亞馬遜大數(shù)據(jù)營(yíng)銷實(shí)踐
亞馬遜應(yīng)用海量的客戶數(shù)據(jù)為每個(gè)客戶量身打造個(gè)性化的網(wǎng)店,為客戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的精準(zhǔn)營(yíng)銷,贊助客戶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(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)包含客戶的興致、觀點(diǎn)和態(tài)度。屬性數(shù)據(jù)包含客戶的性別、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發(fā)生的數(shù)據(jù)。
首先,重點(diǎn)對(duì)從癥結(jié)詞的搜索,到頁(yè)面的拜訪,到對(duì)商品的關(guān)注,最后到完成購(gòu)置的全部進(jìn)程進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和剖析。重點(diǎn)收集和剖析客戶偏好信息,包含客戶的意見(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)特定的客戶群體實(shí)現(xiàn)奇特而精確的營(yíng)銷,就須要對(duì)客戶群體進(jìn)行細(xì)分。大數(shù)據(jù)剖析贊助亞馬遜滿足了這一需求。在剖析每個(gè)客戶的行動(dòng)數(shù)據(jù)的基本上,為了對(duì)類似購(gòu)置群體的客戶進(jìn)行分類,亞馬遜開發(fā)了基于大數(shù)據(jù)的聚類模型,對(duì)客戶群體進(jìn)行細(xì)分??蛻艏?xì)分的目的是將一個(gè)特定的客戶分配到與他最類似的現(xiàn)有客戶細(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。
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)分客戶群體進(jìn)行產(chǎn)品推舉時(shí),斟酌到具有雷同屬性的客戶可能不是最類似的客戶,生成的推舉相干性仍需進(jìn)步。因此,亞馬遜開發(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)性化的在線商店,這是一項(xiàng)基于用戶興致的突破性創(chuàng)新。亞馬遜主頁(yè)的個(gè)人帳戶登錄后,將“為我推舉”鏈接,點(diǎn)擊鏈接,將介紹客戶區(qū)域,依據(jù)客戶在過(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,生成客戶可能感興致的建議名單,客戶可以推舉這些商品,您也可以看到為什么這些商品被推舉。
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