A personalização da experiência do usuário tornou-se um diferencial competitivo para empresas que operam no ambiente digital. Seja no e-commerce, no streaming de conteúdo ou na recomendação de produtos e serviços, entregar sugestões relevantes aumenta a retenção, impulsiona conversões e melhora a experiência do cliente.
No entanto, construir sistemas de recomendação eficazes e escaláveis pode ser um desafio para muitas empresas, exigindo infraestrutura robusta e expertise em machine learning.
O AWS Personalize é percebido como uma solução para esse problema. Ele permite que as organizações adotem abordagens personalizadas que não precisam de um departamento de IA especializado.
Este artigo investiga tudo o que líderes de TI devem conhecer sobre o AWS Personalize, abrangendo seu funcionamento e as melhores práticas para utilizá-lo de maneira eficaz.
O que é o AWS Personalize?
O AWS Personalize é um serviço gerenciado de machine learning para personalização de recomendações, desenvolvido pela Amazon Web Services (AWS).
Ele permite que empresas criem sistemas de recomendação para e-commerce, streaming, notícias, marketing e outros setores, utilizando os mesmos algoritmos que a Amazon emprega em seus próprios produtos.
Diferente de soluções tradicionais, que exigem engenheiros de machine learning e infraestrutura dedicada, o AWS Personalize fornece uma abordagem simplificada, permitindo que empresas ingestem dados, treinem modelos personalizados e implantem recomendações sem necessidade de conhecimento avançado em IA.
Principais características do AWS Personalize
- Treinamento automatizado de modelos: o serviço analisa os dados e gera um modelo de recomendação sem necessidade de intervenção manual.
- Inferência em tempo real ou em lote: as recomendações podem ser geradas sob demanda ou de forma programada para otimizar a experiência do usuário.
- Personalização contínua: os modelos aprendem e se adaptam com base no comportamento dos usuários, tornando as sugestões mais precisas ao longo do tempo.
- Integração simplificada: o personalize pode ser conectado a websites, aplicativos móveis, plataformas de e-commerce e marketing digital, facilitando a implementação.
Com essas funcionalidades, a tecnologia permite que empresas aprimorem suas estratégias de engajamento sem investir em infraestrutura complexa.
Benefícios do AWS Personalize
A implementação de um sistema de recomendação eficiente pode gerar impacto significativo para empresas que buscam melhorar conversões e retenção de clientes. Abaixo, destacamos os principais benefícios dessa tecnologia.
1. Redução da complexidade na implementação de machine learning
Criar um sistema de recomendação do zero normalmente exige uma equipe especializada, infraestrutura para treinar modelos e um longo período de desenvolvimento. Com o AWS Personalize, esse processo é simplificado, permitindo que empresas implementem recomendações rapidamente, sem expertise avançada em IA.
2. Melhor experiência do usuário
Ao apresentar produtos, conteúdos ou serviços que sejam realmente relevantes para cada usuário, o AWS Personalize melhora a experiência digital, tornando a navegação mais fluida e atrativa.
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3. Modelos otimizados para diferentes tipos de recomendação
O serviço oferece algoritmos otimizados para diferentes necessidades, como recomendar itens semelhantes, prever a próxima ação do usuário ou sugerir produtos com base no histórico de compras. Isso garante que as recomendações sejam mais assertivas e personalizadas para cada tipo de negócio.
4. Escalabilidade automática
Empresas que enfrentam picos de tráfego podem confiar no AWS Personalize para escalar automaticamente suas recomendações, garantindo desempenho consistente mesmo em períodos de alta demanda.
5. Modelo de cobrança flexível
A AWS cobra pelo uso do serviço com base em ingestão de dados, treinamento de modelos e geração de recomendações, permitindo que empresas controlem custos e paguem apenas pelo que utilizam.
Casos de uso do AWS Personalize
O AWS Personalize pode ser aplicado em diversos cenários para melhorar a experiência do usuário e impulsionar conversões.
1. E-commerce
- Sugestão de produtos baseados no histórico de navegação e compras do cliente.
- Recomendação de itens que combinam com produtos no carrinho.
- Ofertas personalizadas de acordo com o perfil do usuário.
2. Streaming de vídeo e música
- Indicação de filmes, séries ou músicas baseadas no comportamento do usuário.
- Sugestões de playlists personalizadas.
- Ajuste dinâmico de conteúdos recomendados conforme o consumo do usuário.
3. Aplicações de marketing digital
- Segmentação de campanhas com base em preferências e comportamento do usuário.
- Personalização de newsletters e e-mails promocionais.
- Recomendações de artigos ou conteúdos mais relevantes para cada visitante.
4. Plataformas de aprendizado online
- Sugestão de cursos ou conteúdos com base no desempenho e interesses do aluno.
- Recomendação de trilhas de aprendizado personalizadas.
- Promoção de materiais complementares com base na jornada do usuário.
Quanto custa o AWS Personalize?
O modelo de precificação do AWS Personalize é baseado no consumo real dos recursos, permitindo que empresas ajustem os custos conforme a necessidade de personalização e demanda por recomendações. A cobrança ocorre em três áreas principais:
Ingestão de dados: o AWS Personalize cobra pelo volume de dados carregados no serviço, medido em gigabytes (GB). Isso inclui uploads em lote via Amazon S3 e dados transmitidos em tempo real para alimentar os modelos de machine learning.
Treinamento do modelo: o custo do treinamento é determinado pelo número de interações processadas. Cada novo treinamento ou atualização de modelo consome recursos computacionais, impactando o valor final conforme a complexidade e volume de dados utilizados.
Geração de recomendações (inferência): a cobrança é feita com base no número de solicitações de recomendação realizadas. Empresas podem optar por inferências em tempo real ou em lote, sendo que no modo em tempo real há uma cobrança mínima de 1 transação por segundo (TPS) para cada campanha ativa, independentemente do volume de solicitações.
Para empresas que estão começando a explorar a personalização, a AWS oferece um nível gratuito nos primeiros dois meses, que inclui:
- Até 20 GB de processamento de dados por mês.
- Até 100 horas de treinamento de modelos por mês.
- Até 180.000 solicitações de recomendação por mês.
Os custos variam conforme o volume de dados ingeridos, a frequência de treinamento e o número de solicitações de recomendação processadas. Para otimizar os gastos, empresas podem ajustar a periodicidade de treinamentos e optar por inferências em lote, reduzindo o número de transações em tempo real.
A AWS disponibiliza uma calculadora de preços, que permite estimar os custos conforme as necessidades específicas de cada projeto.
Como extrair o máximo do AWS Personalize?
Para obter resultados realmente eficientes, é fundamental adotar boas práticas ao configurar e utilizar o AWS Personalize.
- Forneça dados de qualidade: a precisão das recomendações depende da qualidade e diversidade dos dados ingeridos no serviço.
- Ajuste a frequência de treinamento dos modelos: Ttreinar o modelo com uma frequência adequada evita custos desnecessários e mantém a relevância das sugestões.
- Combine recomendações com outras estratégias: o AWS Personalize pode ser integrado a ferramentas de marketing e automação, criando experiências ainda mais personalizadas.
- Monitore o desempenho: utilize AWS CloudWatch para acompanhar métricas de recomendação e otimizar continuamente os modelos.
A adoção de um serviço de personalização exige planejamento e análise contínua para garantir que as recomendações tragam valor real para a empresa e para os usuários.
Considerações finais
O AWS Personalize permite que empresas implementem sistemas de recomendação personalizados sem a necessidade de desenvolver modelos próprios de machine learning. Com algoritmos treinados automaticamente, escalabilidade e integração facilitada, ele possibilita a entrega de sugestões mais relevantes aos usuários, melhorando o engajamento e a conversão.
Para que essa tecnologia seja aplicada de forma eficiente e alinhada às necessidades do negócio, contar com um parceiro especializado pode ser um diferencial. Como AWS Advanced Partner, a UDS oferece suporte técnico, integração otimizada e estratégias para garantir que o AWS Personalize seja implementado da melhor forma, reduzindo custos e maximizando resultados.
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