[ad_1]
La inteligencia artificial generativa está cambiando la forma en que las empresas hacen negocios. Las empresas están utilizando la IA para mejorar las decisiones basadas en datos, mejorar las experiencias omnicanal e impulsar el desarrollo de productos de próxima generación. Las empresas están utilizando específicamente la IA generativa para impulsar sus esfuerzos de marketing a través de correos electrónicos, notificaciones automáticas y otros canales de comunicación salientes. Gartner predice que “para 2025, el 30% de los mensajes de marketing salientes de las grandes empresas se generarán sintéticamente”. Sin embargo, la IA generativa por sí sola no es suficiente para permitir una comunicación atractiva con el cliente. Las investigaciones muestran que la comunicación más eficaz es la personalizada: entregar el mensaje correcto al usuario adecuado en el momento adecuado. Según McKinsey, «el 71% de los consumidores esperan interacciones personalizadas de las empresas». Los clientes pueden utilizar Amazon Personalize y la IA generativa para seleccionar contenido conciso y personalizado para campañas de marketing, aumentar la participación publicitaria y mejorar los chatbots conversacionales.
Los desarrolladores pueden utilizar Amazon Personalize para crear aplicaciones basadas en el mismo tipo de tecnología de aprendizaje automático (ML) que Amazon.com utiliza para recomendaciones personalizadas en tiempo real. Con Amazon Personalize, los desarrolladores pueden mejorar la participación de los usuarios a través de recomendaciones personalizadas de productos y contenidos sin necesidad de habilidades de aprendizaje automático. Al utilizar las recetas de Amazon Personalize (algoritmos preparados para admitir casos de uso específicos), los clientes pueden proporcionar una amplia gama de personalización, incluidas recomendaciones de contenido o productos específicos, clasificación personalizada y segmentación de usuarios. Además, como servicio de inteligencia artificial totalmente administrado, Amazon Personalize acelera las transformaciones digitales de los clientes con ML, facilitando la integración de recomendaciones personalizadas en sitios web, aplicaciones, sistemas de marketing por correo electrónico, etc.
En esta publicación, ilustraremos cómo puede mejorar sus campañas de marketing con Amazon Personalize y la IA generativa con Amazon Bedrock. Juntos, Amazon Personalize y la IA generativa lo ayudan a adaptar su marketing a las preferencias individuales de los consumidores.
¿Cómo exactamente trabajan juntos Amazon Personalize y Amazon Bedrock para lograr esto? Como especialista en marketing, imagine que desea enviar correos electrónicos personalizados a los usuarios recomendando películas que les gustarían en función de sus interacciones en su plataforma. O tal vez desee enviar correos electrónicos dirigidos a un grupo de usuarios que promocionen un zapato nuevo que podría interesarles. Los siguientes casos de uso utilizan IA generativa para mejorar dos correos electrónicos de marketing comunes.
Caso de uso 1: utilice IA generativa para enviar correos electrónicos personalizados y dirigidos
Con Amazon Personalize y Amazon Bedrock, puedes generar recomendaciones personalizadas y crear mensajes salientes con un toque personal adaptado a cada uno de tus usuarios.
El siguiente diagrama ilustra la arquitectura y el flujo de trabajo para entregar correos electrónicos personalizados dirigidos utilizando IA generativa.
Primero, importe su conjunto de datos de interacción del usuario a Amazon Personalize para realizar capacitación. Amazon Personalize entrena automáticamente un modelo utilizando la receta Top Picks for You. Como resultado, Amazon Personalize ofrece recomendaciones adaptadas a las preferencias de los usuarios.
Puede utilizar el siguiente código para identificar los elementos recomendados para los usuarios:
Para obtener más información, consulte la referencia de la API de Amazon Personalize.
Amazon Bedrock recopila las recomendaciones proporcionadas a través de un mensaje que incluye sus preferencias de usuario, información demográfica y los artículos recomendados por Amazon Personalize.
Por ejemplo, un especialista en marketing que desee crear un correo electrónico personalizado que sea atractivo y entretenido para un usuario podría utilizar el siguiente mensaje:
Cree un correo electrónico personalizado que sea encantador, entretenido y atractivo para el usuario. El usuario vio recientemente películas familiares. Estos son los artículos recomendados: La Sirenita, Encanto, Spider-Man: Into the Spider-Verse.
Llamando a uno de los modelos Foundation (FM) proporcionados en Amazon Bedrock, como por ejemplo: Por ejemplo, Claude 2, puede utilizar el siguiente mensaje y código de muestra para crear un correo electrónico personalizado para un usuario:
Para obtener más información, consulte la referencia de la API de Amazon Bedrock.
Amazon Bedrock envía un correo electrónico personalizado al usuario:
Asunto: ¡Enamórate de estas selecciones recomendadas para tu noche de cine!
Estimado
, ¿Quieres la sensación acogedora del otoño? ¡Ningún problema! Echa un vistazo a nuestras tres recomendaciones principales de películas para disfrutar en el sofá con tus seres queridos:
1. La Sirenita: esta película clásica de Disney trata sobre una princesa sirena llamada Ariel que sueña con el mundo humano. Debido a su fascinación, hace un trato con la bruja del mar Úrsula y aprende una importante lección.
2. Encanto: Esta película de Disney trata sobre los Madrigals, una familia colombiana que vive en una casa mágica. Cada miembro de la familia tiene un don único, excepto la joven Maribel, que deberá ayudar a salvar a su familia.
3. Spider-Man: Into the Spider-Verse: Esta película animada de superhéroes es una película de acción imperdible. Spider-Man, un adolescente de Brooklyn llamado Miles Morales, se une a otros Spider-People para salvar el multiverso.
Con personajes adorables, melodías pegadizas e historias conmovedoras, no te puedes equivocar con ninguna de estas tres películas. ¡Coge las palomitas de maíz porque te espera un placer!
Caso de uso 2: aprovechar la IA generativa para mejorar las campañas de marketing de uno a varios
Cuando se trata de marketing por correo electrónico uno a muchos, el contenido genérico puede generar una baja participación (es decir, bajas tasas de apertura y bajas de suscripciones). Una forma que tienen las empresas de evitar este resultado es crear manualmente variaciones de mensajes salientes con líneas de asunto atractivas. Esto puede conducir a un uso ineficiente del tiempo. Al integrar Amazon Personalize y Amazon Bedrock en su flujo de trabajo, puede identificar rápidamente el segmento de usuarios interesados y crear variaciones de contenido de correo electrónico con mayor relevancia y participación.
El siguiente diagrama ilustra la arquitectura y el flujo de trabajo para mejorar las campañas de marketing utilizando IA generativa.
Para redactar correos electrónicos de uno a varios, primero importe su conjunto de datos de interacción del usuario a Amazon Personalize para recibir capacitación. Amazon Personalize entrena el modelo utilizando la receta de segmentación de usuarios. Con la receta de segmentación de usuarios, Amazon Personalize identifica automáticamente a los usuarios individuales que muestran preferencia por los artículos seleccionados como público objetivo.
Para identificar la audiencia y recuperar metadatos de un artículo, puede utilizar el siguiente código de muestra:
Para obtener más información, consulte la referencia de la API de Amazon Personalize.
Amazon Personalize proporciona una lista de usuarios recomendados a los que dirigirse para cada artículo. batch_output_path
. Luego puede ver el segmento de usuarios utilizando uno de los FM junto con su mensaje en Amazon Bedrock.
Para este caso de uso, es posible que desee comercializar una zapatilla recién lanzada por correo electrónico. Un mensaje de muestra podría incluir:
Para el segmento de usuarios «fanáticos de las zapatillas», cree un correo electrónico atractivo que promocione la última zapatilla «Ultra Fame II». Ofrezca a los usuarios el código de descuento FAME10 para ahorrar un 10%.
De forma similar al primer caso de uso, utilice el siguiente código en Amazon Bedrock:
Para obtener más información, consulte la referencia de la API de Amazon Bedrock.
Amazon Bedrock envía un correo electrónico personalizado según los elementos seleccionados para cada usuario, como se muestra:
Referencia:
>, tu entrada al Salón de la Fama te espera Hola
>, La espera terminó. ¡Mira el nuevo Ultra Fame II! Es el zapato Ultra Fame más innovador y cómodo hasta el momento. Su nuevo diseño te hará llamar la atención en cada paso. Además, obtienes una combinación de comodidad, soporte y estilo que es suficiente para ser incluido en el Salón de la Fama.
No espere hasta que sea demasiado tarde. Utilice el código FAME10 para ahorrar un 10 % en su próximo par.
Para probar y determinar el correo electrónico que genera la mayor participación, puede utilizar Amazon Bedrock para generar una variación de líneas de asunto y contenido memorables en una fracción del tiempo que llevaría crear contenido de prueba manualmente.
Diploma
Al integrar Amazon Personalize y Amazon Bedrock, puede ofrecer contenido publicitario personalizado a la audiencia adecuada.
La IA generativa impulsada por FM está cambiando la forma en que las empresas crean experiencias hiperpersonalizadas para los consumidores. Los servicios de IA de AWS, como Amazon Personalize y Amazon Bedrock, pueden ayudar a recomendar y entregar productos, contenido y mensajes de marketing atractivos adaptados a sus usuarios. Para obtener más información sobre cómo trabajar con IA generativa en AWS, consulte Anuncio de nuevas herramientas para crear con IA generativa en AWS.
Sobre los autores
Ba’Carri Johnson es un gerente técnico senior de productos que trabaja con AWS AI/ML en el equipo de Amazon Personalize. Con experiencia en informática y estrategia, le apasiona la innovación de productos. En su tiempo libre le gusta viajar y explorar la naturaleza.
Ragini Prasad es gerente de desarrollo de software en el equipo de Amazon Personalize y se enfoca en crear sistemas de recomendación a escala basados en inteligencia artificial. En su tiempo libre le encanta el arte y viajar.
Jingwen Hu es un gerente técnico senior de productos que trabaja con AWS AI/ML en el equipo de Amazon Personalize. En su tiempo libre le gusta viajar y explorar la cocina local.
Anna Gruebler es arquitecto de soluciones especializado en AWS con especialización en inteligencia artificial. Tiene más de 10 años de experiencia ayudando a clientes a desarrollar e implementar aplicaciones de aprendizaje automático. Su pasión es poner las nuevas tecnologías en manos de todos y resolver problemas difíciles aprovechando los beneficios de aprovechar la IA en la nube.
Tim Wu Kunpeng es un arquitecto senior de soluciones especializado en inteligencia artificial con amplia experiencia en soluciones de personalización de un extremo a otro. Es un reconocido experto de la industria en comercio electrónico, medios y entretenimiento con experiencia en IA generativa, ingeniería de datos, aprendizaje profundo, sistemas de recomendación, IA responsable y oratoria.
[ad_2]