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、大數(shù)據(jù)應用的主要實踐

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。

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。

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，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。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。

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