Amazon Personalize: Empfehlungssoftware nach Vorbild von Amazons Onlineshop
Aus vielen Informationen Muster zu erkennen, ist eine offensichtliche Stärke von Machine-Learning-Software. Der Cloudanbieter AWS hat aus diesem Grund Amazon Personalize(öffnet im neuen Fenster) vorgestellt – einen Dienst, der Kundendaten analysiert und anhand dieser Informationen Kaufempfehlungen in Onlineshops geben kann. Das Machine-Learning-System wurde mit Hilfe der Kundendaten von Amazon.com jahrelang trainiert, heißt es in der Pressemitteilung. Durch die augenscheinlich sehr hohe Datengrundlage ist zumindest in der Theorie ein recht genaues Machine-Learning-System möglich.
Personalize benötigt Daten von Käufern, die auf Webseiten der Nutzer des Dienstes Bestellungen durchführen. Das Unternehmen spricht beispeilsweise von Positionsdaten, Alter des Kunden, Bestelladressen und Bestellverlauf. Anhand dieser Informationen und sich selbst als Vorlage trainiert der Dienst einen Algorithmus, der sich der Datenstruktur der Kundenplattform anpasst. Schließlich ist nicht jeder Onlineshop identisch aufgebaut.
"Alle von Amazon Personalize analysierten Daten werden vertraulich behandelt und sicher aufbewahrt und ausschließlich für Ihre kundenspezifischen Empfehlungen verwendet", versichert AWS. Das bedeutet natürlich nicht, dass die Datenbanken der Onlineauftritte dadurch komplett sicher sind.
Einige Kunden nutzen Personalize wohl schon für ihre Zwecke. Der Lieferdienst Dominos erstellt damit etwa personalisierte Werbemitteilungen für einzelne Kunden. Der Bollywood-Videostreamingdienst Spuul nutzt den Dienst, um Zuschauern bestimmte Filme und Serien zu empfehlen. Der Hochzeitsdienst Zola will damit seine Suchergebnisse verbessern.
AWS-Kunden können Personalize in einer Vorabversion ausprobieren(öffnet im neuen Fenster). Es ist dafür jedoch ein entsprechendes AWS-Konto notwendig.
- Anzeige Hier geht es zu Künstliche Intelligenz: Wissensverarbeitung bei Amazon Wenn Sie auf diesen Link klicken und darüber einkaufen, erhält Golem eine kleine Provision. Dies ändert nichts am Preis der Artikel.