ความลับข้อเสนอแนะของ Amazon

มากจะทำในสิ่งที่ชอบของ Facebook, Google และ Apple รู้เกี่ยวกับผู้ใช้ ความจริงคือ Amazon อาจทราบข้อมูลเพิ่มเติม และร้านค้าปลีกขนาดใหญ่ได้พิสูจน์มันทุกวัน

FORTUNE - เมื่อ Amazon แนะนำสินค้าในเว็บไซต์ของมันก็เป็นอย่างชัดเจนไม่ซ้ำซ้อน

ที่รากของระบบข้อเสนอแนะของยักษ์ค้าปลีกของขึ้นอยู่กับจำนวนขององค์ประกอบที่เรียบง่าย: สิ่งที่ผู้ใช้มีการซื้อในอดีตที่ผ่านมาซึ่งรายการที่พวกเขามีอยู่ในตะกร้าสินค้าของพวกเขาเสมือนรายการที่พวกเขาได้รับการจัดอันดับและชอบและสิ่งที่ลูกค้าคนอื่น ๆ ได้ดู และซื้อ อเมซอน ( AMZN ) เรียกพื้นบ้านคณิตศาสตร์นี้ "รายการต่อรายการกรองความร่วมมือ" และก็ใช้อัลกอริทึมนี้เพื่อปรับแต่งอย่างมากสำหรับการเรียกดูลูกค้าที่กลับมา ผู้ที่ชื่นชอบแกดเจ็ตอาจจะพบหน้าเว็บ Amazon หนักในข้อเสนอแนะของอุปกรณ์ในขณะที่แม่ใหม่จะได้เห็นหน้าเดียวกันผู้ที่เสนอถึงผลิตภัณฑ์สำหรับเด็ก

ตัดสินโดยความสำเร็จของ Amazon, ระบบแนะนำการทำงาน บริษัท รายงานยอดขายเพิ่มขึ้น 29% เพื่อ 12830000000 $ ในช่วงไตรมาสที่สองเพิ่มขึ้นจาก $ 9900000000 ในช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อน จำนวนมากของการเจริญเติบโตที่เร็วที่สุดที่จะทำด้วยวิธีที่ Amazon ได้บูรณาการแนะนำลงในเกือบทุกส่วนของกระบวนการจัดซื้อจากการค้นพบสินค้าที่ต้องการชำระเงิน ไปที่ Amazon.com และคุณจะพบบานหน้าต่างหลายบานของข้อเสนอแนะของผลิตภัณฑ์นำทางไปยังหน้าสินค้าโดยเฉพาะและคุณจะเห็นพื้นที่ที่เสียบรายการ "ซื้อบ่อยด้วยกัน" หรือลูกค้าที่รายการอื่น ๆ ยังซื้อ บริษัท ยังคงปากแข็งเกี่ยวกับวิธีที่มีประสิทธิภาพแนะนำคือ ("ภารกิจของเราคือเพื่อความสุขของลูกค้าของเราโดยให้พวกเขาค้นพบ serendipitously ผลิตภัณฑ์ที่ดี" โฆษก Amazon บอกฟอร์จูน . "เราเชื่อว่าสิ่งนี้เกิดขึ้นทุกวันและที่ใหญ่ที่สุดตัวชี้วัดความสำเร็จของเรา.")

เพิ่มเติม:  อเมซอนลดลงกำไร 96%

Amazon ยัง doles ออกข้อแนะนำให้กับผู้ใช้ผ่านทางอีเมล์ ในขณะที่เว็บไซต์กระบวนการข้อเสนอแนะที่เป็นอัตโนมัติมากขึ้นยังคงมีไปในวันนี้ส่วนใหญ่ใช้ ตามที่พนักงานคนหนึ่งของ บริษัท ให้พนักงานบางคนที่มีเครื่องมือซอฟต์แวร์จำนวนมากให้กับลูกค้ากลุ่มเป้าหมายอยู่บนพื้นฐานของการซื้อและการเรียกดูพฤติกรรม แต่การกำหนดเป้าหมายที่แท้จริงจะกระทำโดยพนักงานและไม่ได้โดยเครื่อง หากพนักงานได้รับมอบหมายกับการส่งเสริมภาพยนตร์ที่จะซื้อเช่นพูด, กัปตันอเมริกาที่พวกเขาอาจคิดว่าขึ้นชื่อเรื่องภาพยนตร์ที่คล้ายกันและทำให้ลูกค้าแน่ใจว่าผู้ที่ได้ชมภาพยนตร์แอคชันอื่น ๆ ในหนังสือการ์ตูนได้รับอีเมลกระตุ้นให้พวกเขาเพื่อตรวจสอบกัปตันอเมริกาในอนาคต

Amazon พนักงานเมตริกหมั้นการศึกษาที่สำคัญเช่นอัตราการเปิดให้คลิกอัตราการยกเลิกการเลือกที่ - ทั้งหมดสวยมาตรฐานสำหรับช่องทางการตลาดส่งอีเมล์ที่ บริษัท ใด ๆ - แต่น้อยกว่าที่รู้จักกันคือความจริงที่ว่า บริษัท มีพนักงานอยู่รอด-of-the-fittest-type รายได้และส่งตัวชี้วัดเพื่อจัดลำดับความสำคัญของระบบนิเวศอีเมล Amazon "มันเย็นสวย. โดยทั่วไปหากลูกค้ามีคุณสมบัติทั้งอีเมลหนังสือและวิดีโอเมลเกมส์, อีเมลที่มีค่าเฉลี่ยสูงกว่ารายได้ต่อ-mail ที่ส่งออกจะเป็นผู้ชนะ" ลูกจ้างนี้บอกฟอร์จูน . "ตอนนี้คิดว่าในระดับข้ามสายผลิตภัณฑ์ทุกเดียว - ลูกค้าที่มีคุณสมบัติหลายสิบของอีเมล แต่เพียงอย่างใดอย่างหนึ่งที่มีประสิทธิภาพสูงสุดถึงกล่องจดหมายของพวกเขา."

ชั้นเชิงป้องกันกล่องจดหมายอีเมลจากการถูกน้ำท่วมอย่างน้อยโดย Amazon ในขณะเดียวกันก็ช่วยเพิ่มโอกาสในการซื้อ ในความเป็นจริงอัตราการแปลงและประสิทธิภาพของอีเมลดังกล่าวมี "สูงมาก" อย่างมีนัยสำคัญมีประสิทธิภาพมากกว่าการแนะนำในเว็บไซต์ ตามที่ Sucharita Mulpuru, นักวิเคราะห์ Forrester แปลงของ Amazon กับการขายของบนเว็บไซต์แนะนำอาจจะสูงถึง 60% ในบางกรณีตามออกประสิทธิภาพการทำงานของเว็บไซต์ E-commerce อื่น ๆ

เพิ่มเติม:  ฟอร์จูนของแฟนตาซีกีฬา Exec ลีก: เรามีผู้ชนะ

แต่ถึงกระนั้นแม้จะแนะนำ Amazon มีการอ้างโดยผู้สังเกตการณ์หลาย บริษัท เป็นคุณสมบัตินักฆ่านักวิเคราะห์เชื่อว่ามีจำนวนมากห้องพักสำหรับการเจริญเติบโต. "มีความเชื่อร่วมกันภายในอุตสาหกรรม e-commerce ที่เครื่องยนต์คำแนะนำของ Amazon เป็นโซลูชั่น suboptimal" Mulpuru กล่าวว่า Trisha Dill นักวิเคราะห์ฟาร์โกดีของบอกว่ามันยากที่จะผิด Amazon สำหรับข้อแนะนำของพวกเขา แต่เธอยังกล่าวว่า บริษัท มีจำนวนมากจากงานที่ต้องทำในการให้บริการผู้ใช้มากขึ้นที่เกี่ยวข้องกับพวกเขารายการ ตัวอย่างเช่นที่เธอชี้ไปที่อีเมลที่กำหนดเป้​​าหมายที่เธอได้รับการผลักดันการดำเนินการกรณีลูกโซ่ (เธอไม่ได้เป็นเจ้าของ Chainsaw.)

นอกจากการปรับแต่งความถูกต้องของตัวเองแนะนำ, Amazon สามารถในการสำรวจวิธีการเพิ่มขึ้นในการเข้าถึงลูกค้า แล้ว บริษัท ฯ ได้เริ่มต้นการขายสินค้าที่ขายก่อนหน้านี้ในกลุ่มที่มีมากเกินไปประหยัดค่าใช้จ่ายห้ามปรามที่จะจัดส่งเป็นรายบุคคลเช่นพูด, ดาดฟ้าของบัตรหรือขวดของอบเชย ลูกค้าสามารถหาซื้อได้ แต่เพียงว่าพวกเขามีการสั่งซื้อเป็นจำนวนเงินรวม $ 25 หรือมากกว่า แต่ บริษัท อย่างแข็งขันสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ Add-on เหล่านี้ในระหว่างตรวจสอบที่ออกเมื่อสั่งซื้อข้ามเกณฑ์การกำหนดราคาที่เหมือนซูเปอร์มาร์เก็ตแบบดั้งเดิมมีรายการแรงกระตุ้นการซื้อเหมือนหมากฝรั่งและลูกอมบาร์ที่ลงทะเบียน

ณ จุดที่ลูกค้าของ Amazon เช่นเดียวกับที่พวกเขาจะอยู่ในซูเปอร์มาร์เก็ตซึ่งอาจจะคิดว่า "มันเป็นแค่อีกไม่กี่ bucks. ทำไมไม่?"