Bir perakendeci Amazon Personalize'ı dağıttı ve önerilen ürün satışlarının dağıtımdan hemen sonra fırladığını ancak hızla düştüğünü gözlemledi. Eğitim için yalnızca yakın zamandaki bir pazarlama kampanyasından önceki geçmiş veriler kullanıldı. Önerileri iyileştirmek ve sürdürmek için ne gibi bir değişiklik yapmalısınız?

Amazon Personalize'ın öneri kalitesi, güncel kullanıcı etkileşim verilerine bağlıdır. Yalnızca geçmiş verilerle eğitim yapmak, sistemin yeni trendleri veya kullanıcı tercihlerindeki değişiklikleri yakalayamamasına neden olur. Bir olay izleyici (event tracker) kullanarak gerçek zamanlı kullanıcı etkileşimlerini (tıklamalar, satın almalar vb.) Personalize'a beslemek, modelin sürekli olarak güncel kalmasını ve önerilerin zamanla alakalı ve etkili olmasını sağlar. Bu, önerilen ürün satışlarındaki düşüşü önler ve performansı sürdürür. Kullanıcı meta verileri veya farklı bir tarif (recipe) kullanmak önerileri iyileştirebilir ancak temel sorun olan güncel veri eksikliğini çözmez. SageMaker'a geçmek, Personalize'ın otomatik yeteneklerinden vazgeçmek anlamına gelir ve bu senaryo için genellikle gereksizdir. Etkileşim veri kümesine yeni nitelikler eklemek faydalı olabilir, ancak yine de gerçek zamanlı veri akışı olmadan sınırlı kalır.