VistaPrint, um Cimpress business, é o parceiro de design e marketing de milhões de pequenas empresas em todo o mundo. Por mais de duas décadas, a VistaPrint capacitou pequenas empresas a criar produtos de marketing de forma rápida e eficaz – desde materiais promocionais e sinalização até publicidade impressa e muito mais – para realizar o trabalho, independentemente de operarem na loja ou online.

Para apoiar pequenas empresas em sua jornada de construção de marca, VistaPrint oferece aos clientes recomendações personalizadas de produtos, tanto em tempo real quanto vistaprint. com e por meio de e-mails de marketing. Essas recomendações de produtos melhoram a experiência de seus clientes, tornando mais eficiente a localização dos produtos de que precisam, ao mesmo tempo que aumentam as taxas de conversão do VistaPrint. Desde a implementação do Amazon Personalize, a VistaPrint aumentou a taxa de conversão em 10% e reduziu o custo total de propriedade em 30%.

Neste post, mostramos como o VistaPrint usa uma combinação de Amazon Customize, Segmento Twilioe serviços auxiliares da AWS e soluções de parceiros para entender melhor as necessidades de seus clientes e fornecer recomendações personalizadas de produtos.

Solução e desafios anteriores

Antes de sua solução atual, a VistaPrint tinha um sistema de recomendação de produtos desenvolvido internamente e hospedado no local. O primeiro desafio da solução anterior era que a solução não podia ser dimensionada automaticamente quando a demanda aumentava. O segundo desafio foi que as alterações no sistema desenvolvido internamente eram demoradas, porque era necessário um alto grau de aprendizado de máquina e especialização no domínio de comércio eletrônico para fazer modificações.

Esses desafios levaram à decisão de criar um novo sistema nativo da nuvem que pode ser dimensionado com o aumento da demanda e consiste em componentes sem servidor e de software como serviço (SaaS) que externalizam grande parte da funcionalidade específica do domínio para permitir operações mais fáceis e tempo mais rápido. -to-market para mudanças.

O novo sistema personalizado de recomendação de produtos VistaPrint

Figura 1

Conforme visto na Figura 1, as etapas de como o VistaPrint fornece recomendações personalizadas de produtos com sua nova arquitetura nativa da nuvem são:

1. Agregar dados históricos em um data warehouse. Os dados de sistemas upstream, incluindo plataformas de dados de clientes (CDPs), como Twilio Segment, gerenciamento de pedidos, catálogo de produtos e sistemas de gerenciamento de usuários, são coletados em um data warehouse, que no caso do VistaPrint é Floco de neve.
2. Transforme os dados para criar dados de treinamento do Amazon Personalize. O Amazon Personalize usa dados sobre usuários, itens e interações, e esses dados são ingeridos de Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) em formato CSV. No caso do VistaPrint, eles usam Bancos de dados para realizar as transformações de dados necessárias antes de colocar os dados no Amazon S3.
3. Importe dados históricos em massa para treinar modelos do Amazon Personalize. Após a ingestão de dados históricos em massa em um Amazon Personalize conjunto de dados, uma ou mais soluções são treinadas usando esses dados. No caso do VistaPrint, eles usam o Personalização do usuário e Itens similares receitas modelo.
   • Com a personalização do usuário, o Amazon Personalize prevê os itens com os quais um usuário interagirá com base nas interações anteriores de todos os usuários.
   • Com Similar-Items, o Amazon Personalize gera recomendações para itens semelhantes a um item especificado.

   Para manter a relevância dos modelos de personalização, as etapas 2 e 3 são repetidas regularmente para manter os dados de treinamento atualizados.

4. Transmita eventos de sites de comércio eletrônico para um CDP. Um CDP é usado para capturar eventos de um site de comércio eletrônico, por exemplo, quando um usuário visualiza um produto ou adiciona um produto ao carrinho de compras. Um CDP também pode realizar resolução de identidade, o que ajuda a identificar o usuário independentemente de ele estar acessando uma plataforma a partir de um cliente móvel ou web. VistaPrint usa Twilio Segment como CDP.
5. Gere recomendações de produtos em tempo real enquanto o cliente navega no site de comércio eletrônico. À medida que um cliente navega em um site de comércio eletrônico e esses eventos são capturados por um CDP, eles também são encaminhados para o Amazon Personalize. O Amazon Personalize, por sua vez, gera recomendações para produtos adicionais nos quais um cliente possa estar interessado. Essas recomendações são colocadas de volta na experiência do site de comércio eletrônico em em tempo real.
   • AWS Lambda é usado para enviar dados do Segment para o Amazon Personalize usando Segment's Destino Amazon Lambda. VistaPrint usa o Segment Amazon Lambda Destination para realizar transformações de dados adicionais e obter flexibilidade para integração com ferramentas de observabilidade adicionais não mostradas, mas outros clientes da AWS podem considerar o Segment's Destino personalizado da Amazon que é adequado para integrações mais simples.
   • VistaPrint criou um serviço de personalização que fica à frente do Amazon Personalize. Esse serviço fornece funcionalidades adicionais além das APIs do Amazon Personalize, incluindo a capacidade de armazenar em cache recomendações recentes em Amazon DynamoDBe integração com os sistemas de autenticação e autorização do VistaPrint.
   • VistaPrint criou um mecanismo de posicionamento e oferta (POE), que permite a colaboração de cientistas de dados e profissionais de marketing. Os modelos de veiculação são usados ​​para criar veiculações personalizadas, permitindo que um profissional de marketing selecione um modelo do Amazon Personalize, o estilo visual da veiculação e recursos extras, como exibir o logotipo de um cliente como apareceria no produto final fabricado. A Figura 2 mostra um exemplo de um desses canais, denominado Mais com seu design, como visto em vistaprint. com.
6. Gere recomendações de produtos como parte de campanhas de marketing por e-mail. Além de fornecer recomendações de produtos em tempo real em seu site, VistaPrint usa recomendações personalizadas de produtos em campanhas de email marketing. O mesmo sistema POE é usado para projetar e colocar recomendações de produtos em modelos de email.

Figura 2

Impacto nos negócios

Desde a implementação do seu novo sistema personalizado de recomendação de produtos, a VistaPrint obteve um aumento de 10% nas conversões provenientes de recomendações personalizadas. O Amazon Personalize também reduziu o custo total de propriedade do VistaPrint em 30% em comparação com a solução local anterior.

Conclusão

O sistema de recomendação de produtos personalizado nativo da nuvem da VistaPrint ajuda a empresa a oferecer uma experiência mais eficiente e útil aos seus clientes, ao mesmo tempo que aumenta as taxas de conversão da empresa.

O Amazon Personalize está no centro do sistema de recomendação de produtos personalizados da VistaPrint, fornecendo uma solução totalmente gerenciada e baseada em aprendizado de máquina.

Uma plataforma de dados de clientes como o Twilio Segment permite que empresas como a VistaPrint construam um conectado, visão de 360 ​​graus de seus clientes agregando dados de todos os pontos de contato com o cliente em vários domínios de negócios. Essa visão coesa do cliente leva a recomendações de produtos mais precisas e personalizadas quando combinada com o Amazon Personalize.

Próximos Passos

O sistema de recomendação de produto personalizado VistaPrint é um produto dentro de uma malha de dados maior de produtos. Leia mais sobre a estratégia de malha de dados do Vista neste post anterior Como o Vista construiu uma malha de dados habilitada por soluções disponíveis no AWS Marketplace

Leia também mais sobre os outros tópicos deste post:

Sobre os autores

Ethan Fahy é arquiteto de soluções corporativo sênior na AWS e mora em Boston, MA. Ethan tem formação em geofísica e gosta de construir arquiteturas nativas da nuvem em grande escala para dar suporte a cargas de trabalho científicas.

Mouloud Lounaci lidera a equipe de Engenharia para Otimização de Marketing no Vista. Ele é um entusiasta do aprendizado de máquina com cerca de 10 anos de experiência na construção de produtos de software baseados em IA para resolver problemas complexos de clientes. Sempre que tem oportunidade, Mouloud embarca em um avião para descobrir culturas, comidas e paisagens de todo o mundo.

Emeline Escolivet é o gerente de engenharia da equipe de recomendações do Vista. Com mais de 10 anos de experiência como engenheira de software, ela gosta de transformar problemas de negócios complexos em soluções de software confiáveis. Nas horas vagas, gosta de se descrever como caminhante, dançarina e amante da gastronomia.

Vibhusheet Tripathi é engenheiro de dados sênior na equipe de recomendações do Vista. Quando não está experimentando sistemas de aprendizado de máquina, Vibhu gosta de ler, praticar esportes e ouvir música.

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