Amazon亞馬遜利用大數據實現精準行銷

Amazon亞馬遜利用海量顧戶數據,為每一位顧客量身制定、打造個性化的網絡商店,實現對顧客的個性化精準行銷,幫助顧客在Amazon亞馬遜尋找到感興趣的商品,並享受到獨一無二的購物體驗。

一、Amazon亞馬遜大數據應用的主要做法

1.分析顧客各類訊息與數據

顧客在網站上產生四種數據:即時數據、行為數據、社群數據以及屬性數據。即時數據包括顧客搜索的關鍵詞、訪問的商品頁面等;行為數據包括顧客購買的商品數據、顧客關註或收藏的商品數據以及顧客的瀏覽行為偏好等;社群數據包括顧客的興趣愛好、觀點態度等;屬性數據則包括顧客的性別、年齡、職業以及地域分布等數據。

Amazon亞馬遜對於顧客產生的上述數據從多個方面開展分析。

一是重點對顧客在網站上從搜索關鍵詞開始、到訪問頁面、到關注商品、最後到完成購買全流程的數據進行采集與分析;

二是重點對客戶偏好訊息進行采集與分析,包括顧客的觀點態度、瀏覽傾向偏好以及興趣愛好等數據。

2.細分顧客群體進行群體商品推薦

提高銷售率的一個手段是對每一類消費者推送他們可能感興趣的商品廣告。為了實現對特定顧客群體獨特又精準的行銷,有必要對顧客群體進行細分。大數據分析技術幫助Amazon亞馬遜實現了這一個需求。

在對每一位顧客行為數據分析的基礎上,為了把相似購買群體的顧客分類,Amazon亞馬遜基於大數據開發了聚類模型對顧客群體進行細分。顧客細分的目標是把具體一個顧客分配到與他最為相似的已有顧客細分群中,算法分析該群體的購買歷史與商品評價,從而生成商品推薦列表,推送給該名顧客。

3.分析商品屬性進行商品匹配組合推薦

在利用細分顧客群推薦商品的同時,考慮到相同屬性的顧客可能還不是最相似的顧客,產生的推薦相關性還有待提高。於是,Amazon亞馬遜又開發了商品到商品的協同過濾。對於某一給定的商品,Amazon亞馬遜通過分析商品的各種屬性,通過基於大數據技術的算法找出與之最為匹配,也即顧客傾向於一起購買的商品,從而建立起一個匹配的商品表。

  1. .基於購買歷史打造個性化網上商店

Amazon亞馬遜使用大數據技術,使得每一位顧客有個性化的網上商店,這種徹底的創新基於用戶的興趣。登錄個人賬戶後的Amazon亞馬遜主頁上,設置了“為我推薦”鏈接,點擊鏈接,會把顧客引入一個區域,Amazon亞馬遜根據顧客以往的購買歷史和商品領域,利用算法尋找相似商品,生成顧客可能感興趣的商品推薦列表,顧客可以對這些被推薦商品進行評級,還可以查看為什麽這些商品被推薦。

二、案例點評

1.洞察客戶行為,實現行銷變革。Amazon亞馬遜利用對海量歷史行銷數據的分析與挖掘,編寫推薦算法,生成符合客戶各種屬性、偏好、需求的個性化推薦列表,實施行銷變革,提高了商品的點擊率與購買轉化率,為企業帶來了豐厚的利潤。

2.滿足客戶需求,完善服務體驗。Amazon亞馬遜以客戶為導向,以滿足客戶需求為經營的出發點,對海量客戶消費數據與服務訊息進行捕捉,打造個性化商店,改善了服務質量,提供了優化購物體驗,從而實現了商品熱銷。

3.增加客戶價值,時刻管理創新。大數據是網路時代給予企業的饋贈,是企業創新和競爭的全新領域。Amazon亞馬遜利用對海量客戶數據的挖掘與分析,開啟了行銷與服務模式的變革,取得了巨大的成功。

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