亞馬遜大數(shù)據(jù)營銷實(shí)踐-ESG跨境

亞馬遜大數(shù)據(jù)營銷實(shí)踐

亞馬遜觀察
亞馬遜觀察
2022-03-26
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亞馬遜利用海量的客戶數(shù)據(jù)為每個(gè)客戶量身打造個(gè)性化的網(wǎng)店,為客戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的精準(zhǔn)營銷,幫助客戶在亞馬遜上找到自己感興趣的商品,享受獨(dú)特的購物體驗(yàn)。

亞馬遜利用海量的客戶數(shù)據(jù)為每個(gè)客戶量身打造個(gè)性化的網(wǎng)店,為客戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的精準(zhǔn)營銷,幫助客戶在亞馬遜上找到自己感興趣的商品,享受獨(dú)特的購物體驗(yàn)。

一、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要實(shí)踐

1. 分析各類客戶信息和數(shù)據(jù)

客戶在網(wǎng)站上生成四種類型的數(shù)據(jù):實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括客戶搜索關(guān)鍵詞、訪問產(chǎn)品頁面等。行為數(shù)據(jù)包括顧客購買的商品數(shù)據(jù)、顧客關(guān)注或收集的商品數(shù)據(jù)、顧客的瀏覽行為偏好。社交數(shù)據(jù)包括客戶的興趣、觀點(diǎn)和態(tài)度。屬性數(shù)據(jù)包括客戶的性別、年齡、職業(yè)和地理分布。


從多個(gè)方面分析了上述客戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

首先,重點(diǎn)對(duì)從關(guān)鍵詞的搜索,到頁面的訪問,到對(duì)商品的關(guān)注,最后到完成購買的整個(gè)過程進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和分析。

重點(diǎn)收集和分析客戶偏好信息,包括客戶的看法和態(tài)度、瀏覽偏好、興趣愛好等數(shù)據(jù)。


2. 細(xì)分客戶群體,進(jìn)行產(chǎn)品推薦

增加銷售額的一種方法是為各種類型的消費(fèi)者可能感興趣的產(chǎn)品做廣告。為了對(duì)特定的客戶群體實(shí)現(xiàn)獨(dú)特而準(zhǔn)確的營銷,就需要對(duì)客戶群體進(jìn)行細(xì)分。大數(shù)據(jù)分析幫助滿足了這一需求。在分析每個(gè)客戶的行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,為了對(duì)相似購買群體的客戶進(jìn)行分類,開發(fā)了基于大數(shù)據(jù)的聚類模型,對(duì)客戶群體進(jìn)行細(xì)分??蛻艏?xì)分的目標(biāo)是將一個(gè)特定的客戶分配到與他最相似的現(xiàn)有客戶細(xì)分組中。算法會(huì)分析該群體的購買歷史和商品評(píng)價(jià),然后生成產(chǎn)品推薦列表,推送給客戶。


3.分析產(chǎn)品屬性,進(jìn)行產(chǎn)品匹配和組合推薦

在使用細(xì)分客戶群體進(jìn)行產(chǎn)品推薦時(shí),考慮到具有相同屬性的客戶可能不是最相似的客戶,生成的推薦相關(guān)性仍需提高。因此,亞馬遜開發(fā)了產(chǎn)品對(duì)產(chǎn)品的協(xié)同過濾。對(duì)于給定的產(chǎn)品,亞馬遜通過分析產(chǎn)品的各種屬性,并使用基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的算法來找到最匹配的產(chǎn)品,即顧客傾向于一起購買的產(chǎn)品,從而構(gòu)建一個(gè)匹配產(chǎn)品列表。


4. 根據(jù)您的購買歷史,創(chuàng)建一個(gè)個(gè)性化的在線商店

亞馬遜利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為每位顧客創(chuàng)建個(gè)性化的在線商店,這是一項(xiàng)基于用戶興趣的突破性創(chuàng)新。主頁的個(gè)人帳戶登錄后,將“為我推薦”鏈接,點(diǎn)擊鏈接,將介紹客戶區(qū)域,根據(jù)客戶在過去的購買歷史和亞馬遜商品領(lǐng)域,利用該算法尋找類似的商品,生成客戶可能感興趣的建議名單,客戶可以推薦這些商品,您也可以看到為什么這些商品被推薦。

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