VistaPrint, eine Cimpress Business ist der Design- und Marketingpartner von Millionen kleiner Unternehmen auf der ganzen Welt. Seit mehr als zwei Jahrzehnten ermöglicht VistaPrint kleinen Unternehmen die schnelle und effektive Erstellung von Marketingprodukten – von Werbematerialien und Beschilderungen bis hin zu gedruckter Werbung und mehr –, um ihre Arbeit zu erledigen, unabhängig davon, ob sie im Geschäft oder online tätig sind.

Um kleine Unternehmen auf ihrem Weg zum Markenaufbau zu unterstützen, bietet VistaPrint seinen Kunden personalisierte Produktempfehlungen, beides in Echtzeit vistaprint.com und durch Marketing-E-Mails. Diese Produktempfehlungen verbessern das Kundenerlebnis, indem sie die Suche nach den benötigten Produkten effizienter machen und gleichzeitig die Konversionsraten von VistaPrint erhöhen. Seit der Implementierung von Amazon Personalize konnte VistaPrint seine Conversion-Rate um 10 Prozent steigern und seine Gesamtbetriebskosten um 30 Prozent senken.

In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, wie VistaPrint eine Kombination aus verwendet Amazon personalisieren, Twilio-Segmentsowie zusätzliche AWS-Services und Partnerlösungen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen und personalisierte Produktempfehlungen bereitzustellen.

Vorherige Lösung und Herausforderungen

Vor der Einführung seiner aktuellen Lösung verfügte VistaPrint über ein intern entwickeltes Produktempfehlungssystem, das vor Ort gehostet wurde. Die erste Herausforderung bei ihrer vorherigen Lösung bestand darin, dass die Lösung nicht automatisch skaliert werden konnte, wenn die Nachfrage stieg. Die zweite Herausforderung bestand darin, dass Änderungen am selbst entwickelten System zeitaufwändig waren, da für die Änderungen ein hohes Maß an maschinellem Lernen und einer Spezialisierung auf E-Commerce-Domänen erforderlich war.

Diese Herausforderungen führten zu der Entscheidung, ein neues Cloud-natives System zu schaffen, das mit steigender Nachfrage skaliert werden kann und aus serverlosen und Software-as-a-Service (SaaS)-Komponenten besteht, die einen Großteil der domänenspezifischen Funktionalität externalisieren, um einfachere Abläufe und schnellere Zeit zu ermöglichen -to-market für Änderungen.

Das neue personalisierte Produktempfehlungssystem von VistaPrint

Figure 1

Wie in Abbildung 1 zu sehen ist, sind die Schritte, mit denen VistaPrint mit seiner neuen Cloud-nativen Architektur personalisierte Produktempfehlungen bereitstellt, wie folgt:

1. Aggregieren Sie historische Daten in einem Data Warehouse. Daten von vorgelagerten Systemen, einschließlich Kundendatenplattformen (CDPs) wie Twilio Segment, Auftragsverwaltungs-, Produktkatalog- und Benutzerverwaltungssystemen, werden in einem Data Warehouse gesammelt, was im Fall von VistaPrint der Fall ist Schneeflocke.
2. Transformieren Sie die Daten, um Amazon Personalize-Trainingsdaten zu erstellen. Amazon Personalize verwendet Daten über Benutzer, Elemente und Interaktionen, und diese Daten werden von aufgenommen Einfacher Amazon-Speicherdienst (Amazon S3) im CSV-Format. Im Fall von VistaPrint verwenden sie Databricks um die erforderlichen Datentransformationen durchzuführen, bevor die Daten in Amazon S3 landen.
3. Importieren Sie historische Massendaten, um Amazon Personalize-Modelle zu trainieren. Nachdem große historische Daten in ein Amazon Personalize aufgenommen wurden DatensatzAnhand dieser Daten werden eine oder mehrere Lösungen trainiert. Im Fall von VistaPrint verwenden sie das Benutzer-Personalisierung und Ähnliche Gegenstände Musterrezepte.
   • Mit der Benutzerpersonalisierung sagt Amazon Personalize die Elemente voraus, mit denen ein Benutzer interagieren wird, basierend auf früheren Interaktionen aller Benutzer.
   • Mit Similar-Items generiert Amazon Personalize Empfehlungen für Artikel, die einem von Ihnen angegebenen Artikel ähneln.

   Zu die Relevanz der Personalisierungsmodelle aufrechterhaltenwerden die Schritte 2 und 3 regelmäßig wiederholt, um die Trainingsdaten aktuell zu halten.

4. Streamen Sie E-Commerce-Website-Ereignisse an ein CDP. Zur Erfassung wird ein CDP verwendet Veranstaltungen von einer E-Commerce-Website, beispielsweise wenn ein Benutzer ein Produkt ansieht oder ein Produkt in seinen Warenkorb legt. Ein CDP kann ebenfalls ausgeführt werden Identitätsauflösung, was hilft, den Benutzer zu identifizieren, unabhängig davon, ob er über ein Mobilgerät oder einen Web-Client auf eine Plattform zugreift. VistaPrint verwendet Twilio Segment als CDP.
5. Generieren Sie Produktempfehlungen in Echtzeit, während ein Kunde auf der E-Commerce-Website navigiert. Wenn ein Kunde auf einer E-Commerce-Website navigiert und diese Ereignisse von einem CDP erfasst werden, werden sie auch an Amazon Personalize weitergeleitet. Amazon Personalize wiederum generiert Empfehlungen für zusätzliche Produkte, an denen ein Kunde interessiert sein könnte. Diese Empfehlungen werden wieder in das E-Commerce-Website-Erlebnis eingefügt Echtzeit.
   • AWS Lambda wird verwendet, um mithilfe von Segmenten Daten von Segment an Amazon Personalize zu senden Amazon Lambda-Ziel. VistaPrint verwendet das Segment Amazon Lambda-Ziel, um zusätzliche Datentransformationen durchzuführen und Flexibilität für die Integration mit zusätzlichen, nicht gezeigten Observability-Tools zu erhalten, aber andere AWS-Kunden können Segments in Betracht ziehen Amazon-Ziel personalisieren was für einfachere Integrationen geeignet ist.
   • VistaPrint hat einen Personalisierungsdienst erstellt, der Amazon Personalize vorangestellt ist. Dieser Dienst bietet zusätzlich zu den Amazon Personalize-APIs zusätzliche Funktionen, einschließlich der Möglichkeit, aktuelle Empfehlungen zwischenzuspeichern Amazon DynamoDBund Integration mit den Authentifizierungs- und Autorisierungssystemen von VistaPrint.
   • VistaPrint hat eine Platzierungs- und Angebots-Engine (POE) entwickelt, die Datenwissenschaftlern und Vermarktern die Zusammenarbeit ermöglicht. Platzierungsvorlagen werden verwendet, um benutzerdefinierte Platzierungen zu erstellen, indem sie es einem Vermarkter ermöglichen, ein Amazon Personalize-Modell, den visuellen Stil der Platzierung und zusätzliche Funktionen auszuwählen, z. B. ob das Logo eines Kunden so angezeigt werden soll, wie es auf dem endgültig hergestellten Produkt erscheinen würde. Abbildung 2 zeigt ein Beispiel für eine dieser Platzierungen, genannt Mehr mit Ihrem Design, wie gesehen bei vistaprint.com.
6. Generieren Sie Produktempfehlungen im Rahmen von E-Mail-Marketingkampagnen. Zusätzlich zur Bereitstellung von Produktempfehlungen in Echtzeit auf ihrer Website nutzt VistaPrint personalisierte Produktempfehlungen in E-Mail-Marketingkampagnen. Das gleiche POE-System wird zum Entwerfen und Platzieren von Produktempfehlungen in E-Mail-Vorlagen verwendet.

Figure 2

Auswirkungen auf das Geschäft

Seit der Implementierung seines neuen personalisierten Produktempfehlungssystems konnte VistaPrint eine Steigerung der Konversionen aufgrund personalisierter Empfehlungen um 10 Prozent verzeichnen. Amazon Personalize reduzierte außerdem die Gesamtbetriebskosten von VistaPrint im Vergleich zur vorherigen On-Premise-Lösung um 30 Prozent.

Zusammenfassung

Das cloudnative personalisierte Produktempfehlungssystem von VistaPrint hilft dem Unternehmen, seinen Kunden ein effizienteres und hilfreicheres Erlebnis zu bieten und gleichzeitig die Konversionsraten des Unternehmens zu erhöhen.

Amazon Personalize ist das Herzstück des personalisierten Produktempfehlungssystems von VistaPrint und bietet eine vollständig verwaltete, auf maschinellem Lernen basierende Lösung.

Eine Kundendatenplattform wie Twilio Segment ermöglicht es Unternehmen wie VistaPrint, eine zu erstellen vernetzte 360-Grad-Sicht auf ihre Kunden durch die Aggregation von Daten aller Kundenkontaktpunkte über mehrere Geschäftsbereiche hinweg. Diese zusammenhängende Sicht auf den Kunden führt in Kombination mit Amazon Personalize zu genaueren und personalisierteren Produktempfehlungen.

Nächste Schritte

Das personalisierte Produktempfehlungssystem von VistaPrint ist ein Produkt innerhalb eines größeren Datennetzes von Produkten. Lesen Sie mehr über die Data-Mesh-Strategie von Vista in diesem vorherigen Beitrag Wie Vista ein Datennetz aufgebaut hat, das durch im AWS Marketplace verfügbare Lösungen ermöglicht wird

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Über die Autoren

Ethan Fahy ist Enterprise Senior Solutions Architect bei AWS mit Sitz in Boston, MA. Ethan hat einen Hintergrund in der Geophysik und hat Freude daran, groß angelegte, cloudnative Architekturen zur Unterstützung wissenschaftlicher Arbeitslasten zu erstellen.

Mouloud Lounaci leitet das Engineering-Team für Marketingoptimierung bei Vista. Er ist ein Enthusiast des maschinellen Lernens und verfügt über rund 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung KI-gestützter Softwareprodukte zur Lösung komplexer Kundenprobleme. Wann immer er die Gelegenheit dazu hat, springt Mouloud in ein Flugzeug, um Kulturen, Essen und Landschaften aus aller Welt zu entdecken.

Emeline Escolivet ist der Engineering Manager für das Recommendations-Team bei Vista. Mit mehr als 10 Jahren Erfahrung als Software-Ingenieurin hat sie Spaß daran, komplexe Geschäftsprobleme in zuverlässige Softwarelösungen umzuwandeln. In ihrer Freizeit beschreibt sie sich selbst gerne als Wanderin, Tänzerin und Feinschmeckerin.

Vibhusheet Tripathi ist Senior Data Engineer im Recommendations Team bei Vista. Wenn Vibhu nicht gerade mit maschinellen Lernsystemen experimentiert, liest er gerne, treibt Sport und hört Musik.

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• Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-vistaprint-delivers-personalized-product-recommendations-with-amazon-personalize/