cliente, y gracias al machine learning, el servicio permite realizar la oferta financiera adecuada a los clientes correctos en el momento justo, en función de sus hábitos de gastos, estilo de vida y metas”.

Qiang Zhu, director de ciencia de datos de Intuit

MoneySmart, que se fundó en 2009, ofrece una plataforma de contenido y comparación financiera para que los consumidores tomen decisiones financieras informadas. Con más de 400 000 usuarios, 30 categorías de productos financieros y 250 artículos en 2023, su misión es permitir a sus clientes tomar decisiones financieras más inteligentes. 

“Exploramos la posibilidad de empezar desde cero y crear un nuevo sistema, pero pronto nos dimos cuenta de que los costos de desarrollo eran altos, ya que teníamos una gran cantidad de datos de interacción con los clientes y una amplia gama de variaciones de categorías de productos entre nuestros productos de banca, seguros e inversión. AWS tenía una solución de plataforma atractiva con Amazon Personalize, que nos ofrecía un buen equilibrio entre el autoservicio y la tecnología personalizable que podía llevarnos al mercado rápidamente. Gracias a Amazon Personalize, pudimos ofrecer la primera versión de nuestra característica de recomendación de productos en menos de 3 meses, lo que nos permitió ahorrar tiempo y dinero. En los siguientes 6 meses, estuvimos activos en 2 países y generamos más de 11 000 solicitudes, lo que aumentó nuestra tasa de solicitudes del 6,5 % al 13,6 % para los clientes registrados y expuestos a los productos recomendados. El 42 % de nuestros clientes ha estado expuesto a esta nueva experiencia y estamos registrando más interacciones con los clientes desde que les mostramos los productos que les interesan. Estamos contribuyendo positivamente a nuestras capacidades de venta cruzada en la plataforma MoneySmart”.

Prateek Baheti, Head of Technology en MoneySmart

Paytm es un proveedor de pagos digitales, comercio electrónico y servicios financieros ubicado en la India. Da soporte a más de 17 millones de comercios y millones de personas lo utilizan a diario para ofrecer soluciones financieras y de pago completas.

Paytm, el cual utiliza Amazon Personalize para ayudar a los clientes a descubrir productos relevantes, recopila datos de los usuarios y los utiliza según el modelo de recomendaciones para ofrecer sugerencias de contenido únicas a cada uno de los más de 10 millones de visitantes diarios de Paytm Mall, su servicio de comercio electrónico. Como resultado, Paytm obtuvo una tasa de conversión del 6 % en su nueva página de inicio personalizada, tres veces más que su anterior solución de recomendación de artículo a artículo.

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Shgardi es una empresa emergente de aplicaciones móviles con sede en Arabia Saudí que se centra en ofrecer servicios de comida a domicilio asequibles y bajo demanda a más de 2,5 millones de consumidores y más de 10 000 restaurantes.

“En Shgardi, vemos cerca de 5000 usuarios nuevos al día, pero nos es difícil convertirlos en clientes leales y activos. Entendemos el valor de generar mensajes y promociones relevantes, así como de comenzar a buscar nuevas formas de crear una experiencia de usuario más interesante. Con Amazon Personalize, nos centramos en los usuarios actuales y nuevos agregando la sección de recomendaciones en la página de inicio de nuestra aplicación. Para los usuarios nuevos, aprovechamos los datos como ubicación, hora y restaurantes populares para ofrecer recomendaciones personalizadas. Para los usuarios actuales, pudimos usar una mezcla de datos de interacciones anteriores, como restaurantes visitados con mayor frecuencia, para generar recomendaciones que se ajusten a sus gustos únicos y preferencias personales. También ajustamos ciertas recomendaciones en función de objetivos empresariales específicos que teníamos en mente. La función de recomendaciones nos permitió responder a las intenciones de los usuarios en tiempo real y mejorar nuestras recomendaciones para que se alinearan con sus gustos y preferencias. Como consecuencia, pudimos incrementar la conversión de usuarios nuevos a compradores en un 30 %, así como la cantidad total de pedidos mensuales en un 20 %”.

Tarek Dahab, director de tecnología y cofundador de Shgardi

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The Chefz es una empresa emergente de comida a domicilio con sede en Arabia Saudí, fundada en 2016. La base del modelo de negocio de The Chefz consiste en permitir que los clientes pidan comida y postres de los principales restaurantes, panaderías y chocolaterías de élite. 

“Con Amazon Personalize, podemos lograr una personalización a gran escala en toda nuestra base de clientes, algo que antes era imposible. Durante el Ramadán, pudimos duplicar las interacciones en restaurantes recomendados en comparación con nuestra solución heredada, lo que resultó en un aumento de la tasa de conversión en restaurantes recomendados en un 35 %. Amazon Personalize nos permite aplicar el contexto y las circunstancias de un cliente individual y enviarle comunicaciones personalizadas, como ofertas especiales, a través de nuestra aplicación móvil.”  

Ramzi Alqrainy, director de tecnología de The Chefz

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ABLY es una reconocida startup coreana con un enfoque innovador sobre el comercio electrónico y la industria textil. Con nuestras aplicaciones móviles, llevamos la moda y el estilo de las celebridades de Instagram a las manos de millones de personas con casi 2000 productos subidos al día.

“En ABLY, transformamos el sector textil con nuestro enfoque del comercio electrónico. Con más de 6 millones de descargas de la aplicación, 300 000 usuarios únicos activos diarios y 180 000 000 USD de GMV anual, necesitábamos reinventar la manera de generar compras recurrentes y aumentar el tamaño del carro de compras para continuar con nuestro crecimiento acelerado. En ABLY, ahora usamos Amazon Personalize en la página frontal de la aplicación a fin de crear recomendaciones personalizadas para nuestros clientes en función de su historial de búsqueda y compra. Los resultados están sobrepasando las expectativas y nos maravilla la velocidad y el rendimiento del modelo de recomendaciones. Para las empresas emergentes con recursos y capacidad limitados como nosotros, Amazon Personalize es un avance: nos permite crear opciones de personalización sofisticadas sin necesidad de tener experiencia en machine learning previa”.

Yujun Kim, director de tecnología de ABLY