亞馬遜利用海量的客戶數(shù)據(jù)為每個客戶量身打造個性化的網(wǎng)店,為客戶實現(xiàn)個性化的精準營銷,幫助客戶在亞馬遜上找到自己感興趣的商品,享受獨特的購物體驗。

一、亞馬遜大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要實踐1. 分析各類客戶信息和數(shù)據(jù)客戶在網(wǎng)站上生成四種類型的數(shù)據(jù):實時數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。

實時數(shù)據(jù)包括客戶搜索關(guān)鍵詞、訪問產(chǎn)品頁面等。

行為數(shù)據(jù)包括顧客購買的商品數(shù)據(jù)、顧客關(guān)注或收集的商品數(shù)據(jù)、顧客的瀏覽行為偏好。

社交數(shù)據(jù)包括客戶的興趣、觀點和態(tài)度。

屬性數(shù)據(jù)包括客戶的性別、年齡、職業(yè)和地理分布。

亞馬遜從多個方面分析了上述客戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

首先,重點對從關(guān)鍵詞的搜索,到頁面的訪問,到對商品的關(guān)注,最后到完成購買的整個過程進行數(shù)據(jù)的收集和分析。

重點收集和分析客戶偏好信息,包括客戶的看法和態(tài)度、瀏覽偏好、興趣愛好等數(shù)據(jù)。

2. 細分客戶群體,進行產(chǎn)品推薦增加銷售額的一種方法是為各種類型的消費者可能感興趣的產(chǎn)品做廣告。

為了對特定的客戶群體實現(xiàn)獨特而準確的營銷,就需要對客戶群體進行細分。

大數(shù)據(jù)分析幫助亞馬遜滿足了這一需求。

在分析每個客戶的行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,為了對相似購買群體的客戶進行分類,亞馬遜開發(fā)了基于大數(shù)據(jù)的聚類模型,對客戶群體進行細分。

客戶細分的目標是將一個特定的客戶分配到與他最相似的現(xiàn)有客戶細分組中。

算法會分析該群體的購買歷史和商品評價,然后生成產(chǎn)品推薦列表,推送給客戶。

3.分析產(chǎn)品屬性,進行產(chǎn)品匹配和組合推薦在使用細分客戶群體進行產(chǎn)品推薦時,考慮到具有相同屬性的客戶可能不是最相似的客戶,生成的推薦相關(guān)性仍需提高。

因此,亞馬遜開發(fā)了產(chǎn)品對產(chǎn)品的協(xié)同過濾。

對于給定的產(chǎn)品,亞馬遜通過分析產(chǎn)品的各種屬性,并使用基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的算法來找到最匹配的產(chǎn)品,即顧客傾向于一起購買的產(chǎn)品,從而構(gòu)建一個匹配產(chǎn)品列表。

4. 根據(jù)您的購買歷史,創(chuàng)建一個個性化的在線商店亞馬遜利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為每位顧客創(chuàng)建個性化的在線商店,這是一項基于用戶興趣的突破性創(chuàng)新。

亞馬遜主頁的個人帳戶登錄后,將“為我推薦”鏈接,點擊鏈接,將介紹客戶區(qū)域,根據(jù)客戶在過去的購買歷史和亞馬遜商品領(lǐng)域,利用該算法尋找類似的商品,生成客戶可能感興趣的建議名單,客戶可以推薦這些商品,您也可以看到為什么這些商品被推薦。