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# Che cos'è Amazon Personalize?
Amazon Personalize è un servizio di apprendimento automatico completamente gestito che utilizza i tuoi dati per generare consigli sugli articoli per i tuoi utenti. Può anche generare segmenti di utenti in base all'affinità degli utenti per determinati articoli o metadati degli articoli.
I casi d'uso più comuni includono quanto segue:
+ **Personalizzazione di un'app di streaming video**: puoi utilizzare risorse Amazon Personalize preconfigurate o personalizzabili per aggiungere diversi tipi di consigli video personalizzati alla tua app di streaming. *Ad esempio, *Top picks for you*, More *like X e Most popular video recommended*.*
+ **Aggiungere consigli sui prodotti a un'app di e-commerce**: puoi utilizzare risorse Amazon Personalize preconfigurate o personalizzabili per aggiungere diversi tipi di consigli personalizzati sui prodotti alla tua app di vendita al dettaglio. Ad esempio, *Consigliati per te*, *Acquistati spesso insieme* e *Clienti che hanno visualizzato X hanno visualizzato anche consigli sui prodotti*.
+ **Aggiungere consigli sulle azioni migliori da intraprendere in tempo reale alla tua app**: puoi utilizzare le risorse personalizzabili di Amazon Personalize per consigliare le azioni che i tuoi utenti molto probabilmente intraprenderanno in base al loro comportamento. Ad esempio, puoi aggiungere consigli in tempo reale per iscriverti al tuo programma fedeltà, scaricare l'app per dispositivi mobili o iscriverti a e-mail promozionali.
+ **Creazione di e-mail personalizzate**: puoi utilizzare risorse Amazon Personalize personalizzabili per generare consigli in batch per tutti gli utenti di una mailing list. Quindi puoi utilizzare un [AWS servizio o un servizio](#related-services) di [terze parti](#third-parties) per inviare agli utenti e-mail personalizzate che consigliano gli articoli del tuo catalogo.
+ **Creazione di una campagna di marketing mirata**: puoi utilizzare Amazon Personalize per generare segmenti di utenti che molto probabilmente interagiranno con gli articoli del tuo catalogo. Quindi puoi utilizzare un [AWS servizio o un servizio](#related-services) di [terze parti](#third-parties) per creare una campagna di marketing mirata che promuova articoli diversi per segmenti di utenti diversi.
+ **Personalizzazione dei risultati di ricerca**: puoi utilizzare risorse Amazon Personalize personalizzabili per personalizzare i risultati di ricerca per i tuoi utenti. Ad esempio, Amazon Personalize può riordinare i risultati di ricerca con cui generi. [OpenSearch](personalize-opensearch.md)
Nella maggior parte dei casi d'uso, Amazon Personalize genera consigli basati principalmente sui dati di interazione tra gli articoli. I dati di interazione tra gli articoli provengono dai tuoi utenti che interagiscono con gli articoli del tuo catalogo. Ad esempio, gli utenti fanno clic su elementi diversi. I dati sulle interazioni tra gli articoli possono provenire sia dai record storici delle interazioni di massa in un file CSV, sia dagli eventi in tempo reale degli utenti che interagiscono con il tuo catalogo. In alcuni casi, Amazon Personalize utilizza anche dati di articoli e utenti come genere, prezzo o sesso. E per i prossimi migliori scenari d'azione, utilizza azioni e dati di interazione tra azioni.
Quando importi dati in blocco, puoi utilizzare Amazon SageMaker AI Data Wrangler per importare dati da oltre 40 fonti e prepararli per Amazon Personalize. Per ulteriori informazioni, consulta [Preparazione e importazione di dati in blocco con Amazon SageMaker AI Data Wrangler](preparing-importing-with-data-wrangler.md).
Amazon Personalize include operazioni API per la personalizzazione in tempo reale e operazioni in batch per consigli collettivi e segmenti di utenti. Puoi iniziare rapidamente con consiglieri ottimizzati per i casi d'uso per il tuo dominio aziendale oppure puoi creare risorse personalizzate configurabili.
**Topics**
+ [Prezzi per Amazon Personalize](#whatis-pricing)
+ [Linee guida per gli utenti di Amazon Personalize alle prime armi](first-time-user.md)
+ [AWS Servizi e soluzioni correlati](#related-services)
+ [Servizi di terze parti](#third-parties)
+ [Ulteriori informazioni](#experienced-user)
+ [Utilizzo di Amazon Personalize con un SDK AWS](sdk-general-information-section.md)
## Prezzi per Amazon Personalize
Con Amazon Personalize, non ci sono commissioni minime né impegni anticipati. Il [piano AWS gratuito](https://aws.amazon.com/free/) prevede una quota mensile fino a 20 GB di elaborazione dati per AWS regione disponibile, fino a 100 ore di formazione per AWS regione idonea e fino a 180.000 richieste di consigli. Il piano gratuito è valido per i primi due mesi di utilizzo.
Per un elenco completo di addebiti e prezzi, consulta la pagina dei prezzi di [Amazon Personalize](https://aws.amazon.com/personalize/pricing/).
## AWS Servizi e soluzioni correlati
Amazon Personalize si integra perfettamente con altri AWS servizi e soluzioni. Ad esempio, puoi:
+ Usa Amazon SageMaker AI Data Wrangler (Data Wrangler) per importare dati da oltre 40 fonti in un set di dati Amazon Personalize. Data Wrangler è una funzionalità di Amazon SageMaker AI Studio che fornisce una end-to-end soluzione per importare, preparare, trasformare e analizzare i dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Preparazione e importazione di dati in blocco con Amazon SageMaker AI Data Wrangler](preparing-importing-with-data-wrangler.md).
+ AWS Amplify Da utilizzare per registrare gli eventi di interazione tra gli elementi. Amplify include JavaScript una libreria per la registrazione di eventi da applicazioni client Web. E include una libreria per la registrazione degli eventi nel codice del server. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di [Amplify.](https://docs.amplify.aws/)
+ Automatizza e pianifica le attività di Amazon Personalize con Maintening [Personalized Experiences with Machine Learning](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/maintaining-personalized-experiences-with-ml/). Questa implementazione di AWS soluzioni automatizza il flusso di lavoro di Amazon Personalize, tra cui l'importazione dei dati, la formazione sulla versione della soluzione e i flussi di lavoro in batch.
## Servizi di terze parti
Amazon Personalize funziona bene con vari servizi di terze parti.
+ **Amplitude**: puoi utilizzare Amplitude per tenere traccia delle azioni degli utenti per aiutarti a comprendere il comportamento degli utenti. Per informazioni sull'uso di Amplitude e Amazon Personalize, consulta il AWS seguente post sul blog di Partner Network (APN)[: Misurazione dell'efficacia della personalizzazione con Amplitude e Amazon Personalize](https://aws.amazon.com/blogs/apn/measuring-the-effectiveness-of-personalization-with-amplitude-and-amazon-personalize/).
+ **Braze: puoi utilizzare Braze** per inviare agli utenti e-mail personalizzate che consigliano gli articoli del tuo catalogo. Braze è una piattaforma di messaggistica leader di mercato (e-mail, push, SMS). [Per un workshop che mostra come integrare Amazon Personalize e Braze, consulta il workshop Amazon Personalize.](https://www.braze.com/docs/partners/message_personalization/dynamic_content/personalized_recommendations/amazon_personalize/workshop)
+ **Optimizely**: puoi utilizzare Optimizely per eseguire test con i consigli di A/B Amazon Personalize.
+ **Segmento**: puoi utilizzare Segment per inviare i tuoi dati ad Amazon Personalize. Per ulteriori informazioni sull'integrazione di Segment con Amazon Personalize, consulta Amazon Personalize [Destination](https://segment.com/docs/connections/destinations/catalog/amazon-personalize/).
Per un elenco completo dei partner, consulta [Amazon Personalize](https://aws.amazon.com/personalize/partners/) Partners.
## Ulteriori informazioni
Le seguenti risorse forniscono informazioni aggiuntive su Amazon Personalize:
+ Per un riferimento rapido che ti aiuti a determinare se Amazon Personalize si adatta al tuo caso d'uso, consulta il [Cheat Sheet di Amazon Personalize](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples/blob/master/PersonalizeCheatSheet2.0.md) nell'archivio degli esempi di Amazon [Personalize](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples).
+ Per una serie di video su come usare Amazon Personalize, guarda la serie di [video Amazon Personalize Deep Dive disponibile](https://www.youtube.com/watch?v=3gJmhoLaLIo) su. YouTube
+ [Per tutorial approfonditi ed esempi di codice, consulta il repository. amazon-personalize-samples GitHub ](https://github.com/aws-samples/amazon-personalize-samples)