亞馬遜利用海量的客戶數據為每個客戶量身打造個性化的網店，為客戶實現個性化的精準營銷，幫助客戶在亞馬遜上找到自己感興趣的商品，享受獨特的購物體驗。

一、大數據應用的主要實踐

1. 分析各類客戶信息和數據

客戶在網站上生成四種類型的數據:實時數據、行為數據、社交數據和屬性數據。實時數據包括客戶搜索關鍵詞、訪問產品頁面等。行為數據包括顧客購買的商品數據、顧客關注或收集的商品數據、顧客的瀏覽行為偏好。社交數據包括客戶的興趣、觀點和態度。屬性數據包括客戶的性別、年齡、職業和地理分布。

從多個方面分析了上述客戶產生的數據。

首先，重點對從關鍵詞的搜索，到頁面的訪問，到對商品的關注，最后到完成購買的整個過程進行數據的收集和分析。

2. 細分客戶群體，進行產品推薦

增加銷售額的一種方法是為各種類型的消費者可能感興趣的產品做廣告。為了對特定的客戶群體實現獨特而準確的營銷，就需要對客戶群體進行細分。大數據分析幫助滿足了這一需求。在分析每個客戶的行為數據的基礎上，為了對相似購買群體的客戶進行分類，開發了基于大數據的聚類模型，對客戶群體進行細分?？蛻艏毞值哪繕耸菍⒁粋€特定的客戶分配到與他最相似的現有客戶細分組中。算法會分析該群體的購買歷史和商品評價，然后生成產品推薦列表，推送給客戶。

3.分析產品屬性，進行產品匹配和組合推薦

在使用細分客戶群體進行產品推薦時，考慮到具有相同屬性的客戶可能不是最相似的客戶，生成的推薦相關性仍需提高。因此，亞馬遜開發了產品對產品的協同過濾。對于給定的產品，亞馬遜通過分析產品的各種屬性，并使用基于大數據技術的算法來找到最匹配的產品，即顧客傾向于一起購買的產品，從而構建一個匹配產品列表。

4. 根據您的購買歷史，創建一個個性化的在線商店

亞馬遜利用大數據技術為每位顧客創建個性化的在線商店，這是一項基于用戶興趣的突破性創新。主頁的個人帳戶登錄后,將“為我推薦”鏈接,點擊鏈接,將介紹客戶區域,根據客戶在過去的購買歷史和亞馬遜商品領域,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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