VistaPrint, ciprés business, es el socio de diseño y marketing de millones de pequeñas empresas en todo el mundo. Durante más de dos décadas, VistaPrint ha permitido a las pequeñas empresas crear de manera rápida y efectiva productos de marketing (desde materiales promocionales y letreros hasta publicidad impresa y más) para realizar el trabajo, independientemente de si operan en la tienda o en línea.

Para ayudar a las pequeñas empresas en su proceso de creación de marca, VistaPrint ofrece a los clientes recomendaciones de productos personalizadas, tanto en tiempo real como en vistaprint.com y a través de correos electrónicos de marketing. Estas recomendaciones de productos mejoran la experiencia de sus clientes al hacer que sea más eficiente encontrar los productos que necesitan, al tiempo que aumentan las tasas de conversión de VistaPrint. Desde que implementó Amazon Personalize, VistaPrint aumentó su tasa de conversión en un 10 por ciento y redujo su costo total de propiedad en un 30 por ciento.

En esta publicación, le mostramos cómo VistaPrint utiliza una combinación de Amazon Personalize, Segmento Twilioy servicios auxiliares de AWS y soluciones de socios para comprender mejor las necesidades de sus clientes y brindar recomendaciones de productos personalizadas.

Solución previa y desafíos

Antes de su solución actual, VistaPrint tenía un sistema de recomendación de productos desarrollado internamente y alojado en las instalaciones. El primer desafío con su solución anterior fue que la solución no podía escalarse automáticamente cuando aumentaba la demanda. El segundo desafío fue que los cambios en el sistema desarrollado internamente consumían mucho tiempo, porque se requería un alto grado de aprendizaje automático y especialización en el dominio del comercio electrónico para realizar modificaciones.

Estos desafíos llevaron a la decisión de crear un nuevo sistema nativo de la nube que pueda escalar con una mayor demanda y que consta de componentes sin servidor y de software como servicio (SaaS) que externalizan gran parte de la funcionalidad específica del dominio para permitir operaciones más fáciles y tiempos más rápidos. -al mercado para cambios.

El nuevo sistema de recomendación de productos personalizado de VistaPrint

Figura 1 y XNUMX

Como se ve en la Figura 1, los pasos a seguir para que VistaPrint proporcione recomendaciones de productos personalizadas con su nueva arquitectura nativa de la nube son:

1. Agregar datos históricos en un almacén de datos. Los datos de los sistemas ascendentes, incluidas las plataformas de datos de clientes (CDP), como Twilio Segment, la gestión de pedidos, el catálogo de productos y los sistemas de gestión de usuarios, se recopilan en un almacén de datos, que en el caso de VistaPrint es Copo de nieve.
2. Transforme los datos para crear datos de entrenamiento de Amazon Personalize. Amazon Personalize utiliza datos sobre usuarios, elementos e interacciones, y estos datos se ingieren de Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) en formato CSV. En el caso de VistaPrint, utilizan Databricks para realizar las transformaciones de datos necesarias antes de enviar los datos a Amazon S3.
3. Importe datos históricos masivos para entrenar modelos de Amazon Personalize. Después de que los datos históricos masivos se ingieran en Amazon Personalize datos, se entrenan una o más soluciones utilizando estos datos. En el caso de VistaPrint, utilizan el Personalización del usuario y Artículos similares recetas modelo.
   • Con la personalización del usuario, Amazon Personalize predice los elementos con los que interactuará un usuario en función de interacciones previas entre todos los usuarios.
   • Con Artículos similares, Amazon Personalize genera recomendaciones para artículos similares a un artículo que usted especifique.

   A Mantener la relevancia de los modelos de personalización., los pasos 2 y 3 se repiten periódicamente para mantener actualizados los datos de entrenamiento.

4. Transmita eventos del sitio web de comercio electrónico a un CDP. Se utiliza un CDP para capturar Eventos desde un sitio web de comercio electrónico, por ejemplo, cuando un usuario ve un producto o agrega un producto a su carrito de compras. Un CDP también puede realizar resolución de identidad, que ayuda a identificar al usuario independientemente de si accede a una plataforma desde un móvil o desde un cliente web. VistaPrint utiliza Twilio Segment como su CDP.
5. Genere recomendaciones de productos en tiempo real mientras un cliente navega por el sitio web de comercio electrónico.. Cuando un cliente navega por un sitio web de comercio electrónico y un CDP captura estos eventos, también se reenvían a Amazon Personalize. Amazon Personalize, a su vez, genera recomendaciones para productos adicionales que pueden interesarle a un cliente. Estas recomendaciones se vuelven a colocar en la experiencia del sitio web de comercio electrónico en en tiempo real.
   • AWS Lambda se utiliza para enviar datos de Segment a Amazon Personalize utilizando Segment's Destino Amazon Lambda. VistaPrint utiliza Segment Amazon Lambda Destination para realizar transformaciones de datos adicionales y obtener flexibilidad para integrarse con herramientas de observabilidad adicionales que no se muestran, pero otros clientes de AWS pueden considerar el destino de Segment. Destino personalizado de Amazon que es adecuado para integraciones más simples.
   • VistaPrint creó un servicio de personalización que se encuentra frente a Amazon Personalize. Este servicio proporciona funcionalidad adicional además de las API de Amazon Personalize, incluida la capacidad de almacenar en caché recomendaciones recientes en Amazon DynamoDBe integración con los sistemas de autenticación y autorización de VistaPrint.
   • VistaPrint creó un motor de colocación y oferta (POE) que permite colaborar a los científicos de datos y a los especialistas en marketing. Las plantillas de ubicación se utilizan para crear ubicaciones personalizadas al permitir que un especialista en marketing seleccione un modelo de Amazon Personalize, el estilo visual de la ubicación y características adicionales, como mostrar el logotipo de un cliente como aparecería en el producto final fabricado. La Figura 2 muestra un ejemplo de una de estas ubicaciones, llamada Más con tu diseño, como se ve en vistaprint.com.
6. Generar recomendaciones de productos como parte de campañas de marketing por correo electrónico.. Además de ofrecer recomendaciones de productos en tiempo real en su sitio web, VistaPrint utiliza recomendaciones de productos personalizadas en campañas de marketing por correo electrónico. El mismo sistema POE se utiliza para diseñar y colocar recomendaciones de productos en plantillas de correo electrónico.

Figura 2 y XNUMX

Impacto en el negocio

Desde que implementó su nuevo sistema personalizado de recomendación de productos, VistaPrint ha logrado un aumento del 10 por ciento en las conversiones provenientes de recomendaciones personalizadas. Amazon Personalize también redujo el costo total de propiedad de VistaPrint en un 30 por ciento en comparación con la solución local anterior.

Conclusión

El sistema de recomendación de productos personalizado nativo de la nube de VistaPrint ayuda a la empresa a ofrecer una experiencia más eficiente y útil a sus clientes, al tiempo que aumenta las tasas de conversión de la empresa.

Amazon Personalize está en el centro del sistema personalizado de recomendación de productos de VistaPrint y proporciona una solución totalmente administrada y basada en aprendizaje automático.

Una plataforma de datos de clientes como Twilio Segment permite a empresas como VistaPrint crear una Vista conectada de 360 ​​grados de sus clientes. agregando datos de todos los puntos de contacto con sus clientes en múltiples dominios comerciales. Esta visión coherente del cliente conduce a recomendaciones de productos más precisas y personalizadas cuando se combina con Amazon Personalize.

Siguientes Pasos

El sistema personalizado de recomendación de productos de VistaPrint es un producto dentro de una red de datos más amplia de productos. Lea más sobre la estrategia de malla de datos de Vista en esta publicación anterior Cómo Vista construyó una malla de datos habilitada por las soluciones disponibles en AWS Marketplace

Lea también más sobre los otros temas en esta publicación:

Acerca de los autores

Ethan Fahy es un arquitecto senior de soluciones empresariales en AWS con sede en Boston, MA. Ethan tiene experiencia en geofísica y le gusta crear arquitecturas nativas de la nube a gran escala para respaldar cargas de trabajo científicas.

Mouloud Lounaci lidera el equipo de ingeniería para la optimización del marketing en Vista. Es un entusiasta del aprendizaje automático con alrededor de 10 años de experiencia en la creación de productos de software basados ​​en IA para resolver problemas complejos de los clientes. Cada vez que tiene la oportunidad, Mouloud se sube a un avión para descubrir culturas, comidas y paisajes de todo el mundo.

Emeline Escolivet es el Gerente de Ingeniería del equipo de Recomendaciones en Vista. Con más de 10 años de experiencia como ingeniera de software, le gusta convertir problemas comerciales complejos en soluciones de software confiables. En su tiempo libre le gusta definirse como excursionista, bailarina y amante de la gastronomía.

Vibhusheet Tripathi es ingeniero de datos senior en el equipo de recomendaciones de Vista. Cuando no está experimentando con sistemas de aprendizaje automático, a Vibhu le gusta leer, practicar deportes y escuchar música.

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