어떤 고객은 상점이 단순히 구매하는 제품만으로 자신에 대해 많은 것을 알면 이상하다고 느낄 수 있습니다. AMZN (Amazon.com, Inc.)은 고객이 돈을 어떻게 쓰는지 결정하는 수단으로 귀하와 다른 모든 고객으로부터 개인 정보를 수집, 저장, 처리 및 분석하는 리더입니다. 이 회사는 대상 마케팅에 예측 분석을 사용하여 고객 만족도를 높이고 회사 충성도를 높입니다. 비록 빅 데이터가 아마존이 온라인 소매점들 사이에서 거대 기업으로 발전하는 데 도움이되었지만 회사가 알고있는 것은 스토킹과 같은 느낌이들 수 있습니다.
맞춤 추천 시스템
아마존은 포괄적 인 협업 필터링 엔진 (CFE)을 사용하는 선두 주자입니다. 이전에 구매 한 품목, 온라인 쇼핑 바구니 또는 위시리스트에있는 품목, 검토 및 평가 한 제품 및 가장 많이 검색하는 품목을 분석합니다. 이 정보는 다른 고객이 동일한 품목을 구입할 때 구매 한 추가 제품을 권장하는 데 사용됩니다.
예를 들어 DVD를 온라인 쇼핑 카트에 추가 할 때 다른 고객이 구입 한 유사한 영화도 구입하는 것이 좋습니다. 이런 식으로 아마존은 제안의 힘을 사용하여 쇼핑 경험을 더욱 만족시키고 더 많은 돈을 소비하는 수단으로 충동 구매를 장려합니다. 이 방법은 매년 회사 매출의 35 %를 생성합니다.
Kindle Highlighting의 도서 추천
2013 년 Goodreads를 인수 한 후 Amazon은 약 2 천 5 백만 명의 사용자의 소셜 네트워킹 서비스를 일부 Kindle 기능에 통합했습니다. 결과적으로 Kindle 독자는 책을 토론하는 수단으로 단어와 메모를 강조 표시하고 다른 사람들과 공유 할 수 있습니다. Amazon은 Kindle에서 강조 표시된 단어를 정기적으로 검토하여 배우고 자하는 대상을 결정합니다. 그러면 회사에서 추가 전자 책 추천을 보낼 수 있습니다.
원 클릭 주문
빅 데이터는 제품이 빠르게 배송되지 않으면 다른 곳에서 쇼핑하는 것으로 나타났기 때문에 Amazon은 원 클릭 주문을 생성했습니다. One-Click은 첫 주문을 할 때 배송 주소와 지불 방법을 입력 할 때 자동으로 활성화되는 특허 기능입니다. 원 클릭 주문을 선택할 때 30 분 안에 구매에 대한 마음이 바뀔 수 있습니다. 그 후에는 결제 수단을 통해 제품이 자동으로 청구되어 주소로 배송됩니다.
예상 배송 모델
아마존의 특허 예측 배송 모델은 빅 데이터를 사용하여 구매 가능성이 높은 제품, 구매시기 및 제품이 필요한 위치를 예측합니다. 품목은 현지 유통 센터 또는 창고로 보내져 주문 후 배송 할 수 있습니다. Amazon은 예측 분석을 사용하여 제품 판매 및 수익 마진을 늘리고 배송 시간과 전체 비용을 줄입니다.
공급망 최적화
아마존은 주문을 신속하게 처리하기 위해 제조업체와 연결하여 재고를 추적합니다. 아마존은 빅 데이터 시스템을 사용하여 공급 업체 및 / 또는 고객과 가장 가까운 창고를 선택하여 운송 비용을 10-40 % 절감합니다. 또한 그래프 이론은 배송 비용을 더욱 줄이기 위해 최상의 배송 일정, 경로 및 제품 그룹을 결정하는 데 도움이됩니다.
가격 최적화
빅 데이터는 또한 아마존의 가격을 관리하여 더 많은 고객을 유치하고 매년 평균 25 %의 수익을 올리는 데 사용됩니다. 가격은 웹 사이트에서의 활동, 경쟁 업체의 가격, 제품 가용성, 품목 기본 설정, 주문 내역, 예상 이익률 및 기타 요인에 따라 설정됩니다. 빅 데이터가 업데이트되고 분석되면 제품 가격은 일반적으로 10 분마다 변경됩니다. 결과적으로 Amazon은 일반적으로 베스트셀러 품목에 대한 할인을 제공하고 인기가 적은 품목에 대해서는 더 큰 이익을 얻습니다. 예를 들어, New York Times Best Sellers 목록의 소설 가격은 소매가보다 25 % 더 적을 수 있지만 목록에없는 소설은 경쟁자가 판매 한 책보다 10 % 더 비쌉니다.
아마존 웹 서비스
2006 년에 도입 된 Amazon의 클라우드 컴퓨팅 서비스 인 Amazon Web Services (AWS)를 통해 회사는 하드웨어를 사용하거나 인프라를 유지 관리하지 않고도 확장 가능한 빅 데이터 애플리케이션을 생성하고 보호 할 수 있습니다. 클릭 스트림 분석, 데이터웨어 하우징, 추천 엔진, 사기 탐지, 이벤트 중심 ETL 및 사물 인터넷 (IoT) 처리와 같은 빅 데이터 애플리케이션은 클라우드 기반 컴퓨팅을 통해 이루어집니다. 회사는 Amazon Web Services를 사용하여 고객 인구 통계, 소비 습관 및 기타 관련 정보를 분석하여 Amazon과 유사한 방식으로 회사 제품을보다 효과적으로 교차 판매 할 수 있습니다. 다시 말해, 이 소매 업체는 아마존을 사용하여 귀하를 스토킹 할 수 있습니다.
