亚马逊的运营大数据之——读心术

在目前如火如荼的跨境电商平台上，想要靠自己的实力来找到心仪的商品，价格又便宜，质量又好，售后评价也上等，是十分困难的事情。有如大海捞针一般，总是觉得会有更好的选择，顾客往往会陷入选择困难症之中。

为了解决顾客购物难以选择的问题，各大电商都纷纷推出了自己的新技术来提升顾客的购物体验，让他们花更少的时间，等到更满意的商品。亚马逊做为全球最大的老牌电商平台之一，在购物体验方面也做出创新。精准的推荐，适宜的价格，充足的库存，高效的配货等等优化的选择，在顾客还未下单之前系统就已经做好了预测，并为之提供了一整套的井井有条的购物体验。之所以能够实现这样的优质的购物体验，关键还是在于大数据技术和推荐算法的使用。

亚马逊的成功格言“数据就是力量”在它创新的购物体验方面体现得淋漓尽致。大多数的电商巨头都认为亚马逊的大数据分析和预测技术成熟度远超过同行。下面的一组数据就能体现：20亿用户，140万台服务器，10亿GB的数据，整合了所有这些资源共同发力促进平台销量增长。亚马逊会在平台网站和App中尽可能地收集用户的各方面数据（即时数据，行为数据，社交数据及属性数据），平台中的“账户”模块更是提供了“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”等经过大数据采集，分析亚马逊大数据，推荐算法优化后的商品信息。加上对顾客以往的购物行为的分析，让顾客从多个维度找到自己满意的商品。

Hadoop技术：亚马逊通过多种工具在云端扩展其大数据应用，如数据储存、数据收集、数据处理、数据分享和数据合作。零售商店15亿的产品目录数据，每周进行将近5亿次更新。

个性化推荐：通过大数据分析和智能推荐算法的使用，亚马逊获得了10%到30%的附加利润。推荐的算法中包含多种因素，通过分析顾客的浏览记录、购买记录、朋友影响、特定商品趋势、社会媒体上流行产品的广告、购买历史相似的用户所购买的商品等等。亚马逊也在一直在不断改进推荐算法，以不断提升用户的购物体验。

对卖家的推荐：亚马逊除了向顾客推荐要购买的商品，同样也会利用大数据技术为商家提供多种推荐，比如：上架哪些新产品，保持多少商品库存才能满足顾客对某一特定商品的需求，如何通过提供更多选择和优化服务来提高顾客满意度等等。每位销售商的产品目录列表都会得到超过100条建议。

库存脱销推荐：为特定销售商分析销售量和库存量，以解决库存管理问题，

动态价格优化：价格管理在亚马逊会被严密地监控，以达到吸引顾客、打败其他竞争者和增长利润的目的。顾客往往会发现亚马逊商品的价格总是全网最低，这就是得益于亚马逊的动态价格策略。

供应链优化：亚马逊与生产有着实时的联系，根据数据追踪存货需求来为客户提供当日/次日配送的选择。亚马逊运用大数据系统，权衡供应商间的邻近度和客户间的邻近度，从而挑选最合适的数据仓库，从而最大化降低配送成本。

（编辑：威海站长网）

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