亚马逊大数据营销实践

亚马逊应用海量的客户数据为每个客户量身打造个性化的网店，为客户实现个性化的精准营销，赞助客户在亚马逊上找到自己感兴致的商品，享受奇特的购物体验。

一、亚马逊大数据运用的重要实践

1. 剖析各类客户信息和数据

客户在网站上生成四种类型的数据:实时数据、行动数据、社交数据和属性数据。实时数据包含客户搜索症结词、拜访产品页面等。行动数据包含顾客购置的商品数据、顾客关注或收集的商品数据、顾客的阅读行动偏好。社交数据包含客户的兴致、观点和态度。属性数据包含客户的性别、年纪、职业和地理散布。

亚马逊从多个方面剖析了上述客户发生的数据。

首先，重点对从症结词的搜索，到页面的拜访，到对商品的关注，最后到完成购置的全部进程进行数据的收集和剖析。

重点收集和剖析客户偏好信息，包含客户的意见和态度、阅读偏好、兴致喜好等数据。

2. 细分客户群体，进行产品推举

增长出售额的一种办法是为各种类型的花费者可能感兴致的产品做广告。为了对特定的客户群体实现奇特而精确的营销，就须要对客户群体进行细分。大数据剖析赞助亚马逊满足了这一需求。在剖析每个客户的行动数据的基本上，为了对类似购置群体的客户进行分类，亚马逊开发了基于大数据的聚类模型，对客户群体进行细分。客户细分的目的是将一个特定的客户分配到与他最类似的现有客户细分组中。算法会剖析该群体的购置历史和商品评价，然后生成产品推举列表，推送给客户。

3.剖析产品属性，进行产品匹配和组合推举

在应用细分客户群体进行产品推举时，斟酌到具有雷同属性的客户可能不是最类似的客户，生成的推举相干性仍需进步。因此，亚马逊开发了产品对产品的协同过滤。对于给定的产品，亚马逊通过火析产品的各种属性，并应用基于大数据技巧的算法来找到最匹配的产品，即顾客偏向于一起购置的产品，从而构建一个匹配产品列表。

4. 依据您的购置历史，创立一个个性化的在线商店

亚马逊应用大数据技巧为每位顾客创立个性化的在线商店，这是一项基于用户兴致的突破性创新。亚马逊主页的个人帐户登录后,将“为我推举”链接,点击链接,将介绍客户区域,依据客户在过去的购置历史和亚马逊商品范畴,应用该算法寻找相似的商品,生成客户可能感兴致的建议名单,客户可以推举这些商品，您也可以看到为什么这些商品被推举。

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