在你下單前就出貨！Amazon用大數據鞏固電商龍頭

咖啡機之所以能夠警示人們需要維修、智能冰箱之所以告訴人們牛奶不夠要補、智慧電視知道什麼時候哪個節目應該要錄影，全都是拜大數據所賜。隨著市場和消費者行為的改變，預測的數據越顯重要，尤其像是在 Walmart、Amazon、eBay 這種大型的零售業者。

根據 ENK 的最新報告指出，80% 電子商務龍頭都表示，他們的雲端計算都還不如 Amazon 來得成熟。Amazon 利用 20 億用戶的大數據，透過預測分析 140 萬台伺服器上、10 億 GB 的數據促進銷售量的成長，盡可能地追蹤消費者在網站以及 App 上的一切行為，以蒐集最多的資訊。

數據是 Amazon 的衣食父母，用以確保對顧客做個人化的推薦、價格的優化、鎖定目標客群等。對 Amazon 來說，這些數據就像神奇的魔法藥水，讓他們與顧客之間的關係更加緊密，像是「願望清單」、「推薦」、「購物歷史」、「購買同樣商品的人，也看了什麼商品」、「你曾經瀏覽過的商品」等等。

為了提供更優質的個性化購物體驗，對於消費者使用行為的追蹤，Amazon 不遺餘力，而這一切都得歸功於 Amazon 使用數據的能力，並且正確的研發相關的管理方式與技巧。接著就來看看 Amazon 做了哪些努力，讓他穩站電商前幾大龍頭的寶座。

1. 內容大綱

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   善用Hadoop 雲端平台儲存並管理大量資料

Amazon 透過許多種不同的小工具在雲端擴大大數據的利用，像是資料儲存、蒐集、處理、共享和合作，在 Hadoop 的框架下使用 MapReduce 幫助線上買家和他們自己有效的管理。整個平台上，產品大概有 15 億筆資料，在世界各地橫跨 200 個 FBA 中心，儲存在 Amazon 上的 S3 介面，每個禮拜都有 5 億數據的更新。在 S3 系統介面上，每 30 分鐘都要將眾多的資訊回傳給不同的主機。

Hadoop介紹瞭解更多：Amazon的雲端服務

2. 個性化推薦

Amazon 在全世界橫跨 10 個國家，超過 200 萬的賣家，服務約莫 20 億的消費者，藉著分析大數據推薦給消費者他們真正想要買的商品，以及他們真正在找尋所需要的商品，為 Amazon 增進 10-30% 的營收。這就是 Amazon 之所以遙遙領先其他電商的原因：透過數據的處理分析，提供消費者的購物體驗更個人化的誘惑。

雲端的計算方式涵蓋了多面向因素，像是向消費者推薦商品前，必須從消費者的購物歷史、瀏覽網頁的歷史、朋友的影響、特定商品趨勢、社群媒體上流行的廣告、類似購物行為的消費者等等下去加重權衡。為了提供給消費者更好的購物體驗、更好的服務，Amazon 總是不斷地改進演算的方式。

除了買家之外，Amazon 也必須為賣家提供優質的服務。

一般來說電子商務的賣家常會遇到幾個問題，像是：

• 應該要賣什麼新產品？
• 某個商品的庫存量要多少，才能滿足顧客對商品的需求？
• 如何藉由提供更多的選擇和更好的服務提升顧客滿意度？

平均而言，每個賣家在他們不同的產品項目中，Amazon 都會給予超過 100 個以上的建議。Amazon 自稱之所以能成為成功的銷售平台是因為他們向賣家提供精確的庫存量建議。比方說，他們向賣家推薦可以在庫存中加入新的商品、推薦特定商品的最佳配送模式等。對 Amazon 來說，庫存管理正是他們最具挑戰和最堅強的後盾。

對賣家而言，他們最喜歡 Amazon 提供的服務之一就是關於銷售庫存的建議，Amazon 的演算法分析能夠告訴賣家有多少特定的賣家正在賣相同或是類似的商品，以及有多少庫存賣家應該要補貨。根據演算法，Amazon 會建議賣家，消費者對產品的期待或是需求，所以賣家可以及時增加更多的庫存，以增加出貨的流暢度，不論對賣家或是 Amazon 來說都是雙贏的局面。

3. 動態定價優化

「貨比三家不吃虧」。資訊透明的時代，消費者在購物之前多或多或少都會到幾個自己常用的網站比價。因此在電商零售市場中，價格是一個重要的因素，除了賣家們會想盡辦法為商品訂定一個最好的價格，消費只也會想盡辦法找到最便宜的價格。

Amazon 透過系統密切地監控價格的管理，以達到吸引消費者、打敗其他競爭對手並獲得更多利潤的目的。產品價格的策略－動態定價－讓 Amazon 的盈利平均增長了 26%，無時無刻的監控、一天 24 小時、一年 365 天，以保持產品的最佳競爭力。

從 2012 到 2013 年來，Amazon 的銷售量增加了 27.2%，並且第一次打入全美前十大零售商的榜單。透過分析不同來源的數據，例如：消費者在網頁的瀏覽活動、某件商品的庫存量、同樣的商品競爭商家的定價、消費者的過去購物歷史、對某件商品的偏好、對商品的預期利潤等等，賣家可即時調整售價，每隔 10 分鐘，Amazon 就會改變網站上的商品價格。

消費者往往會發現，Amazon 的商品價格總是比其他競爭對手的網站來得低，這就是拜他們的動態價格策略所賜。Amazon 的動態定價演算法，讓每個商品的售價每一小時會調整幾次，也藉此善用人們對於價格察覺的心理。

如果仔細一點你會發現，Amazon 總是在最暢銷的商品給予最優惠的折扣，同時，在次熱銷、較不熱銷的商品中獲得更多的利潤。

舉例來說，最暢銷的智慧型手機在 Amazon 的價格比同行低了 25%，但比較沒有那麼熱銷的智慧型手機比起其他同業則貴了 10%。

根據 Boomerang Commerce 的分析報告指出，Amazon 未必總是某項商品品類賣得最便宜的電商平台，但是在高人氣和暢銷商品中一貫的低價讓消費者產生：「Amazon 上總體商品的價格甚至比Walmart還划算的感覺」。就有點像是消費者到 Costco 瘋狂採購，而沒有到其他中小型的大賣場如全聯、大潤發、家樂福比價的情形是差不多意思的。

在 Amazon 上有些消費者也因為價格的即時性省了一大筆費用，因而感到心滿意足，不過也有人扼腕沒有在最低價的時候買進。其中一個最知名的例子就是 Amazon 把整套星際大戰電影的藍光版降到 70 美元，然後又在一週之內將價格調漲為 134 美元。撿到便宜的消費者當然是樂得開心，但是多付錢的那些買家就恨得牙癢癢的。

4. 供應鏈優化

當 Walmart 宅配出 50 萬件商品時，Amazon 已經宅配了 1000 萬件。

 

儘管 Amazon 將它的成功歸功於提升消費者的購物體驗，但如果沒有快速的產業供應鏈 FBA，一切也是空談。根據 CapGemini 的一項調查顯示，89% 的美國消費者當訂單無法即時被滿足時，就換選擇別的購物平台以能在最短的時間獲得他們想要的服務體驗。

因為 Amazon 與賣家保有密切的關係，根據數據追蹤庫存的需求，可以提供消費者當日送貨或是隔日送貨的選項。讓系統去查詢賣家和消費者之間的鄰近程度，進而選擇最合適的倉庫出貨，甚至協助 Amazon 預測每個倉庫的商品數量，將配送成本壓到最低。同時，亞馬遜也運用資訊圖的理論，選擇最佳的時間安排、路線、產品分類，以降低運輸成本。

5. 亞馬遜可以預測消費者想買什麼－下單之前就出貨

傳統的個性化推薦已經無法滿足 Amazon 的野心，因此他們正在努力將個性化的推薦提升到另一層次，希望能夠精準預測消費者的購物慾望，讓出貨能夠更快速。

Amazon Anticipatory Shipping 專利圖