La recommandation intelligente d'Amazon encourage les achats impulsifs

De la vente de livres dans un garage, sous le nom initial de Cadabra en 1994, à devenir un géant mondial de l'Internet, Amazon a parcouru un long chemin. Pas étonnant que le grattage Web d'Amazon devienne la pratique incontournable pour presque toutes les entreprises de commerce électronique aujourd'hui. Avec 1 000 000 000 gigaoctets de données, le robot d'exploration Web d'Amazon a plus de sens que d'explorer n'importe quel autre site de commerce électronique.

Alors que la plupart des entreprises cherchent à devenir rentables à court terme, Amazon a affirmé qu'elle ne cherchait pas à devenir rentable au cours de ses cinq premières années ! Alors qu'est-ce qui a fait d'Amazon le géant qu'il est aujourd'hui ?

Le fait est qu'Amazon a commencé à parier sur les données bien plus tôt que ses concurrents. Cela aurait pu faire toute la différence. Bien qu'Amazon ait diversifié son portefeuille et achète actuellement des entreprises à gauche et à droite, il a deux activités principales : le marché en ligne et les services de cloud computing appelés AWS (Amazon Web Services). Nous parlerons des grands développements et de la croissance dans les deux secteurs.

Comment Amazon s'est développé en tant que géant du commerce électronique

Ce qui a commencé en 2003 comme un système suggérant des éléments similaires sur la base d'une comparaison d'un élément à l'autre à l'aide d'un filtrage collaboratif est maintenant devenu l'un des systèmes de recommandation les meilleurs et les plus axés sur les données au monde. Il fonctionne en temps réel et se nourrit des activités et des données des utilisateurs en déplacement. Amazon a une base de données de cent cinquante millions de clients. C'est un leader dans la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse des informations personnelles de millions de clients, et il utilise ces données pour déterminer comment les clients dépensent leur argent.

Qu'il s'agisse de faire des recommandations de produits basées sur l'historique des achats, la navigation et le panier, ou de suggérer intelligemment de nouveaux produits en fonction des tendances saisonnières et du comportement des clients, Amazon semble avoir tout réussi. L'exploration Web est au cœur de ces données. Et l'efficacité avec laquelle Amazon utilise les données extraites fait toute la différence.

Amazon utilise des algorithmes de suggestion intelligents pour encourager les clients à acheter de manière impulsive. Cela améliore l'expérience d'achat des clients, leur donne une sensation personnelle et leur fait également dépenser plus d'argent sur le site Web. La vente d'articles recommandés, ou d'articles vendus en plus de l'article principal, entraîne une augmentation de trente pour cent des ventes d'Amazon chaque année.

L'analyse prédictive aide Amazon à se livrer à un marketing ciblé qui augmente la satisfaction client et fidélise l'entreprise. Le big data a aidé Amazon à devenir un goliath parmi les magasins de vente au détail en ligne. N'aimez-vous pas ça, quand vous entrez dans votre café préféré et que la personne au comptoir vous demande simplement… "Vous êtes régulier monsieur?"

Investissements pour acquérir de nouvelles fonctionnalités

1. En achetant Goodreads en 2013, Amazon a intégré le service de réseautage social d'environ 25 millions d'utilisateurs dans son Kindle pour fournir d'excellentes fonctionnalités. Les utilisateurs de Kindle peuvent désormais surligner des mots sur leurs appareils et créer des notes qu'ils peuvent partager avec d'autres pour discuter du livre. Le moteur de recommandation d'Amazon examine les mots mis en évidence dans les appareils Kindle du monde entier, afin de vous mettre en correspondance avec des livres et de vous envoyer en conséquence des recommandations de livres électroniques. Les robots d'exploration Web d'Amazon pourraient capturer les données en temps quasi réel, alimentant le moteur de recommandation avec les dernières informations.

2. Amazon a breveté son modèle d'expédition anticipée qui utilise le big data pour prédire quels articles pourraient être commandés à quel moment, près de quel centre de distribution. Les articles sont ensuite envoyés à un centre de distribution local ou à un entrepôt afin que lorsqu'ils sont commandés; les utilisateurs bénéficient d'une livraison le jour même ou le lendemain, ce qui renforce leur confiance dans la marque.

3. Amazon s'assure que vos commandes sont livrées rapidement, et pour cela, l'entreprise se donne beaucoup de mal. Il établit des liens avec les fabricants et suit leur inventaire. Amazon utilise des systèmes de mégadonnées pour choisir l'entrepôt qui se trouve à la distance la plus optimisée entre vous et le fournisseur. Cela réduit les frais d'expédition de dix à quarante pour cent.

4. Les mégadonnées sont également utilisées pour gérer et mettre à jour les prix d'Amazon afin d'attirer plus de clients et d'augmenter les bénéfices de 25 % en moyenne par an. La stratégie de surveillance des prix était basée sur l'activité des utilisateurs sur le site Web, les prix des concurrents, la disponibilité des produits, la marge bénéficiaire attendue et d'autres facteurs. Scraper les sites concurrents pour les données sur les produits et la comparaison des prix est un moyen efficace de recueillir des informations sur les prix.

L'essentiel, Amazon Web Services

Bien qu'AWS soit censé être une offre de service interne, Amazon a réalisé son potentiel très tôt. Les entreprises traitant des quantités massives de données ont besoin d'une infrastructure évolutive qu'elles pourraient mettre en place rapidement, et pour cela, le cloud était le meilleur endroit pour stocker les données informatiques.

Il existe de nombreuses histoires sur la formation d'Amazon Web Services, et bien que la plupart des rapports indiquent qu'il a été lancé en 2006, la vérité est que les racines de l'idée d'Amazon Web Services remontent à l'an 2000, quand Amazon était bien différent. entreprise qu'elle ne l'est aujourd'hui. Les problèmes de l'époque ont forcé l'entreprise à construire ses propres systèmes internes qui traitaient de la méga croissance qu'elle connaissait. Cela a jeté les bases d'AWS, alias Amazon Web Services.

AWS a été initialement lancé en tant qu'IAAS (Infrastructure as a Service), alors que le terme n'était pas encore inventé . Il était censé être utilisé uniquement en interne, pour une configuration rapide de l'infrastructure des projets. AWS a été lancé en petite pompe en tant qu'activité parallèle pour Amazon.com. Aujourd'hui, c'est une entreprise très prospère à elle seule et qui affiche une valorisation remarquable de 10 milliards de dollars.

AWS est devenue la société d'infrastructure cloud la plus performante de la planète, capturant plus de 30 % du marché. C'est plus que ses trois rivaux les plus proches; Microsoft, IBM et Google combinés. Chez Amazon Web Services, il héberge également des ensembles de données volumineuses publiques sans frais. Tous les grands ensembles de données disponibles peuvent être utilisés et intégrés de manière transparente dans les solutions AWS basées sur le cloud. Tout le monde peut désormais utiliser ces données publiques, telles que les données issues de la cartographie du Human Genome Project. Grâce à Amazon Web Services, les entreprises peuvent créer des applications Big Data évolutives sans se soucier de l'infrastructure, de la maintenance et de l'évolutivité.

Des milliers d'applications Big Data et d'applications basées sur l'IoT utilisent la puissance de traitement des instances EC2 d'AWS

Quelle est la prochaine étape sur les cartes pour Amazon

Au cours des dernières années, Amazon est définitivement passé d'un pur acteur du commerce électronique à un géant en ligne qui propose bien plus que de simples produits. Son objectif se déplace rapidement vers tout ce qui est en ligne, des plates-formes OTT aux épiceries virtuelles. Les sauts sont géants et massifs. Ce qui est resté constant, cependant, c'est l'amour d'Amazon pour le Big Data et le traitement du Big Data.

Êtes-vous à la recherche d'un robot d'exploration Web Amazon ou pour récupérer des données de commerce électronique, vous pouvez envisager un fournisseur de services de raclage Web comme PromptCloud.