7 तरीके अमेज़न आपको डंठल (AMZN) के लिए बिग डेटा का उपयोग करता है

कुछ ग्राहकों को यह अजीब लग सकता है जब कोई स्टोर उनके द्वारा खरीदे गए उत्पादों के बारे में बहुत कुछ जानता है। Amazon.com, Inc. (AMZN) ग्राहकों को अपने पैसे कैसे खर्च कर रहे हैं, यह निर्धारित करने के साधन के रूप में आपसे और हर दूसरे ग्राहक से व्यक्तिगत जानकारी एकत्र करने, भंडारण, प्रसंस्करण और विश्लेषण करने में अग्रणी है। कंपनी ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाने और कंपनी की वफादारी बनाने के लिए लक्षित विपणन के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी का उपयोग करती है। हालाँकि बड़े डेटा ने अमेज़ॅन को ऑनलाइन रिटेल स्टोर के बीच एक विशाल रूप में विकसित होने में मदद की है, लेकिन कंपनी को आपके बारे में क्या पता है कि आपको थोड़ा-बहुत घूरने जैसा महसूस हो सकता है।

वैयक्तिकृत अनुशंसा प्रणाली

अमेज़ॅन एक व्यापक, सहयोगी फ़िल्टरिंग इंजन (सीएफई) का उपयोग करने में अग्रणी है। यह विश्लेषण करता है कि आपने पहले खरीदी गई वस्तुओं को, आपकी ऑनलाइन शॉपिंग कार्ट में या अपनी इच्छा सूची में, किन उत्पादों की आपने समीक्षा की और मूल्यांकन किया, और आप किन वस्तुओं को सबसे अधिक खोजते हैं। इस जानकारी का उपयोग अतिरिक्त उत्पादों की सिफारिश करने के लिए किया जाता है जो अन्य ग्राहक उन सामानों को खरीदते समय खरीदते हैं।

उदाहरण के लिए, जब आप अपने ऑनलाइन शॉपिंग कार्ट में एक डीवीडी जोड़ते हैं, तो अन्य ग्राहकों द्वारा खरीदी गई समान फिल्में भी आपको खरीदने के लिए अनुशंसित होती हैं। इस तरह, अमेज़ॅन आपको खरीदारी के अनुभव को संतुष्ट करने और अपने पैसे खर्च करने के साधन के रूप में आवेग पर खरीदने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए सुझाव की शक्ति का उपयोग करता है। यह विधि कंपनी की बिक्री का 35% सालाना उत्पन्न करती है।

किंडल हाइलाइटिंग से बुक सिफारिशें

2013 में Goodreads प्राप्त करने के बाद, अमेज़ॅन ने लगभग 25 मिलियन उपयोगकर्ताओं की सामाजिक नेटवर्किंग सेवा को कुछ जलाने के कार्यों में एकीकृत किया। परिणामस्वरूप, किंडल पाठक शब्दों और नोटों को उजागर कर सकते हैं और उन्हें पुस्तक पर चर्चा करने के साधन के रूप में दूसरों के साथ साझा कर सकते हैं। अमेज़ॅन नियमित रूप से आपके किंडल में हाइलाइट किए गए शब्दों को यह निर्धारित करने के लिए समीक्षा करता है कि आप किस बारे में जानने में रुचि रखते हैं। कंपनी आपको अतिरिक्त ई-बुक सिफारिशें भेज सकती है।

एक-क्लिक का आदेश

क्योंकि बड़े डेटा से पता चलता है कि आप कहीं और खरीदारी करते हैं जब तक कि आपके उत्पादों को जल्दी से वितरित नहीं किया जाता है, अमेज़ॅन ने वन-क्लिक ऑर्डर दिया। जब आप अपना पहला ऑर्डर देते हैं और शिपिंग पता और भुगतान विधि दर्ज करते हैं, तो वन-क्लिक स्वचालित रूप से सक्षम एक पेटेंट सुविधा है। वन-क्लिक ऑर्डर चुनते समय, आपके पास 30 मिनट होते हैं जिसमें आप खरीदारी के बारे में अपना विचार बदल सकते हैं। उसके बाद, उत्पाद को स्वचालित रूप से आपकी भुगतान विधि के माध्यम से चार्ज किया जाता है और आपके पते पर भेज दिया जाता है।

प्रतिपक्षी शिपिंग मॉडल

अमेज़ॅन के पेटेंट किए गए अग्रिम शिपिंग मॉडल उन उत्पादों की भविष्यवाणी करने के लिए बड़े डेटा का उपयोग करता है, जिन्हें आप खरीद सकते हैं, जब आप उन्हें खरीद सकते हैं और जहां आपको उत्पादों की आवश्यकता हो सकती है। वस्तुओं को एक स्थानीय वितरण केंद्र या गोदाम में भेजा जाता है, ताकि आप उन्हें ऑर्डर करते ही शिपिंग के लिए तैयार हो जाएं। अमेज़न अपने प्रसव के समय और समग्र खर्चों को कम करते हुए अपने उत्पाद की बिक्री और लाभ मार्जिन को बढ़ाने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी का उपयोग करता है।

आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन

क्योंकि अमेज़ॅन आपके आदेशों को जल्दी से पूरा करना चाहता है, कंपनी निर्माताओं के साथ लिंक करती है और उनकी इन्वेंट्री को ट्रैक करती है। अमेजन 10 से 40% तक शिपिंग लागत को कम करने के लिए वेंडर और / या ग्राहक के निकटतम गोदाम को चुनने के लिए बड़े डेटा सिस्टम का उपयोग करता है। इसके अतिरिक्त, ग्राफ़ थ्योरी से शिपिंग खर्चों को कम करने के लिए सबसे अच्छा डिलीवरी शेड्यूल, मार्ग और उत्पाद समूह तय करने में मदद मिलती है।

मूल्य अनुकूलन

अधिक ग्राहकों को आकर्षित करने और सालाना 25% की औसत से लाभ बढ़ाने के लिए अमेज़ॅन की कीमतों के प्रबंधन के लिए बिग डेटा का भी उपयोग किया जाता है। वेबसाइट पर आपकी गतिविधि, प्रतियोगियों के मूल्य निर्धारण, उत्पाद की उपलब्धता, आइटम प्राथमिकताएं, ऑर्डर इतिहास, अपेक्षित लाभ मार्जिन और अन्य कारकों के अनुसार कीमतें निर्धारित की जाती हैं। उत्पाद की कीमतें आमतौर पर हर 10 मिनट में बदल जाती हैं क्योंकि बड़ा डेटा अपडेट और विश्लेषण किया जाता है। परिणामस्वरूप, अमेज़ॅन आमतौर पर सबसे अधिक बिकने वाली वस्तुओं पर छूट प्रदान करता है और कम-लोकप्रिय वस्तुओं पर बड़ा लाभ कमाता है। उदाहरण के लिए, न्यूयॉर्क टाइम्स बेस्ट सेलर्स सूची में एक उपन्यास की लागत खुदरा मूल्य से 25% कम हो सकती है, जबकि सूची पर नहीं एक उपन्यास एक प्रतियोगी द्वारा बेची गई एक ही किताब की तुलना में 10% अधिक है।

अमेज़न वेब सेवाएँ

2006 में अमेजन वेब क्लाउड सर्विसेज (AWS) के माध्यम से अमेजन की क्लाउड कंप्यूटिंग सेवा शुरू की गई, कंपनियां स्केलेबल बड़े डेटा एप्लिकेशन बना सकती हैं और हार्डवेयर या इन्फ्रास्ट्रक्चर को बनाए बिना उन्हें सुरक्षित कर सकती हैं। क्लाउड-आधारित कंप्यूटिंग के माध्यम से क्लिकस्टैट एनालिटिक्स, डेटा वेयरहाउसिंग, सिफारिश इंजन, धोखाधड़ी का पता लगाने, ईवेंट-चालित ईटीएल और इंटरनेट-ऑफ़-थिंग्स (IoT) प्रसंस्करण जैसे बड़े डेटा एप्लिकेशन हैं। ग्राहक की जनसांख्यिकी, खर्च करने की आदतों, और अन्य प्रभावी जानकारी को अमेज़न के समान तरीकों से अधिक प्रभावी रूप से बेचने वाले कंपनी उत्पादों का विश्लेषण करने के लिए उनका उपयोग करके कंपनियां अमेज़ॅन वेब सेवाओं से लाभ उठा सकती हैं। दूसरे शब्दों में, ये खुदरा विक्रेता अमेज़ॅन का उपयोग करके आपको डंठल दे सकते हैं।