Certains clients peuvent trouver étrange lorsqu'un magasin en sait beaucoup sur eux simplement par les produits qu'ils achètent. Amazon.com, Inc. (AMZN) est un leader dans la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse des informations personnelles de vous et de tout autre client afin de déterminer comment les clients dépensent leur argent. La société utilise des analyses prédictives pour un marketing ciblé afin d'augmenter la satisfaction client et de fidéliser l'entreprise. Bien que les mégadonnées aient aidé Amazon à devenir un géant parmi les magasins de vente en ligne, ce que la société sait de vous peut ressembler un peu à du harcèlement.
Système de recommandation personnalisé
Amazon est un leader dans l'utilisation d'un moteur de filtrage collaboratif (CFE) complet. Il analyse les articles que vous avez achetés précédemment, ce qui se trouve dans votre panier en ligne ou sur votre liste de souhaits, les produits que vous avez évalués et évalués et les articles que vous recherchez le plus. Ces informations sont utilisées pour recommander des produits supplémentaires que d'autres clients ont achetés lors de l'achat de ces mêmes articles.
Par exemple, lorsque vous ajoutez un DVD à votre panier d'achat en ligne, il est également recommandé d'acheter des films similaires achetés par d'autres clients. De cette façon, Amazon utilise le pouvoir de la suggestion pour vous encourager à acheter impulsivement afin de satisfaire davantage votre expérience d'achat et de dépenser plus d'argent. Cette méthode génère annuellement 35% des ventes de l'entreprise.
Recommandations de livres de Kindle Highlighting
Après avoir acquis Goodreads en 2013, Amazon a intégré le service de réseautage social d'environ 25 millions d'utilisateurs dans certaines fonctions Kindle. En conséquence, les lecteurs Kindle peuvent mettre en évidence des mots et des notes et les partager avec d'autres afin de discuter du livre. Amazon examine régulièrement les mots mis en évidence dans votre Kindle pour déterminer ce que vous souhaitez en savoir. La société peut alors vous envoyer des recommandations de livres électroniques supplémentaires.
Commande en un clic
Parce que les mégadonnées montrent que vous magasinez ailleurs à moins que vos produits ne soient livrés rapidement, Amazon a créé la commande en un clic. One-Click est une fonctionnalité brevetée activée automatiquement lorsque vous passez votre première commande et entrez une adresse de livraison et un mode de paiement. Lorsque vous choisissez la commande en un clic, vous disposez de 30 minutes pour changer d'avis sur l'achat. Après cela, le produit est automatiquement facturé via votre mode de paiement et expédié à votre adresse.
Modèle d'expédition anticipé
Le modèle d'expédition anticipée breveté d'Amazon utilise les mégadonnées pour prédire les produits que vous êtes susceptible d'acheter, quand vous pouvez les acheter et où vous pourriez avoir besoin des produits. Les articles sont envoyés à un centre de distribution local ou à un entrepôt afin qu'ils soient prêts à être expédiés une fois que vous les aurez commandés. Amazon utilise l'analyse prédictive pour augmenter ses ventes de produits et ses marges bénéficiaires tout en réduisant son délai de livraison et ses dépenses globales.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement
Parce qu'Amazon souhaite exécuter vos commandes rapidement, l'entreprise établit des liens avec les fabricants et suit leur inventaire. Amazon utilise des systèmes de Big Data pour choisir l'entrepôt le plus proche du vendeur et / ou de vous, le client, afin de réduire les frais d'expédition de 10 à 40%. De plus, la théorie des graphiques permet de décider du meilleur calendrier de livraison, de la meilleure route et des meilleurs groupes de produits afin de réduire davantage les frais d'expédition.
Optimisation des prix
Le Big Data est également utilisé pour gérer les prix d'Amazon afin d'attirer plus de clients et d'augmenter les bénéfices de 25% par an en moyenne. Les prix sont fixés en fonction de votre activité sur le site Web, des prix des concurrents, de la disponibilité des produits, des préférences des articles, de l'historique des commandes, de la marge bénéficiaire attendue et d'autres facteurs. Les prix des produits changent généralement toutes les 10 minutes à mesure que les mégadonnées sont mises à jour et analysées. En conséquence, Amazon offre généralement des remises sur les articles les plus vendus et réalise des bénéfices plus importants sur les articles moins populaires. Par exemple, le coût d'un roman figurant sur la liste des meilleures ventes du New York Times peut être de 25% inférieur au prix de détail, tandis qu'un roman non répertorié coûte 10% de plus que le même livre vendu par un concurrent.
Amazon Web Services
Grâce à Amazon Web Services (AWS), le service d'informatique en nuage d'Amazon lancé en 2006, les entreprises peuvent créer des applications de Big Data évolutives et les sécuriser sans utiliser de matériel ni maintenir l'infrastructure. Les applications de Big Data telles que l'analyse de flux de clics, l'entreposage de données, les moteurs de recommandation, la détection des fraudes, l'ETL événementiel et le traitement de l'Internet des objets (IoT) se font par le biais du cloud computing. Les entreprises peuvent bénéficier d'Amazon Web Services en les utilisant pour analyser les données démographiques des clients, les habitudes de dépenses et d'autres informations pertinentes afin de vendre plus efficacement des produits d'entreprise de manière similaire à Amazon. En d'autres termes, ces détaillants peuvent également utiliser Amazon pour vous traquer.
