Personalizer
ユーザーごとにパーソナライズされた関連性の高いエクスペリエンスを提供します。
概要
最適化されたユーザー エクスペリエンスの作成
Azure でのみ使用可能な強化学習ベースの機能により、コンバージョンとエンゲージメントを向上させ、製品レコメンデーションにリアルタイムで関連性を追加することができます。2 回の API 呼び出しで、ヒーロー コンテンツの選択、レイアウトの最適化、オファーのパーソナライズが可能です。Azure AI サービスの一部である Personalizer を、スタンドアロンのパーソナライズ ソリューションとして、または既存のランク付けエンジンを補完するためのものとして使用します。機械学習の専門知識は必要ありません。
- 顧客の行動に基づいて時間の経過と共に改善される、顧客に適したエクスペリエンスを提供します。ホーム ページでのクリック率の向上、パーソナライズされたチャンネルの作成、クーポンのオファーや条件の最適化などが可能です。何が成果を最大化するかを AI によって発見し、変化するトレンドを把握することができます。大規模なカタログからいくつかのオプションを提供するレコメンデーション エンジンとは異なり、Personalizer では、アプリを操作するたびにユーザーに最適な結果が 1 つ表示されます。
- 2 行のコードを追加して Personalizer を埋め込みます。予測の精度を簡単に検査し、必要に応じて最適化します。Personalizer では任意の形式のデータを扱えます。データなしで開始したり、既存のデータセットを活用して、強化学習をすぐに開始できます。埋め込みが完了すれば、Personalizer は学習曲線をスキップできます。徒弟モードを有効にすると、サービスは、パフォーマンスのしきい値を満たすまでユーザーに公開されることなく、既存のソリューションと並行して学習します。
- インターフェースを通じて Personalizer の動作を解釈し、評価します。結果を再現して検証し、ランク付けされたスタック ビューでパラメーターの有効性を判断します。たとえば、コンテンツ エンゲージメントに対する年齢、性別、時間帯の影響を評価します。
機能
パーソナライズを簡単に検証、監視、改善
最適化
レコメンデーション、次に最適なアクション、コンテンツ オファーを改善します
検証
徒弟モードを使用して、Personalizer がお客様の既存のソリューションの結果と一致するかどうかを検証します
コントロール
ユーザー フレンドリなインターフェイスを使用して、パラメーターと KPI に従って学習ループを監視し調整します
シンプルさ
機械学習に関する専門知識は不要です
セキュリティ
埋め込みのセキュリティとコンプライアンス
34,000
Microsoft のセキュリティ イニシアティブに専念するフルタイム相当のエンジニアの人数。
15,000
専門的なセキュリティ知識を持つパートナーの数。
>100
50 以上の世界中の地域や国に特化したものを含むコンプライアンス認定数。
価格
柔軟な価格設定で管理
初期費用は不要で、料金は使用した分だけ発生します。Personalizer では、料金はトランザクション数に基づく従量課金制を採用しています。
Personalizer についてよく寄せられる質問
- リージョンごとの提供の状況に関するページをご覧ください。
- Personalizer およびその他の AI サービス オファリングでは、99.9% の可用性が保証されます。無料価格レベルに対しては SLA は提供されません。SLA の詳細に関するページを参照してください。
- Personalizer は、サービスに送信されたユーザーに関する特徴や属性を通じて、ユーザーの集合的な行動から学習を行います。この情報を使用して共有モデルをトレーニングし、すべての対話から得られる情報を使ってモデルを更新することで、すべてのユーザーに対するパーソナライズの成果を向上させます。
- Personalizer は、ランク呼び出しに含まれる項目数が 50 以下の場合に最も効果的に機能します。より大きなリストやカタログからの選択をパーソナライズするには、レコメンデーション エンジンまたは並べ替え手法を使用して、項目数を減らします。 スケーラビリティとパフォーマンスに関する詳細情報を確認してください。
- Personalizer は、ユーザー サインインの有無にかかわらず機能しますが、サインインしているユーザーには、より豊富で関連性の高い対話が提供されます。
- はい。Personalizer は、徒弟モードを使用して、バックグラウンドでリアルタイムに学習します。サービスがユーザーの行動から十分に学習し、既存のパーソナライズ システムと同等のレベルに達したら、Personalizer を運用環境で自信を持って使用して、ユーザーとの対話を通じて学習させ、良好なユーザー エクスペリエンスを実現できるようになります。
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