Amazon amplia acesso a serviço de IA que monitora desempenho do negócio

O Amazon Lookout for Metrics pode ajudar a detectar o declínio da receita e o abandono do carrinho de compras.

Amazon amplia acesso a serviço de IA que monitora desempenho do negócio
Reprodução

A Amazon Web Services (AWS), da Amazon, expandiu o uso de inteligência artificial. Com isso, o objetivo era monitorar indicadores de desempenho e ajudar a diagnosticar a causa de problemas que podem ter um impacto significativo nos negócios.

Em dezembro passado, o Amazon Lookout for Metrics foi lançado para determinados mercados. Ele agora está disponível no leste e oeste dos Estados Unidos, Frankfurt na Irlanda, Estocolmo na Alemanha, Estocolmo na Suécia, Sydney em Cingapura (Austrália) e Tóquio no Japão. Ele será lançado em outras regiões nos próximos meses.

Amazon Lookout for Metrics

O serviço pode medir receitas, visualizações de páginas, usuários ativos, volume de transações e instalações de aplicativos móveis com mais rapidez e precisão. Ele torna mais fácil diagnosticar as causas dos problemas, como quedas inesperadas na receita, altas taxas de abandono em carrinhos de compras, picos em transações de pagamento malsucedidas e aumento de registros de novos usuários.

Os clientes que escolhem o Amazon Lookout for Metrics não precisam fazer compromissos antecipados ou taxas mínimas. Já que, ele só precisa pagar pelo número de métricas analisadas por mês.

Organizações de todos os tamanhos e todos os departamentos coletam e analisam indicadores ou indicadores-chave de desempenho (KPIs) para ajudar seus negócios a operar com eficácia.

Tradicionalmente, as ferramentas de business intelligence (BI) são usadas para gerenciar dados de diferentes fontes. Além de criar painéis que podem ser usados ​​para gerar relatórios e alertas quando anomalias são detectadas.

Mas identificar com eficácia essas anomalias é um desafio. O método tradicional baseado em regras é manual e procurará dados que estão fora de um intervalo de número definido arbitrariamente. Por exemplo, se o volume de transação por hora estiver abaixo de um certo número, resultará em um alerta falso .

Esses intervalos de tempo também são estáticos e não mudarão de acordo com as mudanças nas condições (como hora do dia, dia da semana, estação do ano ou ciclo de trabalho). Quando uma anomalia é encontrada, os desenvolvedores, analistas e proprietários de negócios podem passar semanas tentando descobrir a causa antes de agir

Os métodos de aprendizado de máquina podem identificar padrões em uma grande quantidade de informações. Além de identificar anomalias rapidamente e se adaptar dinamicamente aos ciclos de negócios e padrões sazonais.

No entanto, desenvolver um modelo do zero requer uma equipe de cientistas de dados que podem construir, treinar, implantar, monitorar e ajustar serviços ao longo do tempo.

Tecnologia

Amazon Lookout for Metrics usa a mesma tecnologia interna da Amazon para detectar anomalias em suas métricas de negócios nas mãos de cada desenvolvedor.

Além disso, os clientes podem conectar serviços a 19 fontes de dados, incluindo Amazon Simple Storage Solution (S3), Amazon CloudWatch, Amazon Relational Database Service (RDS) e Amazon Redshift. Assim, como aplicativos SaaS (como Salesforce, Marketo e Zendesk).

Eles também podem monitorar continuamente indicadores que são importantes para o negócio. Por exemplo, a receita total, a margem de lucro bruto, a frequência média de compra, o retorno sobre despesas com publicidade, etc.)

“De marketing e vendas a telecomunicações e jogos, clientes em todos os setores têm KPIs que precisam ser capazes de monitorar possíveis picos, quedas e outras anomalias fora dos limites normais em suas funções de negócios. Mas detectar e diagnosticar anomalias nas métricas pode ser um desafio e, no momento em que uma causa é determinada, muito mais danos já foram causados ​​do que se tivessem sido identificadas anteriormente”, afirma o vice-presidente machine learning da AWS, Swami Sivasubramanian.

O Lookout for Metrics pode ser fornecido diretamente por meio do console da AWS. Assim, como em parceiros de suporte na rede de parceiros da AWS para ajudar os clientes a usar o serviço para implementar soluções personalizadas. O serviço também é compatível com AWS CloudFormation e pode ser usado de acordo com o Regulamento Geral de Proteção de Dados da UE (GDPR).

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Marcus Bernardes Fundador

A Magia do Mundo dos Negócios – 2013

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