Algunos clientes pueden encontrarlo extraño cuando una tienda sabe mucho sobre ellos simplemente por los productos que compran. Amazon.com, Inc. (AMZN) es líder en la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de información personal de usted y de cualquier otro cliente como un medio para determinar cómo los clientes gastan su dinero. La compañía utiliza análisis predictivos para el marketing dirigido para aumentar la satisfacción del cliente y construir la lealtad de la compañía. Aunque los grandes datos han ayudado a Amazon a convertirse en un gigante entre las tiendas minoristas en línea, lo que la compañía sabe sobre usted puede parecer un poco de acoso.
Sistema de recomendación personalizada
Amazon es líder en el uso de un motor de filtrado integral y colaborativo (CFE). Analiza qué artículos compró anteriormente, qué está en su carrito de compras en línea o en su lista de deseos, qué productos revisó y calificó, y qué artículos busca más. Esta información se utiliza para recomendar productos adicionales que otros clientes compraron al comprar esos mismos artículos.
Por ejemplo, cuando agrega un DVD a su carrito de compras en línea, también se recomienda que compre películas similares compradas por otros clientes. De esta manera, Amazon utiliza el poder de la sugerencia para alentarlo a comprar por impulso como un medio para satisfacer aún más su experiencia de compra y gastar más dinero. Este método genera anualmente el 35% de las ventas de la compañía.
Recomendaciones de libros de Kindle Highlighting
Después de adquirir Goodreads en 2013, Amazon integró el servicio de redes sociales de aproximadamente 25 millones de usuarios en algunas funciones de Kindle. Como resultado, los lectores de Kindle pueden resaltar palabras y notas y compartirlas con otros como un medio para discutir el libro. Amazon revisa regularmente las palabras resaltadas en su Kindle para determinar qué le interesa aprender. La compañía puede enviarle recomendaciones adicionales de libros electrónicos.
Pedido con un clic
Debido a que Big Data muestra que compra en otro lugar a menos que sus productos se entreguen rápidamente, Amazon creó pedidos con un clic. One-Click es una función patentada que se habilita automáticamente cuando realiza su primer pedido e ingresa una dirección de envío y un método de pago. Al elegir el pedido con un clic, tiene 30 minutos para cambiar de opinión sobre la compra. Después de eso, el producto se carga automáticamente a través de su método de pago y se envía a su dirección.
Modelo de envío anticipado
El modelo de envío anticipado patentado de Amazon utiliza big data para predecir los productos que es probable que compre, cuándo puede comprarlos y dónde podría necesitar los productos. Los artículos se envían a un centro de distribución o almacén local para que estén listos para su envío una vez que los solicite. Amazon utiliza análisis predictivos para aumentar las ventas de sus productos y los márgenes de ganancia al tiempo que disminuye su tiempo de entrega y sus gastos generales.
Optimización de la cadena de suministro
Debido a que Amazon quiere cumplir con sus pedidos rápidamente, la compañía se vincula con los fabricantes y rastrea su inventario. Amazon utiliza sistemas de big data para elegir el almacén más cercano al proveedor y / o usted, el cliente, para reducir los costos de envío en un 10 a 40%. Además, la teoría de gráficos ayuda a decidir el mejor cronograma de entrega, ruta y agrupaciones de productos para reducir aún más los gastos de envío.
Optimización de precios
Big data también se usa para administrar los precios de Amazon para atraer a más clientes y aumentar las ganancias en un promedio del 25% anual. Los precios se establecen de acuerdo con su actividad en el sitio web, los precios de los competidores, la disponibilidad del producto, las preferencias de artículos, el historial de pedidos, el margen de beneficio esperado y otros factores. Los precios de los productos suelen cambiar cada 10 minutos a medida que se actualizan y analizan los datos grandes Como resultado, Amazon generalmente ofrece descuentos en artículos más vendidos y obtiene mayores ganancias en artículos menos populares. Por ejemplo, el costo de una novela en la lista de Best Sellers del New York Times puede ser un 25% menor que el precio minorista, mientras que una novela que no está en la lista cuesta un 10% más que el mismo libro vendido por un competidor.
Servicios web de Amazon
A través de Amazon Web Services (AWS), el servicio de computación en la nube de Amazon introducido en 2006, las empresas pueden crear aplicaciones escalables de big data y protegerlas sin usar hardware ni mantener la infraestructura. Las aplicaciones de Big Data como análisis de flujo de clics, almacenamiento de datos, motores de recomendación, detección de fraudes, ETL basado en eventos y procesamiento de Internet de las cosas (IoT) se realizan a través de la computación basada en la nube. Las empresas pueden beneficiarse de los servicios web de Amazon al usarlos para analizar la demografía de los clientes, los hábitos de gasto y otra información pertinente para vender de manera más efectiva los productos de la compañía de manera similar a Amazon. En otras palabras, estos minoristas también pueden usar Amazon para acecharte.
