亚马逊平台背后是一个非常大的数据库，所以想要运营好自己的店铺，不仅需要关注好店铺的数据，还需要关注竞争对手的数据，有一些朋友不清楚亚马逊大数据是如何运用的?今天分享一些经验!
灵活利用Hadoop技术
亚马逊通过多种工具在云端扩展其大数据应用，如数据储存、数据收集、数据处理、数据分享和数据合作。亚马逊灵活的MapReduce程序建立在Hadoop框架的顶端，两者很好地互补，帮助零售商高效地管理和利用分析平台。
具体来说零售商店15亿的产品目录数据，能通过200个实现中心在全球传播并储存在亚马逊的S3界面中，每周进行将近5亿次更新。同时S3界面上数据的产品目录每三十分钟都要进行分析并发回不同的数据库。
个性化推荐
通过向用用户提供建议，亚马逊获得了10%到30%的附加利润。拥有两百万销售商，跨越10个国家，为近20亿顾客服务，亚马逊利用其超先进的数据驾驭技术向用户提供个性化推荐。毫无疑问亚马逊是挖掘大数据提供个性化服务的先驱，它通过提供策划好的购物体验诱导用户买买买。
亚马逊个性推荐的算法包含多种因素，向用户推荐商品前，要分析例如购买历史、浏览历史、朋友影响、特定商品趋势、社会媒体上流行产品的广告、购买历史相似的用户所购买的商品等等。为了向用户提供更好的服务，亚马逊一直在不断改进推荐算法。
当然，个性化推荐不仅仅针对顾客，电商市场上的销售商也能收到来自亚马逊靠谱的建议。
以下是老外总结的8个亚马逊选品的关键：
强需求：客户需要这个产品，不然如果你卖一坨屎肯定没人买了对不对，所以基本上只要有需求就卖得动
季节性低：产品最好不受季节影响，否则你这一年四季的，是不是总得歇个半年才能卖出去一点东西
竞争小：也就是说不要找太多卖家都在卖的产品，这个大家都知道了
价格区间：老外是在18~50美金之间选品，但是对于我们中国人来说$8~$30就已经够了，当然如果你能找到那是更好连
轻便：这就涉及到配送和FBA费用的问题，所以当然是越小越好
无法律问题：这个就是不侵权，没纠纷，少投诉，当然也是没什么好说的
提升空间：对于产品来说都希望能卖得越多越好
利润好：谁没事亏本赚吆喝呢?不过开始很多中国卖家都是刷单送产品换评价，对于这个来说前期亏点，后期猛赚!
在这大数据信息时代，利用好这些数据信息进行分析，提高销量之日可待。还可以在信息之间建立链接，这些信息可能被标记为不同但代表同一件事。
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常见问答(FQAS)
亚马逊是如何应用大数据的?亚马逊通过分析用户的购物行为、浏览记录等大数据,可以更准确地了解客户喜好,从而提供个性化的产品推荐和营销策略。比如根据你曾购买过的相关商品,它可以推荐更多你可能感兴趣的商品。同时,它也通过分析数据来优化物流管理,减少投诉等。
亚马逊如何分析数据的? 亚马逊主要通过以下几种方式分析数据:1. 分析用户在网站上的点击率和购买率,了解什么商品更受欢迎。2. 对比不同用户群体的购物行为找到规律。3. 通过机器学习算法对历史数据进行分析,预测未来趋势。4. 将用户购买数据与社交网络和搜索数据等其他数据进行关联分析。5. 对用户评论进行文本挖掘,分析用户对商品的真实看法。6. 建立复杂的客户画像,给不同用户群体提供个性化服务。
亚马逊通过数据分析实现什么?亚马逊通过对海量用户数据的深度分析,可以实现以下目的:1. 提供更优质的个性化产品推荐。2. 针对不同用户群实现精准营销。3. 优化仓储与运输管理,提高配送效率。4. 预测用户需求并及时调整库存。5. 掌握用户体验问题,不断改进服务质量。6. 收集用户反馈完善产品,增加用户粘性。7. 分析用户关系图谱,拓展用户群体。等等。
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