Amazon Personalizeで購入未経験商品の購買割合が60%以上に向上
食品流通企業は注文サイトでの顧客体験向上を課題に、Amazon Personalizeのレコメンデーション機能を導入。ABテスト結果、既存アルゴリズムの35%に対し、Amazon Personalizeは60%以上の購買割合を実現し、新規商品との出会い機会を創出。
提供（製品）
Amazon Personalize
serverworks
▶
導入（顧客）
ハルシステム
従業員数約80万人
- 導入企業
- ハルシステム
- 業種
- 飲食・食品
- 規模
- 従業員数約80万人
- 部門
- インターネット事業推進部
- 解決した製品
- Amazon Personalize（serverworks.co.jp）
- 対象従業員数
- 約80万人
- 処理データ件数
- 約2000万件
- 顧客からのコメント投稿数
- 1日200件以上
01課題
既存システムと連携できず、大量データの活用と複雑な要件への対応が課題。レコメンデーション機能のアップグレードが必要だった。
02やったこと
Amazon Personalizeのレコメンデーション機能を導入し、Amazon SageMakerで顧客からの悪質コメント自動判定を実装。AWS Lambda、AWS Step Functions、AWS Glueなど複数のAWSサービスを組み合わせてシステムを構築した。
03成果
購入未経験商品の購買割合
35%→60%以上
新規商品との出会い機会を創出し、顧客の購買体験を向上。長期的なLTV向上に貢献。
この事例の出典（掲載元）
https://www.serverworks.co.jp/case/pal-system-1.html ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
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