一部の顧客は、店舗が購入した製品だけで多くのことを知っていると奇妙に感じるかもしれません。 Amazon.com、Inc.（AMZN）は、顧客がどのようにお金を使っているかを判断する手段として、あなたや他のすべての顧客から個人情報を収集、保存、処理、分析するリーダーです。 同社は、ターゲットマーケティングに予測分析を使用して、顧客満足度を高め、会社のロイヤルティを構築しています。 ビッグデータはAmazonがオンライン小売店の中で巨人に発展するのを助けましたが、会社があなたについて知っていることはストーカー行為に少し感じるかもしれません。
パーソナライズされた推奨システム
Amazonは、包括的で協調的なフィルタリングエンジン（CFE）の使用におけるリーダーです。 以前に購入した商品、オンラインショッピングカートまたはウィッシュリストにある商品、レビューおよび評価した商品、最も検索した商品を分析します。 この情報は、同じアイテムを購入するときに他の顧客が購入した追加の製品を推奨するために使用されます。
たとえば、オンラインショッピングカートにDVDを追加する場合、他の顧客が購入した同様の映画も購入することをお勧めします。 このように、Amazonは提案の力を利用して、ショッピング体験をさらに満足させ、より多くのお金を使う手段として衝動買いを奨励しています。 この方法は、年間売上の35％を生み出します。
Kindleハイライトからの本の推奨事項
2013年にGoodreadsを取得した後、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機能に統合しました。 その結果、Kindle読者は単語やメモを強調表示し、本を議論する手段として他の人と共有できます。 Amazonは、Kindleで強調表示されている単語を定期的にレビューして、あなたが何に興味を持っているかを判断します。 その後、会社から追加の電子書籍の推奨事項が送信される場合があります。
ワンクリック注文
ビッグデータは、商品が迅速に配送されない限り、他の場所で買い物をすることを示しているため、Amazonはワンクリック注文を作成しました。 ワンクリックは、初めて注文して配送先住所と支払い方法を入力すると自動的に有効になる特許取得済みの機能です。 ワンクリック注文を選択する場合、30分以内に購入に関する考えを変えることができます。 その後、商品はお支払い方法で自動的に請求され、お客様の住所に発送されます。
予測配送モデル
Amazonの特許取得済みの予測配送モデルでは、ビッグデータを使用して、購入する可能性のある製品、購入する時期、および製品が必要になる場所を予測します。 アイテムは地元の流通センターまたは倉庫に送られるため、注文するとすぐに出荷できます。 Amazonは、予測分析を使用して、製品の売り上げと利益率を高め、納期と全体的な費用を削減しています。
サプライチェーンの最適化
Amazonは注文を迅速に処理したいため、会社はメーカーとリンクして在庫を追跡しています。 Amazonは、ビッグデータシステムを使用して、ベンダーや顧客に最も近い倉庫を選択し、送料を10〜40％削減します。 また、グラフ理論は、配送費用をさらに削減するために、最適な配送スケジュール、ルート、および製品グループを決定するのに役立ちます。
価格の最適化
ビッグデータは、Amazonの価格を管理して、より多くの顧客を引き付け、利益を年間平均25％増加させるためにも使用されます。 価格は、ウェブサイトでのアクティビティ、競合他社の価格設定、製品の入手可能性、アイテムの好み、注文履歴、予想利益率、およびその他の要因に従って設定されます。 製品価格は通常、ビッグデータが更新および分析されるため、10分ごとに変化します。 その結果、Amazonは通常、ベストセラー商品の割引を提供し、人気の低い商品でより大きな利益を獲得します。 たとえば、 New York Timesのベストセラー リストに掲載されている小説の価格は小売価格より25％低く、リストに掲載されていない小説の価格は競合他社が販売している同じ本よりも10％高くなります。
アマゾンウェブサービス
2006年に導入されたAmazonのクラウドコンピューティングサービスであるAmazon Web Services（AWS）を通じて、企業はハードウェアを使用したりインフラストラクチャを維持したりすることなく、スケーラブルなビッグデータアプリケーションを作成して保護できます。 クリックストリーム分析、データウェアハウジング、推奨エンジン、不正検出、イベント駆動型ETL、およびモノのインターネット（IoT）処理などのビッグデータアプリケーションは、クラウドベースのコンピューティングを介して行われます。 企業は、Amazon Web Servicesを使用して顧客の人口統計、消費習慣、およびその他の関連情報を分析し、Amazonと同様の方法で企業製品をより効果的にクロスセルすることができます。 言い換えれば、これらの小売業者はAmazonを使用してあなたを追跡することもできます。
