精準的推舉、心水的價錢、充分的庫存以及高效力的配貨，在你還未下單之前，亞馬遜早已應用“讀心術”并作出預測，為你籌劃好了一整套井井有條的購物體驗。作為電商巨頭的鼻祖，二十幾年來依然占據著電商界前幾名地位，亞馬遜自家的大數據體系是當之無愧的大功臣。

“數據就是力氣”，這是亞馬遜的勝利格言。EKN研討的最新報告顯示，80%的電子商務巨頭都以為亞馬遜的數據剖析成熟度遠遠超過同行。亞馬遜應用其20億用戶賬戶的大數據，通過預測剖析140萬臺服務器上的10個億GB的數據來增進銷量的增加。亞馬遜追蹤你在電商網站和APP上的一切行動，盡可能多地收集信息。你可以看一下亞馬遜的“賬戶”部分，就能發明其壯大的賬戶管理，這也是為收集用戶數據服務的。主頁上有不同的部分，例如“欲望清單”、“為你推舉”、“閱讀歷史”、“與你閱讀過的相干商品”、“購置此商品的用戶也買了”，亞馬遜堅持對用戶行動的追蹤，為用戶供給卓著的個性化購物體驗。

靈巧應用Hadoop技巧

亞馬遜通過多種工具在云端擴大其大數據運用，如數據儲存、數據收集、數據處置、數據分享和數據合作。亞馬遜靈巧的MapReduce程序樹立在Hadoop框架的頂端，兩者很好地互補，贊助零售商高效地管理和應用剖析平臺。具體來說零售商店15億的產品目錄數據，能通過200個實現中心在全球流傳并儲存在亞馬遜的S3界面中，每周進行將近5億次更新。同時S3界面上數據的產品目錄每三十分鐘都要進行剖析并發回不同的數據庫。

個性化推舉

通過向用用戶供給建議，亞馬遜獲得了10%到30%的附加利潤。擁有兩百萬出售商，跨越10個國度，為近20億顧客服務，亞馬遜應用其超先進的數據駕馭技巧向用戶供給個性化推舉。毫無疑問亞馬遜是發掘大數據供給個性化服務的先驅，它通過供給謀劃好的購物體驗引誘用戶買買買。

亞馬遜個性推舉的算法包括多種因素，向用戶推舉商品前，要剖析例如購置歷史、閱讀歷史、朋友影響、特定商品趨勢、社會媒體上風行產品的廣告、購置歷史類似的用戶所購置的商品等等。為了向用戶供給更好的服務，亞馬遜一直在不斷改良推舉算法。

當然，個性化推舉不僅僅針對顧客，電商市場上的出售商也能收到來自亞馬遜靠譜的建議。

一般來說出售商有廣泛如下問題：

該添加什么新產品?

須要堅持多少庫存能力滿足顧客對某一特定商品的需求?

如何通過供給更多選擇和優化服務來進步顧客滿意度?

亞馬遜自稱其在出售商上的偉大勝利是因為它們向出售商供給庫存量的建議，例如向他們推舉可以在庫存中參加的新產品，推舉特定產品的更佳配送模式等等。平均下來，亞馬遜的每位出售商的產品目錄列表都會得到超過100條建議。

亞馬遜為出售商供給的更受歡迎的建議之一就是關于庫存脫銷，推舉算法為特定出售商剖析出售量和庫存量，這簡直是解決庫存管理問題的神助攻，要知道優化庫存管理對出售商來說一直是非常具有挑釁的環節。基于這些因素，亞馬遜的推舉算法可以提出預期產品需求的建議，以便出售商在亞馬遜上及時彌補庫存，二者達成共贏。

動態價錢優化

在零售市場，價錢優化是一個主要的因素，因為零售商們都會想盡方法給每一件商品制訂更好的價錢。價錢的管理在亞馬遜會被周密地監控，以到達吸引顧客、打敗其他競爭者和增加利潤的目標。

動態的價錢浮動推進亞馬遜的盈利平均增加了25%，而且他們通過每時每刻的監控來堅持著自己的競爭力。從2012-2013年，亞馬遜的銷量進步了27.2%，這使他們第一次躋身全美前十零售商的榜單。通過火析不同起源的數據，比如顧客在網頁的閱讀運動、某件商品在倉庫中的存貨、同一件商品不同競爭商家的定價、歷史訂單、對某件商品的偏好、對商品的預期利潤等等，亞馬遜的產品價錢制定策略的實時價錢調控得以實現。每隔十分鐘，亞馬遜就會轉變一次網站上商品的價錢。

顧客往往會發明亞馬遜商品的價錢總是全網更低，這就是得益于亞馬遜的動態價錢策略。亞馬遜的動態定價算法每小時會調劑幾次每件商品的價錢，以此更好地應用人們對于價錢的覺察的心理。

機靈的是亞馬遜為更好賣的商品供給大幅的折扣，同時在稍微不那么火的商品中牟取更多的利潤。舉個例子，亞馬遜對一款賣的更好的智能手機的定價比同行低了25%，與此同時，另一款相對不那么受歡迎的智能手機卻在亞馬遜上賣得比其他網站貴了10%。Boomerang Commerce上的一份剖析報告指出，在任何季節里，亞馬遜不必定真的是某一樣商品賣的更便宜的商家。但它在高人氣和暢銷商品中一貫的低價讓花費者發生了亞馬遜上總體商品的價錢甚至比沃爾瑪還劃算的感到。

在亞馬遜上，既有不少因為亞馬遜的動態價錢調劑而省下了一大筆的心滿意足的顧客，也不乏那些因為沒有在更佳機會買買買而扼腕嘆息的顧客。其中一個關于動態價錢調劑的更好的例子，就是亞馬遜先把星球大戰整套Blu-ray猛降到$70，然后在一周之后又把價錢提到$134。撿到這個大廉價的顧客當然超級開心，但那些多給了不少錢的買家可就無比心塞塞。

供給鏈優化

盡管亞馬遜把它的勝利歸功于進步用戶的購物體驗，但事實上，是壯大的供給鏈和滿足需求的才能讓這句話免于流為空談。CapGemini的一項調查顯示，當他們的訂單不能按時被滿足時，89%的美國花費者情愿去其他處所持續他們的購置。在壯大的供給鏈優化作用之下，沃爾瑪每運五十萬件商品，亞馬遜已經運出了一千萬件。

亞馬遜與生產商有著實時的接洽，依據數據追蹤存貨需求來為客戶供給當日/次日配送的選擇。亞馬遜應用大數據體系，衡量供給商間的臨近度和客戶間的臨近度，從而挑選最適合的數據倉庫，從而更大化下降配送成本。大數據體系贊助亞馬遜預測所需的數據倉庫數量和每個倉庫應有的容量。同時，亞馬遜還通過應用圖論選擇更佳時光支配、路線和產品分類來把配送成本降到更低。

預測式購物——下單之前就發貨

不滿足于傳統的個性化推舉，亞馬遜正在盡力將這種個性化推舉晉升到另一個層次。近日亞馬遜獲得了一項“預測式購物”新專利。通過這項專利，亞馬遜將依據花費者的購物偏好，提前將他們可能購置的商品配送到距離最近的快遞倉庫，一旦購置者下了訂單，立刻商品就能送到家門口。這將大大下降貨物運輸時光，同時對實體店的競爭同行也是一次重創。這項專利意味著預感性剖析體系將會變得非常準確，以至于它可以預測顧客什么時候和將會購置什么產品。

不過，如果大數據算法在預測上出錯，亞馬遜將有可能面臨著蒙受來回運送商品物流成本的艱苦。未來關于預測式購物的問題還會有不少，亞馬遜到底如何在堅持自身競爭力的同時解決這些辣手的問題，我們拭目以待。

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