개인화를 통한 고객 경험 향상

생성형 AI의 강력한 기능을 활용하여 심층적인 고객 인사이트, 동적 콘텐츠, 개인화된 상호 작용을 활용하세요
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생성형 AI가 고객 경험을 혁신하는 방법

생성형 AI는 개인의 취향과 컨텍스트의 미묘한 차이를 이해함으로써 메시징, 이미지, 비디오 및 디지털 경험과 같은 개인화된 콘텐츠를 동적으로 생성할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 고객 참여를 높이고, 마케팅 캠페인을 최적화하고, 전체 고객 수명 주기에서 수익을 증대합니다.

Amazon Personalize는 사용자 데이터를 활용하여 커뮤니케이션 및 서비스를 개인화하는 서비스입니다. Amazon Bedrock의 생성형 AI 파운데이션 모델(FM)로 이를 보강하면 조직은 타겟팅된 추천 기능과 놀랍도록 정교한 검색 경험을 만들 수 있습니다. 시장 동향을 파악하고, 기업 브랜드에 대한 추천을 생성하고, 고객이 더 빠르게 상품을 찾도록 돕는 데 사용할 수 있습니다. 사람과 직접 대면하며 소통하는 것과 같은 고도로 개인화된 상호 작용을 제공함으로써 기업은 고객의 기대를 뛰어 넘고 오래 지속되는 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

모바일 기기를 들고 있는 여성

이점

생성형 AI로 개인화의 잠재력을 최대한 발휘

고객 데이터와 상호 작용을 분석하여 선호도와 의도를 이해하면 상황에 맞는 추천과 스토리텔링을 통해 더 깊은 관계를 조성하고 관심을 끌 수 있습니다.

디바이스나 채널에 관계없이 메시지와 제안을 원활하게 조정하여 여러 접점에서 통합된 고객 경험을 제공합니다.

대규모 데이터 세트를 통해 사전 교육된 Amazon Bedrock의 주요 FM에 액세스하거나 자체 독점 데이터로 안전하게 미세 조정하여 차별화된 고객 경험을 만드세요.

사용 사례

마케팅 전략에 정보를 제공할 수 있는 패턴과 트렌드를 파악합니다. 고객 생성에 소요되는 시간을 절약하고 생성형 AI가 기존 고객 데이터에서 간과하기 쉬운 특성을 가진 고유한 세그먼트를 식별할 수 있습니다.

매출, 상향 판매 및 교차 판매 기회, 신규 항목 및 사이트 사용 시간과 같은 구체적인 비즈니스 목표를 추진하기 위해 항목 및 콘텐츠 추천의 순위를 지능적으로 재지정합니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 개인의 변화하는 취향에 가장 적합한 제품, 콘텐츠, 프로모션 및 기사를 즉시 생성합니다.

상황별 쿼리를 이해하고, 명료하게 질문하며, 직관적인 앞뒤 대화를 통해 관련성 있는 예측 검색 제안을 제공하는 대화형 검색을 활성화하여 각 사용자의 상호 작용에 맞게 검색 환경을 조정합니다.

상품 설명, 사용 후기 또는 기타 비정형 데이터에 담긴 가치 있는 정보를 활용하여 관련성과 참여도를 높입니다.

추가 리소스