智能電視設備能夠了解需要錄制哪些節目，濃縮咖啡機則能夠在需要維修時自動報警，冰箱在牛奶即將耗盡前及時發出提醒——這一切都依托于數據分析的力量而實現。隨著人們對于市場未來與消費者行為做出預測的愿望變得愈發迫切，以沃爾瑪、Amazon、eBay以及Nordstrom等企業為代表的零售業巨擘已然將預測性分析視為一種必需。

　　根據EKN Research發布的一份最新報告，有80%的電子商務巨頭表示他們已經開始緊隨Amazon走上分析技術發展道路。Jeff Bezos和他的管理團隊在過去十七年中一直努力推動Amazon針對在線購物業務做出革新，并借此拿下每年20億美元營收(其中包括高級電子商務業務與云計算服務)。在今天的文章中，我們將一同了解Amazon如何利用大數據分析機制提振自身業務。順帶一提，與網絡層面的帶頭大哥一樣，沃爾瑪作為實體店鋪經營領域的領袖亦在大數據分析研究方面頗具心得。

　　總部位于西雅圖的電子商務巨頭Amazon公司正利用大數據技術處理其約2億個客戶賬戶，并將來自客戶的高達10億GB數據保存在超過140萬臺服務器之上，旨在借此做出預測性分析并推動銷售成效。數據已經成為Amazon公司的命脈，該公司利用數據確保自身能夠通過個性化推薦、價格優惠、針對性營銷等方式為客戶帶來獨特的購物體驗。大數據分析對于Amazon公司無異于一支魔杖，幫助其在當下這個市場競爭極為激烈的時代下利用個人數據維持客戶忠誠度這種使用數據并實施正確創新的能力也成為Amazon得以躋身全球財富五百強企業的前提條件。

　　“數據即力量”可謂指引Amazon走向成功的座右銘。大家不妨打開自己的Amazon主頁，其中的內容永遠不會一成不變。Amazon公司會對大家在電子商務網站以及應用當中的一切操作做出追蹤——旨在盡可能多地收集數據。當審視Amazon當中的“賬戶”選項時，我們能夠從中窺探到其對于客戶動向的強大追蹤能力——“您可能喜歡的”、“看過上述產品的客戶還看過這些寶貝”、“同類產品推薦”、“購買該產品的客戶還購買了”等等，Amazon不斷追蹤客戶的動向，從而為其提供個性化的卓越購物體驗。

　　舉例來說，我們可以通過以下頁面看到如果大家選擇在Amazon.com上購買一塊磁盤驅動器，那么頁面同時會顯示與之類似且售出數量較高的其它產品以及大家可能希望一同購買的其它相關產品。

　　Amazon如何運用Hadoop技術

　　Amazon公司已經通過云環境下的一系列工具對大數據具體使用方式加以擴展，從而實現數據存儲、數據收集、數據處理、數據共享以及數據協作等等。Amazon公司的Elastic MapReduce能夠幫助這家零售商有效管理并使用其分析平臺，同時以Hadoop框架為基礎構建起預測性分析體系。與電子商務貨架上約15億種產品相關的各產品分類數據廣泛存在于全球范圍內的200多座數據中心，保存于Amazon S3當中且每周進行約5000萬次更新。S3中的產品數據目錄每30分鐘進行一次處理，并將結果發送回各數據倉庫當中。

　　Amazon建立的個性化推薦機制

　　Amazon公司利用大數據分析機制了解客戶的實際購買行為、搜索哪些關鍵字以及具體需求，并據此贏得了客戶的高度認同。

　　Amazon generates an additional 10%-30% revenue in response to the recommended suggestions it offers to its customers. Amazon公司全部營收中約有10%到30%來自其為客戶提供的購買建議。Amazon公司是大數據挖掘領域的先驅，其能夠利用數據分析結論提供個性化營銷手段，從而為客戶提供獨一無二的購物體驗。憑借跨越十個國家的超過200萬賣家以及2億消費者，Amazon公司得以利用極具創新性的數據驅動型技術為受眾群體提供個性化推薦。

　　在Amazon方面看來，其客戶主要分為兩類：

　　Amazon買家客戶

　　立足于Amazon市場之上的賣家客戶

　　Amazon公司的推薦算法包含有大量相關因素，包括購買記錄、瀏覽記錄、好友影響、特定產品銷售趨勢、社交媒體對高人氣產品之宣傳以及客戶此前曾進行過的類似產品購買行為等等。經過重重處理，其最終才會為客戶提供產品推薦。Amazon公司一直在完善其推薦算法，從而尋求為客戶提供更理想服務水平的途徑。

　　電子商務市場中的賣家面對的問題包括：

　　? 他們應當在自己的貨架上添加哪些新產品?

　　? 他們應當為特定產品準備多少庫存以滿足客戶的實際需要?

　　? 如何通過提供更多選項與更出色的服務保持客戶滿意度?

　　Amazon公司在服務賣家客戶方面亦取得了巨大成功，其舉措包括為賣家提供庫存建議、新產品添加選項指導以及如何為特定產品匹配合適的交付方式從而滿足客戶等等。平均來講，Amazon公司的每位賣家客戶能夠獲得超過100條關于產品目錄的建議與意見。

　　在提高客戶滿意度方面，最具挑戰也最為關鍵的一點就是提升產品庫存管理機制。Amazon公司提供的一類常見建議就是提醒賣家哪類產品即將售罄。根據推薦算法中的各項因素，Amazon公司會向賣家提供建議以展望其產品的未來市場需求，從而提醒其盡早在Amazon市場上進行補貨——這無疑是一項雙贏戰略。

　　Amazon的動態價格優化機制

　　價格優化在零售市場上是一項關鍵性因素，因為各零售商都在努力為每款產品提供最具吸引力的價格優勢。價格管理工作一直受到Amazon的嚴格關注，這也成為其吸引買家、壓倒其它競爭對手并提振業務利潤率的有效途徑。

　　動態定價機制能夠幫助Amazon公司以24 x 7 x 365的全天候方式關注產品價格并借此提升25%銷售利潤率。Amazon公司從2012年到2013年的銷售總額增長了27.2%，同時也第一次憑借可觀的營業額躋身全美十大頂級零售商。Amazon公司的產品定價策略通過對站內客戶行為、產品可用庫存、競爭對手同類產品價格、訂購歷史、產品偏好性以及產品預期利潤率等數據來源的分析支持實時價格調整。Amazon公司目前每十分鐘即對全部產品進行一次價格變更。

　　購物者們可能總會發現Amazon永遠能夠在電商競爭對手當中拿出最為優惠的產品價格——而這應當歸功于其動態定價策略。Amazon的動態定價算法能夠根據價格感知以及人類心理琢磨等方式在一小時內實現多次價格調整。除了利用攤薄成本壓低暢銷產品價格之外，Amazon還能夠及時上調滯銷產品價格以提振利潤額。

　　舉例來說，Amazon公司能夠將銷量最可觀的智能手機的價格設定為較競爭對手低25%，同時將人氣不高的智能手機機型的價格提升為較競爭對手高10%。

　　根據《彭博商務》發布的一份分析報告，“Amazon公司在特定時期內可能并不是特定產品價格最低的賣家，但其能夠始終保持高關注產品的價格優勢并借此吸引到大量客戶，從而實現更理想的整體收益——在這方面Amazon的表現甚至超越了沃爾瑪。”

　　Amazon擁有眾多對其服務極為滿意的客戶，他們之所以給出高評價，完全是由于Amazon的動態定價策略，甚至未能在正確時間享受折扣時不會斥責Amazon而更傾向于歸咎于自身原因。動態定價策略方面最典型的例子就是不久之前Amazon公司以70美元超低價對《星球大戰》系列藍光合集進行清倉，但一周之后價格則上漲到了134美元。買到這套禮盒的客戶竊喜不已，而未能及時下手的買家則捶胸頓足。

　　Amazon的供應鏈優化機制

　　Amazon公司顯然已經在強化客戶購物體驗方面取得了成功，但如果沒有高效的供應鏈與發貨機制，這一切仍然是空談。根據由CapGemini發布的一份調查報告，89%的美國客戶在無法立即得到發貨服務時會立即轉換到其它商務平臺。而且相較于沃爾瑪的約50萬貨品發送量，Amazon的發貨強度高達1000萬件。

　　Amazon公司擁有與制造商之間的實時對接通道，能夠根據同一天內或者次日的交貨數據追蹤庫存并為客戶提供更易接受的選項。Amazon公司利用大數據系統根據供應商供應能力選擇數據倉庫，從而避免客戶們由于無法及時收到貨品而決定退單。這些大數據系統幫助Amazon預測必要的數據倉庫數量以及每套倉庫所需要的具體容量。

　　Amazon公司還利用圖論原則選擇優化規劃、路線以及產品分組，從而最大程度降低交付成本。

　　預測式出貨——Amazon在客戶決定購買前即掌握其需求

　　Amazon公司憑借著預測式出貨(Anticipatory Shipping)專利技術顯著提升交貨速度，從而進一步擴大了自身與競爭對手間的比較優勢。直觀來講，這項專利旨在利用預測式分析工具預先判斷客戶是否會購買對應產品，并在其實際下單之前就開始發貨。這項專利表明，Amazon對于自己的預測分析系統在準確性方面的表現極具信心，甚至能夠判斷出客戶要買什么、何時購買。

　　眾多傳統零售商都有能力為客戶提供個性化購買建議，但Amazon正試圖通過準確預測客戶想要購買的貨品而將技術手段提升至新的水平。如果其大數據算法出現了錯誤，那么Amazon可能必須承擔產品重返物流中心所帶來的種種意外成本。盡管存在著這些潛在挑戰，但預測式出貨技術仍然值得期待，我們也將關注其如何幫助Amazon在未來繼續保持強大的競爭優勢。

　　以沃爾瑪、Amazon、eBay以及Norstrom為代表的各零售商正積極投資大數據技術，旨在維護客戶關系并拓展自身業務。人們驚訝地發現零售商已經能夠做出極為準確的預測，而這些與客戶行為相關的準確判斷將在長遠角度上切實推動其業務價值。