Amazon Personalize Next Best Actionを使用して、ユーザーにアクションを推奨することでブランドの忠誠心を構築します

ブランドの忠誠心を築くために、Amazon Personalize Next Best Actionを活用してユーザーに最適なアクションを提案します

Amazon Personalizeは、新しい次のベストアクション (aws-next-best-action) レシピを発表しています。このレシピにより、個々のユーザーに提案する最適なアクションを決定し、ブランドのロイヤリティとコンバージョンを向上させることができます。

Amazon Personalizeは、リアルタイムで高度にパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供するために、開発者が簡単に利用できる完全に管理された機械学習（ML）サービスです。ウェブサイト、アプリケーション、ターゲットマーケティングキャンペーンにおいて、パーソナライズされた製品やコンテンツの推奨を通じて顧客エンゲージメントを向上させることができます。APIを使用して、事前のML経験は不要で、わずかなクリックで高度なパーソナライゼーション機能を簡単に構築できます。すべてのデータは暗号化されてプライベートかつ安全に保護されます。

この記事では、Next Best Actionレシピを使用して、ユーザーの過去の相互作用、ニーズ、行動に基づいてアクションの推奨をパーソナライズする方法を説明します。

ソリューションの概要

デジタルチャンネルの急速な成長と、ハイパーターソナライゼーションをよりアクセス可能にする技術の進歩により、各個人のユーザーに最大のエンゲージメントをもたらすためのアクションを特定することは、ブランドにとって困難です。ブランドは、すべてのユーザーに同じアクションを表示するか、従来のユーザーセグメンテーションのアプローチに依存して、各ユーザーコホートにアクションを推奨しています。しかし、これらのアプローチはもはや十分ではありません。なぜなら、すべてのユーザーはユニークな体験を期待し、自分のニーズを理解しないブランドを放棄する傾向があるからです。さらに、ブランドはプロセスの手動性のため、アクションの推奨をリアルタイムで更新することができません。

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Next Best Actionを使用すると、各個人のユーザーが興味を持っているセッション内のアクションを考慮に入れ、リアルタイムでアクションの推奨を提供することができます。ロイヤリティプログラムへの登録、ニュースレターや雑誌の購読、新しいカテゴリの探索、モバイルアプリのダウンロードなどのアクションを推奨することができます。これにより、各ユーザーのユーザージャーニー全体にわたるアクションの推奨を提供することで、長期的なブランドエンゲージメントと収益の促進を支援します。また、各ユーザーが高い確率で取るアクションを推奨することで、マーケティング投資対効果を向上させるのにも役立ちます。

CrederaなどのAWSパートナーは、Amazon Personalize Next Best Actionが顧客に提供する個別化の可能性に興奮しています。

「Amazon Personalizeは、これらの種類のソリューションに通常必要とされる大規模な再作業や事前の実装コストなしに、さまざまなユースケースで意味のある顧客体験を作成することを可能にするワールドクラスの機械学習ソリューションです。Next Best Actionの機能の追加に対して非常に興奮しており、顧客がパーソナライズされたアクションの推奨を行い、デジタル体験を大幅に改善し、追加のビジネス価値を生み出すことができると期待しています。具体的には、小売業やコンテンツ業界で働く人々にとって、Amazon Personalizeの使用により、顧客への体験が向上し、高いコンバージョン率が期待されます。AWSとのこのリリースでの共同パートナーを務めることに大変興奮しており、Next Best Actionを活用して、ビジネスがMLベースのパーソナライズソリューションを推進することを楽しみにしています。」

– Jason Goth、パートナー兼最高技術責任者、Credera。

使用例

この新機能の影響をより詳しく調査するために、3人のユーザー（A（User_id 11999）、B（User_id17141）、C（User_id8103））を取り上げ、ウェブサイトでの購入時

伝統的に、ブランドはすべてのユーザーに同じアクションを表示するか、ユーザーセグメンテーション戦略を採用してユーザーベースにアクションを推奨します。以下の表は、ブランドがすべてのユーザーに同じアクションセットを表示する例です。これらのアクションは、ユーザーにとって関連性があるかもしれないし、ないかもしれませんが、ブランドとの関わりを減らしてしまいます。

ユーザータイプ	ユーザーID	アクションの推奨	アクションのランク
ユーザー A	11999	リワードプログラムに登録	1
ユーザー A	11999	モバイルアプリをダウンロード	2
ユーザー A	11999	「電子機器」カテゴリで購入	3
ユーザー B	17141	リワードプログラムに登録	1
ユーザー B	17141	モバイルアプリをダウンロード	2
ユーザー B	17141	「電子機器」カテゴリで購入	3
ユーザー C	8103	リワードプログラムに登録	1
ユーザー C	8103	モバイルアプリをダウンロード	2
ユーザー C	8103	「電子機器」カテゴリで購入	3

さて、次の最適なアクションを使用して、各ユーザーにアクションを推奨しましょう。アクションの推奨が可能なアクションを定義した後、aws-next-best-actionレシピは、ユーザーの傾向（特定のアクションを取るユーザーの確率、0.0-1.0）とそのアクションの価値に基づいて、各ユーザーに個別化されたランク付けされたアクションのリストを返します。この記事では、ユーザーの傾向だけを考慮します。

以下の例では、ユーザー A（頻繁な購入者）の場合、リワードプログラムに登録がトップの推奨アクションで、傾向スコアは1.00です。これは、このユーザーが多くの購入を行ったため、このユーザーがリワードプログラムに参加する可能性が最も高いことを意味します。したがって、ユーザー A に対してリワードプログラムへの登録を推奨することは、ユーザー A の関与を高める可能性が非常に高いです。

ユーザータイプ	ユーザーID	アクションの推奨	アクションのランク	傾向スコア
ユーザー A	11999	リワードプログラムに登録	1	1.00
ユーザー A	11999	「宝石」カテゴリで購入	2	0.86
ユーザー A	11999	「ビューティ＆グルーミング」カテゴリで購入	3	0.85
ユーザー B	17141	「電子機器」カテゴリで購入	1	0.78
ユーザー B	17141	リワードプログラムに登録	2	0.71
ユーザー B	17141	「スマートホーム」カテゴリで購入	3	0.66
ユーザー C	8103	「ハンドバッグ＆シューズ」カテゴリで購入	1	0.60
ユーザー C	8103	モバイルアプリをダウンロード	2	0.48
ユーザー C	8103	「衣料品」カテゴリで購入	3	0.46

同様に、ユーザーB（カジュアルな購買者のペルソナ）は、「エレクトロニクス」カテゴリーでの購入と同様のカテゴリーである「スマートホーム」の新製品購入の確率が高いです。そのため、Next Best Actionは、「エレクトロニクス」カテゴリーでの購入と「スマートホーム」カテゴリーでの購入を優先して行うことをおすすめします。これは、これらの2つのカテゴリーでユーザーBに製品の購入を促すと、より高いエンゲージメントを生み出すことができます。また、ユーザーBに対して、ロイヤリティプログラムへの登録もおすすめされていますが、傾向スコアは0.71であり、ユーザーAと比較して0.71低いです。これは、より深い履歴を持ち、ショッピングの旅程が進んでいるユーザーほど、ロイヤリティプログラムの追加の利点により多くの恩恵を受け、より高い確率で対話する傾向にあるためです。

最後に、ユーザーCのNext Best Actionは、「ハンドバッグ＆シューズ」カテゴリーでの購入であり、これは彼らの前の行動である「衣料品」カテゴリーでの購入と似ています。また、「ハンドバッグ＆シューズ」カテゴリーでの購入に比べて、モバイルアプリのダウンロードの傾向スコアは比較的低い（0.48）ですが、同じく「ハンドバッグ＆シューズ」カテゴリーでの購入の傾向スコアは0.60でより高いです。これは、補完的なカテゴリー（「ハンドバッグ＆シューズ」）での製品の購入をユーザーCにおすすめすると、彼らはブランドに忠実で将来もショッピングを続ける可能性が高いことを意味します。

Next Best Action（aws-next-best-action)のレシピの詳細については、ドキュメンテーションを参照してください。

結論

Amazon Personalizeの新しいNext Best Actionレシピを使用すると、個々の行動とニーズに基づいてリアルタイムで正しいアクションをユーザーに推奨することができます。これにより、ユーザーのエンゲージメントを最大化し、コンバージョン率を向上させることができます。

Amazon Personalizeに関する詳細は、Amazon Personalize Developer Guideを参照してください。

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