En un mundo empresarial cada vez más digital, la inteligencia artificial (IA) y los modelos generativos juegan un papel crucial en la mejora de la productividad de los equipos y en la creación de experiencias más personalizadas para los clientes. Entre las herramientas más efectivas destacan las comunicaciones personalizadas, que pueden incrementar el compromiso y la tasa de conversión de los usuarios.
Un caso ilustrativo es el de un gerente de marketing de una compañía de video bajo demanda, que busca enviar correos electrónicos personalizados a sus usuarios. Estos mensajes no solo deben tener en cuenta la información demográfica, como género y edad, sino también las preferencias de visualización de cada cliente. Para esto, puede utilizar Amazon Personalize para generar recomendaciones de películas adaptadas a cada usuario y Amazon Bedrock para redactar el texto del correo electrónico.
Amazon Personalize permite a las empresas crear recomendaciones personalizadas de productos y contenido a través de sus sitios web, aplicaciones y campañas de marketing. Lo mejor de esta herramienta es que no se requiere experiencia previa en aprendizaje automático para comenzar a utilizarla. Amazon Personalize utiliza APIs para construir capacidades de personalización sofisticadas, asegurando que todos los datos se mantengan seguros y solo se empleen para crear recomendaciones específicas.
Por su parte, Amazon Bedrock es un servicio totalmente gestionado que ofrece una gama de modelos fundamentales de alto rendimiento, permitiendo a los usuarios experimentar y evaluar diferentes modelos de IA. Esta herramienta facilita la creación de aplicaciones generativas de IA, garantizando la seguridad, la privacidad y el uso responsable de la inteligencia artificial.
Para ilustrar el uso de Amazon Personalize y Amazon Bedrock en la generación de correos electrónicos personalizados, se ha desarrollado un flujo de trabajo que incluye varios pasos. El proceso comienza importando datos de usuarios e interacciones a Amazon Personalize, entrenando un recomendador, obteniendo las películas recomendadas y, finalmente, utilizando estas recomendaciones para crear mensajes atractivos para los usuarios.
El trabajo puede parecer complicado, pero los tutoriales disponibles guían a los usuarios en la configuración de los recursos necesarios en Amazon Personalize. A través de una serie de pasos que incluyen el entrenamiento de un recomendador y la creación de un dataset, se pueden obtener recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia del usuario.
La generación de correos electrónicos de marketing personalizados se logra integrando estas recomendaciones en plantillas diseñadas para captar la atención del cliente. Con la información adecuada sobre las películas recomendadas, junto a un enfoque narrativo, las empresas pueden enviar mensajes que no solo informan, sino que también hacen sentir al usuario valorado y comprendido.
A medida que la inteligencia artificial y los modelos generativos continúan evolucionando, las empresas tienen la oportunidad de crear experiencias aún más personalizadas y efectivas, logrando un mayor compromiso del usuario y mejores resultados comerciales. La implementación de herramientas gestionadas por AWS, como Amazon Personalize y Amazon Bedrock, permite a las empresas beneficiarse de estas innovaciones con facilidad y eficacia, sin la necesidad de ser expertas en el área.
vía: AWS machine learning blog
