Rejoignez-nous et notre partenaire Amazon Web Services (AWS) pour une session virtuelle de questions / réponses le mercredi 15 avril . AWS mettra en vedette un de nos experts pour parler dans un panel de l'évolution et des progrès réalisés pour résoudre des problèmes commerciaux critiques tels que la personnalisation des clients et les prévisions grâce à l'utilisation de la science des données.
Perficient et le panel sera prêt à répondre aux questions sur l'apprentissage automatique, des services tels que Amazon Personalize et Amazon Forecast et plus encore.
Tirer parti des innovations en science des données
La science des données peut ajouter de la valeur à toute entreprise dans n'importe quel secteur. Voici deux façons AWS apporte de la valeur aux données grâce à la science des données.
Amazon Personalize
Amazon Personalize permet aux développeurs sans expérience d'apprentissage automatique de créer facilement des capacités de personnalisation sophistiquées dans leurs applications, à l'aide de la machine une technologie d'apprentissage perfectionnée après des années d'utilisation sur Amazon.com.
Amazon Personalize peut:
- Garder les données analysées privées et sécurisées, et les utiliser uniquement pour vos recommandations personnalisées
- Offrir une personnalisation à des individus à grande échelle de recommandations de qualité
- Mélanger les données d'activité des utilisateurs en temps réel avec le profil utilisateur existant et les informations produit pour identifier les recommandations de produits appropriées pour vos utilisateurs à ce moment
Cas d'utilisation:
- Recommandations de recherche personnalisées – Adapter le contenu au comportement, à l'historique et aux préférences d'un utilisateur.
- Recherche personnalisée – Utilisation des données comportementales fr om d'anciennes interactions avec les applications, les résultats de la recherche tiennent compte des préférences de l'utilisateur et de son intention de faire apparaître des produits qui sont pertinents pour lui et pas seulement le terme de recherche.
- Personnalisez les notifications – Alignez les promotions marketing sur le comportement, les intérêts et
Amazon Forecast
Amazon Forecast utilise l'apprentissage automatique pour combiner des données de séries chronologiques avec des variables supplémentaires pour construire des prévisions. Amazon Forecast ne nécessite aucune expérience d'apprentissage automatique pour commencer. Il vous suffit de fournir des données historiques, ainsi que toutes les données supplémentaires qui, selon vous, peuvent avoir un impact sur vos prévisions.
Amazon Forecast peut:
- Produire un modèle de prévision capable de faire des prédictions jusqu'à 50% plus précises que de regarder dans le temps données de série seules
- Réduisez le temps de prévision de quelques mois à quelques heures
- Créez pratiquement toutes les prévisions de série chronologique
- Sécurisez vos données d'entreprise et tranquillité d'esprit
Cas d'utilisation:
- Planification de la demande de produits – En utilisant vos informations de prévision, Amazon Forecast produira un modèle qui prévoit avec précision la demande des clients pour les produits au niveau de chaque magasin. Vous pouvez ensuite exporter vos prévisions par lots au format CSV et les réimporter dans vos systèmes de gestion de vente au détail afin de déterminer la quantité d'inventaire à acheter et à allouer par magasin.
- Planification financière – Prévisions financières clés des mesures telles que les revenus, les dépenses et les flux de trésorerie sur plusieurs périodes et unités monétaires en utilisant vos données historiques de séries chronologiques financières. Ce service peut également visualiser des prévisions à l'aide de graphiques.
- Planification des ressources – Maximisez les revenus et contrôlez les coûts en planifiant le bon niveau de ressources disponibles, telles que les niveaux de personnel, l'inventaire publicitaire et les matières premières pour la fabrication.
Trouvez de la valeur dans vos données – Inscrivez-vous aujourd'hui
Posez des questions et apprenez-en plus sur les services AWS mentionnés ci-dessus et sur la façon dont vous pouvez tirer parti de la science des données en vous inscrivant à la session de questions-réponses du panel d'experts virtuels AWS aujourd'hui.