Sprzedawca detaliczny wdrożył Amazon Personalize i zaobserwował, że sprzedaż rekomendowanych produktów gwałtownie wzrosła zaraz po wdrożeniu, ale potem szybko spadła. Do szkolenia wykorzystano tylko dane historyczne sprzed niedawnej kampanii marketingowej. Jaką zmianę należy wprowadzić, aby poprawić i utrzymać rekomendacje?

Prawidłowa odpowiedź to rejestrowanie interakcji użytkowników na żywo. Amazon Personalize najlepiej działa, gdy jest zasilany danymi w czasie rzeczywistym, co pozwala na dynamiczne dostosowywanie rekomendacji do zmieniających się preferencji użytkowników. Początkowy wzrost sprzedaży wynikał z dopasowania do historycznych danych, ale bez bieżących interakcji system szybko tracił aktualność. Użycie narzędzia event tracker do przesyłania zdarzeń w czasie rzeczywistym jest kluczowe dla utrzymania trafności i świeżości rekomendacji. Dołączenie metadanych użytkownika i użycie HRNN-Metadata może poprawić rekomendacje, ale nie rozwiązuje problemu braku aktualnych danych. Zastąpienie Personalize przez SageMaker z FM jest niepotrzebne i bardziej złożone, ponieważ Personalize jest już zoptymalizowany pod kątem rekomendacji. Dodanie atrybutów event type i event value jest dobrą praktyką, ale nie zastąpi strumienia danych w czasie rzeczywistym.