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有些顾客可能会觉得奇怪,因为商店只是通过他们购买的产品了解了很多。亚马逊是收集,存储,处理和分析您和其他客户的个人信息的领导者,以此来确定客户如何花钱。该公司使用预测分析进行有针对性的营销,以提高客户满意度并建立公司忠诚度。尽管大数据已经帮助亚马逊发展成为在线零售商店中的巨头,但公司对您的了解可能有点像跟踪。

个性化推荐系统
亚马逊是使用全面协同过滤引擎(CFE)的领导者。它会分析您之前购买的商品,在线购物车或愿望清单中的商品,您评论和评价的商品以及您搜索的最多商品。此信息用于推荐其他客户在购买相同商品时购买的其他产品。

例如,当您将DVD添加到在线购物车时,也建议您购买其他客户购买的类似电影。通过这种方式,亚马逊利用建议的力量鼓励您一时冲动购买,以进一步满足您的购物体验,并花更多的钱。这种方法每年产生公司销售额的35%。

从Kindle Highlighting预订建议
在2013年收购Goodreads之后,亚马逊将大约2500万用户的社交网络服务整合到一些Kindle功能中。因此,Kindle读者可以突出显示单词和注释,并与他人分享,作为讨论本书的一种方式。亚马逊会定期查看您的Kindle中突出显示的单词,以确定您有兴趣了解的内容。然后,公司可能会向您发送其他电子书推荐。

一键订购
由于大数据显示您在其他地方购物,除非您的产品快速交付,亚马逊创建了一键式订购。单击是在您下第一个订单并输入送货地址和付款方式时自动启用的专利功能。选择一键式订购时,您有30分钟的时间可以改变您对购买的看法。之后,产品会通过您的付款方式自动收费并运送到您的地址。

预期运输模式
亚马逊的专利预期运输模型使用大数据来预测您可能购买的产品,何时购买以及您可能需要产品的地方。这些物品将被发送到当地的配送中心或仓库,以便您在订购时准备好运输。亚马逊使用预测分析来增加产品销售和利润率,同时减少交付时间和总体费用。

供应链优化
由于亚马逊希望快速完成订单,因此公司会与制造商联系并跟踪其库存。亚马逊使用大数据系统来选择最靠近供应商和/或您(客户)的仓库,以降低运输成本10到40%。此外,图论有助于确定最佳交付时间表,路线和产品分组,以进一步降低运输费用。

价格优化
大数据还用于管理亚马逊的价格,以吸引更多客户,并每年平均增加25%的利润。价格根据您在网站上的活动,竞争对手的定价,产品供应情况,项目偏好,订单历史记录,预期利润率和其他因素进行设置。随着大数据的更新和分析,产品价格通常每10分钟更改一次。因此,亚马逊通常会提供最畅销商品的折扣,并在不太受欢迎的商品上获得更大的利润。例如,“纽约时报畅销书” 名单上的小说成本可能比零售价格低25%,而不在名单上的小说比竞争对手出售的同一本书高出10%。

亚马逊网络服务
通过2006年推出的亚马逊云计算服务亚马逊网络服务(AWS),公司可以创建可扩展的大数据应用程序并在不使用硬件或维护基础架构的情况下保护它们。点击流分析,数据仓库,推荐引擎,欺诈检测,事件驱动的ETL和物联网(IoT)处理等大数据应用程序都是通过基于云的计算实现的。公司可以从亚马逊网络服务中受益,使用它们来分析客户人口统计,消费习惯和其他相关信息,从而以类似于亚马逊的方式更有效地交叉销售公司产品。换句话说,这些零售商也可以使用亚马逊跟踪你。

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