Amazon のインテリジェントなレコメンデーションが衝動買いを促進

1994 年に Cadabra という名前でガレージから書籍を販売することから、世界的なインターネットの巨人になるまで、Amazon は長い道のりを歩んできました。 AmazonのWebスクレイピングが、今日のほぼすべてのeコマースビジネスにとって頼りになる慣行になりつつあるのも不思議ではありません. 1,000,000,000 ギガバイトのデータを扱う Amazon Web クローラーは、他のどの e コマース サイトをクロールするよりも理にかなっています。

ほとんどの企業は短期的に利益を上げようとしていますが、Amazon は最初の 5 年間で利益を上げるつもりはないと主張しました。 では、Amazon が今日のような巨人になったのはなぜでしょうか?

問題は、Amazon が競合他社よりもはるかに早くデータに賭け始めたことです。 それはすべての違いを生んだ可能性があります。 Amazon はそのポートフォリオを多様化し、現在さまざまな企業を買収していますが、オンライン マーケットプレイスと、AWS (Amazon Web Services) と呼ばれるクラウド コンピューティング サービスという 2 つの主要なビジネスがあります。 私たちは、両方のセクターの主要な開発と成長について話します。

Amazon が e コマースの巨人としてどのように発展したか

2003 年に協調フィルタリングを使用してアイテム間の比較に基づいて類似アイテムを提案するシステムとして始まったものは、現在、世界で最も優れた、最もデータ駆動型のレコメンデーション システムの 1 つに成長しました。 リアルタイムで実行され、外出先でのユーザーのアクティビティとデータをフィードします。 Amazon には、1 億 5000 万人の顧客のデータベースがあります。 何百万人もの顧客の個人情報の収集、保管、処理、および分析のリーダーであり、このデータを使用して顧客がどのようにお金を使っているかを判断します。

購入履歴、ブラウジング、カートに基づいて製品を推奨することから、季節の傾向や顧客の行動に基づいて新製品をインテリジェントに提案することまで、Amazon はすべてを解決したようです. Web クローリングは、このデータの中心です。 Amazon が抽出したデータをどれだけ効率的に使用しているかが、すべての違いを生んでいます。

Amazon はインテリジェントな提案アルゴリズムを使用して、顧客に衝動買いを促します。 これにより、顧客のショッピング体験が向上し、カスタマイズされた個人的な感覚が得られ、Web サイトでより多くのお金を費やすようになります。 おすすめ商品の販売、またはメイン商品に加えて販売される商品は、Amazon の売り上げを年間 30% 増加させます。

予測分析は、Amazon が顧客満足度を高め、企業の忠誠心を構築するターゲット マーケティングにふけるのに役立ちます。 ビッグデータは、Amazon がオンライン小売店の巨人に進化するのを助けました。 お気に入りの喫茶店に入ると、カウンターの人に「あなたは常連ですか？」と聞かれるのが好きではありませんか？

新機能獲得のための投資

1. 2013 年に Goodreads を買収した Amazon は、約 2,500 万人のユーザーのソーシャル ネットワーキング サービスを Kindle に統合し、いくつかの優れた機能を提供しました。 Kindle ユーザーは、自分のデバイスで単語を強調表示し、ノートを作成して、他のユーザーと共有して本について話し合うことができるようになりました。 Amazon のレコメンデーション エンジンは、世界中の Kindle デバイスで強調表示されている単語をレビューして、ユーザーと書籍を照合し、それに応じて電子書籍のレコメンデーションを送信します。 Amazon の Web クローラーは、ほぼリアルタイムのデータをキャプチャし、レコメンデーション エンジンに最新情報を提供することができます。

2. Amazon は、ビッグデータを使用して、どの商品がどの時点で、どのフルフィルメント センターの近くで注文されるかを予測する先行配送モデルの特許を取得しています。 その後、商品は地元の配送センターまたは倉庫に送られます。 ユーザーは同日または翌日に配送され、ブランドに対する信頼が高まります。

3. Amazon は、注文が迅速に配達されるようにします。このために、会社は多大な努力を払っています。 メーカーとリンクし、在庫を追跡します。 Amazon は、ビッグ データ システムを使用して、お客様とベンダー間の最適な距離にある倉庫を選択します。 これにより、送料が 10 ～ 40% 削減されます。

4. ビッグ データは、Amazon の価格の管理と更新にも使用され、より多くの顧客を引き付け、利益を年間平均 25% 増加させています。 価格監視戦略は、Web サイトでのユーザーの活動、競合他社の価格、製品の入手可能性、予想利益率、およびその他の要因に基づいていました。 製品データと価格比較のために競合サイトをスクレイピングすることは、価格情報を収集する効果的な方法です。

エッセンシャル、アマゾン ウェブ サービス

AWS は社内サービスとして提供されるはずでしたが、Amazon は早い段階でその可能性に気付きました。 大量のデータを扱う企業は、迅速にセットアップできるスケーラブルなインフラストラクチャを必要としています。そのためには、クラウドがコンピュータ データの保存に最適な場所でした。

アマゾン ウェブ サービスの設立については多くの話があり、ほとんどのレポートでは 2006 年に開始されたと言われていますが、実際には、アマゾン ウェブ サービスのアイデアのルーツは 2000 年にまでさかのぼります。今日よりも会社。 当時の問題により、会社は、それが経験していた巨大な成長に対処する独自の内部システムを構築することを余儀なくされました. これにより、AWS、別名アマゾン ウェブ サービスの基礎が築かれました。

AWS は当初 IAAS (Infrastructure as a Service) として開始されましたが、この用語はまだ造られていませんでした。 プロジェクトのインフラストラクチャを迅速にセットアップするために、内部でのみ使用されることになっていました。 AWS は、Amazon.com の副業として、ささやかな宣伝とともに開始されました。 今日、同社は単独で大きな成功を収め、100 億ドルという驚くべき評価額を獲得しています。

AWS は、市場の 30% 以上を獲得し、地球上で最も成功したクラウド インフラストラクチャ企業に成長しました。 これは、最も近い 3 つのライバルよりも多くなっています。 マイクロソフト、IBM、Google を合わせたもの。 アマゾン ウェブ サービスでは、パブリック ビッグ データ セットも無料でホストしています。 利用可能なすべてのビッグ データ セットを使用して、AWS クラウドベースのソリューションにシームレスに統合できます。 ヒトゲノム計画のマッピングからのデータなど、誰もがこの公開データを使用できるようになりました。 アマゾン ウェブ サービスを通じて、企業はインフラストラクチャ、メンテナンス、およびスケーラビリティについて心配することなく、スケーラブルなビッグ データ アプリケーションを作成できます。

何千ものビッグデータ アプリケーションと IoT ベースのアプリケーションが、AWS の EC2 インスタンスの処理能力を使用しています。

Amazonのカードの次は何ですか

過去数年間で、Amazon は純粋な e コマース プレーヤーから、単なる製品以上のものを提供する巨大なオンライン ビヒモスに確実に移行しました。 その焦点は、OTT プラットフォームから仮想食料品店まで、オンラインのあらゆるものに急速に移行しています。 飛躍は巨大で大規模です。 しかし、変わらないのは、ビッグデータとビッグデータ処理に対する Amazon の愛情です。

アマゾンの Web クローラーをお探しですか、または e コマース データをスクレイピングする場合は、PromptCloud のような Web スクレイピング サービス プロバイダーを検討できます。