Amazon-Big-Data

    Comment Amazon Utilise Le Big Data ?

    Amazon a fait son succès en pratiquant le modèle du «tout sous le même toit». Néanmoins, face à une telle gamme de choix, les acheteurs peuvent souvent se sentir perdus. En réalité, avec une multitude d’options, mais un manque de perspicacité, les clients se sentent sans grande idée de ce qui constituerait la meilleure décision d’achat pour eux.

    Comment Amazon utilise le Big Data dans la pratique ?

    Afin de combattre cela, Amazon se sert du Big Data recueilli auprès des clients lors de leur navigation pour concevoir et ajuster son moteur de recommandation. Plus Amazon est conscient de qui vous êtes, mieux il peut prédire vos envies et vos achats. Et, une fois que le vendeur pense savoir ce que vous désirez, il peut faciliter le processus de persuasion de l’acheter. Par exemple, en recommandant divers produits au lieu de vous obliger à effectuer une recherche dans tout le catalogue.

    La technologie de recommandation d’Amazon est basée sur le filtrage collaboratif, ce qui signifie qu’elle décide ce que vous voulez en construisant une image de qui vous êtes, puis en vous proposant des produits que des personnes ayant des profils similaires ont achetées.

    Amazon collecte des millions de données sur chacun de ses visiteurs lorsqu’ils viennent sur le site. En plus de ce que vous achetez, la société surveille ce que vous regardez, votre adresse de livraison. Amazon peut prédire de façon surprenante votre niveau de revenu en fonction d’où vous habitez.

    Cette énorme quantité d’information est utilisée pour concevoir une «vue à 360 degrés» de vous en tant que client individuel. Amazon peut alors trouver d’autres profils correspondant au même profil type client précis. Par exemple, les femmes employés âgés de 40  à 65 ans, vivant dans un pavillon avec un revenu de plus de 50 000 euros qui apprécient les films comiques. Ainsi, Amazon peut formuler des recommandations basées sur celles de ces autres clients.

    Les détails techniques

    Amazon collecte les données des utilisateurs tout au long de leur navigation sur le site, telles que le temps passé à parcourir chaque page. Le détaillant utilise également des ensembles de données externes, tels que les données de recensement pour la collecte de données démographiques.

    Les activités principales d’Amazon sont gérées dans son entrepôt de données central, constitué de serveurs Hewlett-Packard exécutant Oracle sur Linux.

    Plusieurs choix dont vous pouvez vous inspirer

    Trop de choix et trop peu de conseils peuvent submerger les clients et les décourager de prendre des décisions d’achat. Les moteurs de recommandation facilitent la prédiction de ce que veut un client. Cela se fait en profilant et en cherchant ce que les clients qui possèdent des profils semblables achètent. Ainsi, créer une vision à 360 degrés de vos visiteurs est devenu le principe fondamental du marketing.

    Système de recommandation personnalisé

    Amazon est un leader incontesté dans la pratique du moteur de filtrage collaboratif complet. En effet, Amazon analyse les produits que vous avez achetés auparavant. Amazon analyse aussi ceux qui sont dans votre panier d’achats en ligne en ce moment, dans votre liste de souhaits, les produits que vous avez consultés et notés et les articles que vous recherchez le plus. Ces données sont utilisées pour recommander des articles achetés par d’autres clients avec ces mêmes articles.

    Par exemple, lorsque vous ajoutez un livre à votre panier d’achat en ligne, il est également recommandé d’acheter des livres similaires achetés par d’autres clients. De cette manière, Amazon utilise le pouvoir de suggestion pour vous inciter à acheter de manière impulsive. Dnas le but de satisfaire davantage votre expérience d’achat et de dépenser plus d’argent. Cette méthode génère 35% des ventes de la société chaque année.

    Recommandations de livre de Kindle Highlighting

    En ayant acheté Goodreads en 2013, Amazon a intégré le service de réseau social d’environ 25 millions d’utilisateurs dans quelques fonctions Kindle. Ainsi, les utilisateurs de Kindle ont la possibilité de mettre en exergue des mots et des notes. Cela afin de les partager avec d’autres lecteurs pour discuter du livre. Amazon analyse régulièrement les mots mis en évidence sur votre Kindle pour déterminer les sujets qui vous intéressent. La société peut alors vous envoyer des recommandations supplémentaires sur les livres électroniques.

    Commande en un clic

    Vu que les tonnes de données montrent que vous achetez ailleurs. À moins que vos produits ne soient livrés rapidement, Amazon a créé une commande en un clic. One-Click est une fonctionnalité brevetée activée automatiquement lorsque vous passez votre première commande. Elle s’active quand entrez une adresse de livraison et un mode de paiement. Lorsque vous choisissez de commander en un clic, vous disposez de 30 minutes pour changer d’avis sur l’achat. Après cela, le produit est automatiquement facturé via votre méthode de paiement et expédié à votre adresse.

    Modèle d’expédition anticipé

    Man Riding a Yellow Forklift With Boxes

    Le modèle d’expédition anticipé breveté d’Amazon utilise le Big Data afin de prédire les articles que vous allez probablement acheter. Cette technologie permet aussi de déterminer le moment où vous pouvez les acheter et les endroits où vous pourriez avoir besoin de ces articles. Les produits sont envoyés à un centre de distribution local ou à un entrepôt pour être prêts à être expédiés une fois que vous les aurez commandés. Amazon utilise l’analyse prédictive afin d’augmenter ses ventes de produits et ses marges bénéficiaires. Le tout en réduisant son délai de livraison et ses dépenses globales.

    Optimisation de la chaîne d’approvisionnement

    Amazon souhaite traiter rapidement vos commandes. La société entre en contact avec les fabricants et suit leur inventaire. Amazon se sert des systèmes Big Data pour définir l’entrepôt le plus proche du fournisseur et/ou vous-même. De plus, la théorie des graphes permet de choisir le meilleur calendrier de livraison, les meilleurs itinéraires et les meilleurs produits pour réduire davantage les frais d’expédition.

    Optimisation des prix

    100 Euro

    Les mégadonnées sont également utilisées pour gérer les prix d’Amazon afin d’attirer plus de clients et d’augmenter leurs bénéfices de 25% en moyenne par an. Les prix sont fixés en fonction de votre activité sur le site Web, des prix des concurrents, de la disponibilité des produits, des préférences en matière d’articles, de l’historique des commandes, de la marge bénéficiaire attendue et d’autres facteurs. Les prix des articles varient généralement toutes les 10 minutes au fur et à mesure de la mise à jour et de l’analyse des mégadonnées. Du coup, Amazon propose en général des réductions sur les produits les  plus vendus et génère des profits plus importants sur les articles moins populaires.

    Services Web Amazon

    Avec Amazon Web Services (AWS), le service d’informatique cloud d’Amazon lancé en 2006, les entreprises ont la possibilité de créer des apps Big Data évolutives et de les sécuriser sans utiliser de matériel ni d’infrastructure de maintenance. Les applications de données volumineuses telles que l’analyse de flux de clics, l’entreposage de données, les moteurs de recommandation, la détection de la fraude, le traitement ETL et l’Internet-of-Things (IoT) par événement s’effectuent par le biais de l’informatique en nuage. Les entreprises peuvent tirer parti des services Web Amazon pour les utiliser pour analyser les données démographiques des clients, leurs habitudes de consommation et d’autres informations pertinentes afin de mieux vendre leurs produits de manière similaire à Amazon.

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