Интеллектуальные рекомендации Amazon поощряют импульсивные покупки

От продажи книг из гаража под первоначальным названием Cadabra в 1994 году до превращения в глобального интернет-гиганта Amazon прошла долгий путь. Неудивительно, что веб-скрапинг Amazon сегодня становится практикой почти для каждого бизнеса электронной коммерции. С 1 000 000 000 гигабайт данных поисковый робот Amazon имеет больше смысла, чем сканирование любого другого сайта электронной коммерции.

В то время как большинство предприятий стремятся стать прибыльными в краткосрочной перспективе, Amazon заявила, что не собирается становиться прибыльной в первые пять лет своего существования! Что же тогда превратило Amazon в такого гиганта, каким он является сегодня?

Дело в том, что Amazon начала делать ставку на данные намного раньше, чем это сделали ее конкуренты. Это могло иметь все значение. Хотя Amazon диверсифицировала свой портфель и в настоящее время скупает компании направо и налево, у нее есть два основных бизнеса — онлайн-рынок и сервисы облачных вычислений под названием AWS (Amazon Web Services). Мы будем говорить об основных событиях и росте в обоих секторах.

Как Amazon превратился в гиганта электронной коммерции

То, что началось в 2003 году как система, которая предлагала похожие товары на основе сравнения товаров с использованием совместной фильтрации, теперь превратилась в одну из лучших в мире систем рекомендаций, основанных на данных. Он работает в режиме реального времени и получает информацию о действиях пользователей и данных на ходу. У Amazon есть база данных из ста пятидесяти миллионов клиентов. Он является лидером в области сбора, хранения, обработки и анализа личной информации миллионов клиентов и использует эти данные для определения того, как клиенты тратят свои деньги.

От предоставления рекомендаций по продуктам на основе истории покупок, просмотров и корзины до разумного предложения новых продуктов на основе сезонных тенденций и поведения клиентов — Amazon, кажется, взломал все это. Веб-сканирование лежит в основе этих данных. И то, насколько эффективно Amazon использует извлеченные данные, имеет решающее значение.

Amazon использует интеллектуальные алгоритмы предложений, чтобы побудить клиентов совершать импульсивные покупки. Это улучшает покупательский опыт клиентов, дает им индивидуальное ощущение, а также заставляет их тратить больше денег на веб-сайте. Продажа рекомендованных товаров или товаров, продаваемых в дополнение к основному товару, приводит к ежегодному увеличению продаж Amazon на тридцать процентов.

Предиктивная аналитика помогает Amazon заниматься целевым маркетингом, повышая удовлетворенность клиентов и укрепляя лояльность компании. Большие данные помогли Amazon превратиться в гиганта среди интернет-магазинов. Разве вам не нравится, когда вы входите в свою любимую кофейню, а человек за стойкой просто спрашивает вас… «Вы обычный, сэр?»

Инвестиции для приобретения новых функций

1. Купив Goodreads в 2013 году, Amazon интегрировала в свой Kindle службу социальной сети, насчитывающую около 25 миллионов пользователей, чтобы обеспечить ряд отличных функций. Пользователи Kindle теперь могут выделять слова на своих устройствах и создавать заметки, которыми они могут поделиться с другими, чтобы обсудить книгу. Механизм рекомендаций Amazon просматривает слова, выделенные на устройствах Kindle по всему миру, чтобы сопоставить вам книги и, соответственно, отправить вам рекомендации по электронным книгам. Поисковые роботы Amazon могут собирать данные почти в реальном времени, подпитывая механизм рекомендаций самой последней информацией.

2. Amazon запатентовала свою упреждающую модель доставки, которая использует большие данные для прогнозирования того, какие товары могут быть заказаны, в какой момент времени и рядом с каким из ее центров выполнения. Затем товары отправляются в местный распределительный центр или на склад, чтобы при их заказе; пользователи получают доставку в тот же или на следующий день, что повышает их доверие к бренду.

3. Amazon заботится о том, чтобы ваши заказы доставлялись быстро, и для этого компания идет на многое. Он связывается с производителями и отслеживает их запасы. Amazon использует системы больших данных для выбора склада, который находится на наиболее оптимальном расстоянии между вами и поставщиком. Это снижает стоимость доставки на десять-сорок процентов.

4. Большие данные также используются для управления и обновления цен Amazon, чтобы привлечь больше клиентов и увеличить прибыль в среднем на 25 процентов в год. Стратегия мониторинга цен основывалась на активности пользователей на сайте, ценах конкурентов, наличии товара, ожидаемой марже прибыли и других факторах. Анализ сайтов конкурентов для получения данных о продуктах и ​​сравнения цен — эффективный способ сбора информации о ценах.

Основные, веб-сервисы Amazon

Хотя предполагалось, что AWS будет внутренним сервисным предложением, Amazon рано осознал его потенциал. Компании, работающие с огромными объемами данных, нуждаются в масштабируемой инфраструктуре, которую они могли бы быстро настроить, и для этого облако было лучшим местом для хранения компьютерных данных.

Есть много историй о создании Amazon Web Services, и хотя в большинстве отчетов говорится, что она была запущена в 2006 году, правда в том, что корни идеи Amazon Web Services восходят к 2000 году, когда Amazon была совсем другой. компания, чем сегодня. Тогдашние проблемы вынудили компанию построить свои собственные внутренние системы, которые справлялись с мега-ростом, который она переживала. Это заложило основу для AWS, также известного как Amazon Web Services.

Первоначально AWS была запущена как IAAS (инфраструктура как услуга), хотя этот термин еще не был придуман . Предполагалось, что он будет использоваться только внутри компании, для быстрой настройки инфраструктуры для проектов. AWS был запущен без особой помпы как побочный бизнес для Amazon.com. Сегодня это очень успешная компания сама по себе, и ее оценка оценивается в 10 миллиардов долларов.

AWS превратилась в самую успешную компанию в области облачной инфраструктуры на планете, захватив более 30 процентов рынка. Это больше, чем у трех ближайших конкурентов; Microsoft, IBM и Google вместе взятые. В Amazon Web Services также бесплатно размещаются общедоступные наборы больших данных. Все доступные наборы больших данных можно использовать и легко интегрировать в облачные решения AWS. Теперь каждый может использовать эти общедоступные данные, такие как данные картографирования проекта «Геном человека». С помощью Amazon Web Services компании могут создавать масштабируемые приложения для работы с большими данными, не беспокоясь об инфраструктуре, обслуживании и масштабируемости.

Тысячи приложений для работы с большими данными и приложений на базе Интернета вещей используют вычислительную мощность инстансов EC2 AWS.

Что дальше на картах для Amazon

За последние несколько лет Amazon определенно перешел от простого игрока в сфере электронной коммерции к гигантскому онлайн-бегемоту, который предлагает гораздо больше, чем просто товары. Его внимание быстро перемещается на все онлайн-от платформ OTT до виртуальных продуктовых магазинов. Прыжки гигантские и массивные. Однако неизменной остается любовь Amazon к большим данным и обработке больших данных.

Если вы ищете веб-краулер Amazon или для очистки данных электронной коммерции, вы можете рассмотреть поставщика услуг веб-очистки, такого как PromptCloud.