7 maneiras pela qual a Amazon usa big data para persegui-lo (AMZN)

Alguns clientes podem achar estranho quando uma loja sabe muito sobre eles simplesmente pelos produtos que compram. A Amazon.com, Inc. (AMZN) é líder na coleta, armazenamento, processamento e análise de informações pessoais de você e de todos os outros clientes como forma de determinar como os clientes estão gastando seu dinheiro. A empresa usa análises preditivas para marketing direcionado para aumentar a satisfação do cliente e criar lealdade à empresa. Embora o big data tenha ajudado a Amazon a se transformar em um gigante entre as lojas de varejo on-line, o que a empresa sabe sobre você pode parecer um pouco perseguidor.

Sistema de Recomendação Personalizado

A Amazon é líder no uso de um abrangente mecanismo de filtragem colaborativa (CFE). Ele analisa quais itens você comprou anteriormente, o que está no seu carrinho de compras on-line ou na sua lista de desejos, quais produtos você analisou e classificou e quais itens você mais procura. Essas informações são usadas para recomendar produtos adicionais que outros clientes adquiriram ao comprar esses mesmos itens.

Por exemplo, quando você adiciona um DVD ao seu carrinho de compras on-line, também são recomendados filmes semelhantes adquiridos por outros clientes. Dessa forma, a Amazon usa o poder da sugestão para incentivá-lo a comprar por impulso, como forma de satisfazer ainda mais sua experiência de compra e gastar mais dinheiro. Esse método gera 35% das vendas da empresa anualmente.

Recomendações de livros do Kindle Highlighting

Depois de adquirir a Goodreads em 2013, a Amazon integrou o serviço de rede social de aproximadamente 25 milhões de usuários em algumas funções do Kindle. Como resultado, os leitores do Kindle podem destacar palavras e notas e compartilhá-las com outras pessoas como forma de discutir o livro. A Amazon revisa regularmente as palavras destacadas no Kindle para determinar o que você está interessado em aprender. A empresa pode enviar recomendações adicionais de e-books.

Pedido com um clique

Como o big data mostra que você compra em outro lugar, a menos que seus produtos sejam entregues rapidamente, a Amazon criou o pedido com um clique. O One-Click é um recurso patenteado ativado automaticamente quando você faz seu primeiro pedido e insere um endereço de entrega e um método de pagamento. Ao escolher o pedido com um clique, você tem 30 minutos para mudar de idéia sobre a compra. Depois disso, o produto é cobrado automaticamente através do seu método de pagamento e enviado para o seu endereço.

Modelo de Remessa Antecipatória

O modelo de envio antecipado patenteado da Amazon usa big data para prever os produtos que você provavelmente comprará, quando poderá comprá-los e onde poderá precisar deles. Os itens são enviados para um centro ou armazém de distribuição local, para que estejam prontos para o envio assim que você os solicitar. A Amazon usa análises preditivas para aumentar as vendas e as margens de lucro de seus produtos, diminuindo o tempo de entrega e as despesas gerais.

Otimização da cadeia de suprimentos

Como a Amazon deseja atender seus pedidos rapidamente, a empresa se conecta com os fabricantes e rastreia seu inventário. A Amazon usa sistemas de big data para escolher o armazém mais próximo do fornecedor e / ou você, cliente, para reduzir os custos de remessa de 10 a 40%. Além disso, a teoria dos grafos ajuda a decidir a melhor programação de entrega, rota e agrupamentos de produtos para reduzir ainda mais as despesas de remessa.

Otimização de preços

O big data também é usado para gerenciar os preços da Amazon para atrair mais clientes e aumentar os lucros em uma média de 25% ao ano. Os preços são definidos de acordo com a sua atividade no site, preços dos concorrentes, disponibilidade do produto, preferências do item, histórico de pedidos, margem de lucro esperada e outros fatores. Os preços dos produtos geralmente mudam a cada 10 minutos, à medida que os dados são atualizados e analisados. Como resultado, a Amazon normalmente oferece descontos nos itens mais vendidos e obtém maiores lucros nos itens menos populares. Por exemplo, o custo de um romance na lista de Best Sellers do New York Times pode ser 25% menor que o preço de varejo, enquanto um romance que não está na lista custa 10% a mais do que o mesmo livro vendido por um concorrente.

Amazon Web Services

Por meio do Amazon Web Services (AWS), serviço de computação em nuvem da Amazon, lançado em 2006, as empresas podem criar aplicativos escaláveis ​​de big data e protegê-los sem usar hardware ou manter a infraestrutura. Os aplicativos de big data, como análise de fluxo de cliques, data warehousing, mecanismos de recomendação, detecção de fraude, ETL orientado a eventos e processamento da Internet das Coisas (IoT), são feitos por meio da computação baseada em nuvem. As empresas podem se beneficiar do Amazon Web Services usando-os para analisar a demografia do cliente, hábitos de gastos e outras informações pertinentes para vender com mais eficiência os produtos da empresa de maneira semelhante à Amazon. Em outras palavras, esses varejistas também podem usar a Amazon para persegui-lo.