亞馬遜應(yīng)用海量的客戶(hù)數(shù)據(jù)為每個(gè)客戶(hù)量身打造個(gè)性化的網(wǎng)店，為客戶(hù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，贊助客戶(hù)在亞馬遜上找到自己感興致的商品，享受奇特的購(gòu)物體驗(yàn)。

一、亞馬遜大數(shù)據(jù)運(yùn)用的重要實(shí)踐

1. 剖析各類(lèi)客戶(hù)信息和數(shù)據(jù)

客戶(hù)在網(wǎng)站上生成四種類(lèi)型的數(shù)據(jù):實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、行動(dòng)數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包含客戶(hù)搜索癥結(jié)詞、拜訪產(chǎn)品頁(yè)面等。行動(dòng)數(shù)據(jù)包含顧客購(gòu)置的商品數(shù)據(jù)、顧客關(guān)注或收集的商品數(shù)據(jù)、顧客的閱讀行動(dòng)偏好。社交數(shù)據(jù)包含客戶(hù)的興致、觀點(diǎn)和態(tài)度。屬性數(shù)據(jù)包含客戶(hù)的性別、年紀(jì)、職業(yè)和地理散布。

亞馬遜從多個(gè)方面剖析了上述客戶(hù)發(fā)生的數(shù)據(jù)。

重點(diǎn)收集和剖析客戶(hù)偏好信息，包含客戶(hù)的意見(jiàn)和態(tài)度、閱讀偏好、興致喜好等數(shù)據(jù)。

2. 細(xì)分客戶(hù)群體，進(jìn)行產(chǎn)品推舉

增長(zhǎng)出售額的一種辦法是為各種類(lèi)型的花費(fèi)者可能感興致的產(chǎn)品做廣告。為了對(duì)特定的客戶(hù)群體實(shí)現(xiàn)奇特而精確的營(yíng)銷(xiāo)，就須要對(duì)客戶(hù)群體進(jìn)行細(xì)分。大數(shù)據(jù)剖析贊助亞馬遜滿(mǎn)足了這一需求。在剖析每個(gè)客戶(hù)的行動(dòng)數(shù)據(jù)的基本上，為了對(duì)類(lèi)似購(gòu)置群體的客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，亞馬遜開(kāi)發(fā)了基于大數(shù)據(jù)的聚類(lèi)模型，對(duì)客戶(hù)群體進(jìn)行細(xì)分?？蛻?hù)細(xì)分的目的是將一個(gè)特定的客戶(hù)分配到與他最類(lèi)似的現(xiàn)有客戶(hù)細(xì)分組中。算法會(huì)剖析該群體的購(gòu)置歷史和商品評(píng)價(jià)，然后生成產(chǎn)品推舉列表，推送給客戶(hù)。

3.剖析產(chǎn)品屬性，進(jìn)行產(chǎn)品匹配和組合推舉

在應(yīng)用細(xì)分客戶(hù)群體進(jìn)行產(chǎn)品推舉時(shí)，斟酌到具有雷同屬性的客戶(hù)可能不是最類(lèi)似的客戶(hù)，生成的推舉相干性仍需進(jìn)步。因此，亞馬遜開(kāi)發(fā)了產(chǎn)品對(duì)產(chǎn)品的協(xié)同過(guò)濾。對(duì)于給定的產(chǎn)品，亞馬遜通過(guò)火析產(chǎn)品的各種屬性，并應(yīng)用基于大數(shù)據(jù)技巧的算法來(lái)找到最匹配的產(chǎn)品，即顧客偏向于一起購(gòu)置的產(chǎn)品，從而構(gòu)建一個(gè)匹配產(chǎn)品列表。

4. 依據(jù)您的購(gòu)置歷史，創(chuàng)立一個(gè)個(gè)性化的在線(xiàn)商店

亞馬遜應(yīng)用大數(shù)據(jù)技巧為每位顧客創(chuàng)立個(gè)性化的在線(xiàn)商店，這是一項(xiàng)基于用戶(hù)興致的突破性創(chuàng)新。亞馬遜主頁(yè)的個(gè)人帳戶(hù)登錄后,將“為我推舉”鏈接,點(diǎn)擊鏈接,將介紹客戶(hù)區(qū)域,依據(jù)客戶(hù)在過(guò)去的購(gòu)置歷史和亞馬遜商品范疇,應(yīng)用該算法尋找相似的商品,生成客戶(hù)可能感興致的建議名單,客戶(hù)可以推舉這些商品，您也可以看到為什么這些商品被推舉。

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