亞馬遜的大數據之戰!這次它要買下你口袋裡的發票

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圖片來源:Bryan Angelo on Unsplash

你正在擔心資料被科技巨頭們被未經同意地取用、外流或賣出嗎?現在你可以反過來將資料賣給他們! Amazon 推出新計畫,讓消費者安心提供資料的同時還能從中獲益。

上週,美國電商巨頭 Amazon 推出一款新 App——Amazon Shopper Panel,用以邀請特定消費者分享在 Amazon 站外的消費資料,如雜貨店、百貨公司、藥妝店等。受邀的消費者每月僅需透過該  App 拍照、上傳 10 張收據,即可獲得 10 美元的 Amazon 禮券或選擇將款項作為慈善捐贈,至於未收到邀請的消費者則可下載 App 進入候補名單。(實體零售不死!看這家老牌百貨業者如何利用數據優化「虛實整合」購買體驗

以消費者為中心,產品推薦訊息全面客製化

早在 C2B(Customer to Business)逆商業模式於 2015 年被提出前,Amazon 創辦人兼執行長貝佐斯(Jeffrey P. Bezos)就已於 1997 年開始反覆強調以消費者為中心的理念, 2008 年更在致股東的信件中提出以消費者需求為標的提供服務,並進行務實的創新。

為滿足廣大消費者需求, Amazon 於平台提供了大量商品選擇,但卻使消費者愈加難以從網站中輕易找到夢幻逸品。為此,Amazon 開始透過協作式過濾引擎(CFE)及大數據分析來客製化產品推薦訊息以解決這個問題,使消費者更容易在茫茫的產品海中找到最佳商品並進一步誘發消費行為。市場預估,經由這項功能所帶來的收益約佔 Amazon 年度銷售額的 35%。(與粉絲建立「客製化」關係!愛迪達靠 AI 專屬推薦,網路營收飆漲逾 3 成

除了為人所熟知的「相關產品」、「通常也會買」這類型的數據運用,Amazon 也大幅採用所謂的「動態定價策略」(Dynamic Pricing)來平衡消費者體驗及公司收益,即透過大數據頻繁地調整商品價格。舉例來說,若消費者多次搜尋相同商品,將使商品價格調漲;若某媒體提及某款產品,則該產品的價格也會有所變動。

在「動態定價策略」中,系統會評估消費者購買意願、競爭者定價及預估庫存量等資訊來即時調整售價。根據報告指出,Amazon 每日約更改價格 250 萬次,換句話說,每件商品每 10 分鐘就會更動一次售價。

圖片來源:Shutterstock

還沒下單就出貨,要買什麼亞馬遜比你更清楚

在 Netflix 紀錄片《智能社會:進退兩難》(The Social Dilemma)中所呈現的社群行為預測分析,也被廣泛運用於購物情境,如 Amazon 利用旗下專利功能「預測配送模型」(Anticipatory Shipping Mode),即可比消費者更早知道他們想要(買)什麼。

透過「預測配送模型」,Amazon 可使用數據預測消費者可能購買的商品、何時購買以及何時需要這些商品。有了這些預測,Amazon 可提前將物品運送到消費者所在地附近的配送中心或倉庫,當訂單產生時,產品即可以立即準備裝箱、配送。整個過程也將搭配庫存管理及物流系統,以分析產品組合及配送的最佳路線。

藉由數據的整合及交互,消費者將可更快速地收到包裹,除了提高產品銷售和利潤,也可減少交貨時間,並降低約 50% 以上的運輸成本。(新技術百花齊放,智慧物流如何創新台灣物流業?

過去,Amazon 僅在其提供的服務平台及產品(如Alexa Voice Recordings、Ring Video Footage)中追蹤及蒐集用戶數據,而現在他們希望更進一步了解消費者在其他零售領域的消費行為。Amazon 表示,團隊將透過這些數據分析廣告與產品購買之間的關係、建立客群對特定產品感興趣的消費模型及產品回饋,以改善 Amazon 體系的服務及產品,並推動品牌商提供更好的產品及優化廣告投遞。

資料來源:Winsight Grocery BusinessAmazon.comInvestopediaChain Store Age