Amazon, à bien des égards, a changé la façon dont nous achetons pour toujours. Il est maintenant possible de trier des centaines de milliers d'articles, accompagnés de centaines de milliers de critiques de ces articles, et de trouver l'essentiel spécifique que vous recherchiez. Non seulement cela, mais il est également possible de commander presque tout en ligne et de s'attendre à ce qu'il arrive à votre porte dans les deux à trois jours. Amazon a vraiment adopté une devise «tout sous un même toit», ce qui signifie que vous pouvez compter sur Amazon pour pratiquement tous les besoins, du papier toilette à l'épicerie en passant par les nouveaux vêtements et accessoires. Cependant, avec tous ces choix, avec toutes ces possibilités à portée de main, le consommateur moyen peut finir par se sentir dépassé. Pourtant, à travers Analyse des données, Amazon a trouvé un moyen de dominer l'espace de vente au détail en ligne.

Pourquoi et comment Amazon utilise l'analyse des données

L'utilisation de l'analyse de données par Amazon met de grands noms à la faillite

Face à des clients riches en données (ayant des possibilités infinies) mais pauvres en perspicacité (ne sachant pas quoi acheter), Amazon a décidé d'utiliser le big data pour lutter contre ce problème. Les pratiques de données intelligentes d'Amazon collectent les données précieuses et importantes des comptes clients et de leurs habitudes de navigation, puis utilisent ces données pour affiner ses moteurs de recommandation. Le résultat? Les clients sont soulagés de devoir décider quoi acheter ensuite, car Amazon leur propose une liste des produits qu'ils sont les plus susceptibles d'acheter en fonction de l'analyse des données.

Au lieu d'entrer dans un magasin de vente au détail et d'être déconcertés par les choix, les utilisateurs d'Amazon peuvent désormais naviguer sur le site Web, achetant souvent des articles qui leur sont recommandés dans des barres latérales pratiques ou des listes «les clients achètent également…». Lorsque les utilisateurs accèdent à Amazon, ils peuvent penser qu'ils accèdent au même Amazon que tous les autres utilisateurs, mais ce n'est pas le cas. Ils accèdent à une version du site Web qui a été personnalisée spécialement pour eux. Cela a changé à jamais la façon dont nous achetons.

Amazon utilise toutes les données précieuses que nous avons mises à leur disposition, simplement en utilisant leur site Web. DataFloq écrit: «Amazon dispose d'une banque de données inégalée sur le comportement d'achat des consommateurs en ligne qu'elle peut extraire de ses 152 millions de comptes clients.» En 2003, Amazon a utilisé des méthodes de similitude article-article issues du filtrage collaboratif, ce qui était considéré comme de pointe. Aujourd'hui, Amazon a évolué. Grâce aux données de flux de clics des clients et aux statistiques d'achats historiques, DataFloq affirme que «chaque utilisateur voit des résultats personnalisés sur des pages Web personnalisées».

Que fait d'autre Amazon avec les données

Amazon est également en mesure d'offrir une réponse de service client supérieure en raison de la quantité et de la qualité des données qu'il a collectées sur ses clients. Cela garantit que les représentants du service client disposent de toutes les informations dont ils ont besoin au moment où un client a besoin d'assistance. Il en résulte une relation en constante amélioration avec le consommateur moyen, ce avec quoi les autres entreprises ne peuvent tout simplement pas rivaliser.

Amazon utilise également le Big Data pour surveiller, suivre et sécuriser ses 1.5 milliard d'articles dans son magasin de vente au détail ainsi que ceux qui se trouvent autour de ses 200 centres de distribution à travers le monde. Selon DataFloq, Amazon stocke les données du catalogue de produits dans S3. S3 est une interface de service Web simple qui peut être utilisée pour stocker n'importe quelle quantité de données, qui peuvent ensuite être consultées à tout moment depuis n'importe où sur le Web. DataFloq écrit: «Il peut écrire, lire et supprimer des objets jusqu'à 5 To de données chacun. Le catalogue stocké dans S3 reçoit plus de 50 millions de mises à jour par semaine et toutes les 30 minutes, toutes les données reçues sont analysées et rapportées aux différents entrepôts et au site Web. »

Amazon a même récemment étendu son utilisation du Big Data en ajoutant des services informatiques à distance, bien nommés Amazon Web Services (AWS). Ils offrent la collecte, le stockage et le calcul de données, ainsi que la collaboration et le partage de données. Tous sont disponibles dans le cloud. Selon Nuage rapide, «AWS est devenue la société d'infrastructure cloud la plus prospère de la planète, capturant plus de trente pour cent du marché. C'est plus que ses trois plus proches rivaux, Microsoft, IBM et Google réunis. »

Chez AWS, Amazon héberge également des ensembles Big Data publics sans frais. Tous les ensembles de données disponibles peuvent être utilisés et intégrés de manière transparente dans des solutions basées sur le cloud AWS, et certains profitent de cette opportunité, comme le projet Human Genome et ses vastes cartes de données.

Comment Amazon change le monde de la vente au détail

En se concentrant sur le Big Data et l'analyse de données, Amazon fait passer son rôle d'une entreprise de vente au détail en ligne à une entreprise de Big Data. En effet, Amazon n'est plus uniquement un acteur du e-commerce. Il offre plus que des produits; il offre des données. Et dans ce climat en constante évolution des progrès technologiques, les données sont tout simplement plus précieuses que toute autre chose, du moins en ce moment.

D'autres entreprises comprennent que les données sont là où elles devraient se concentrer. Apple est une autre entreprise qui s'est récemment entièrement tournée vers le Big Data. Habituellement considéré comme un créateur de tendances, Apple était un peu en retard lorsqu'il s'agissait de réaliser l'importance de l'analyse de données sur le marché de la vente au détail. Au cours de la dernière décennie, cependant, Apple a fait des heures supplémentaires pour rattraper d'autres entreprises, telles qu'Amazon.

Apple est bien entendu dans une position avantageuse pour collecter et analyser des données. Selon socPUB, «Leurs produits sont non seulement très populaires, mais ils sont déjà conçus pour capturer des données précieuses.» L'équipe de conception d'applications d'Apple est un domaine qui a reçu un grand coup de pouce grâce à l'analyse des données. Dans le passé, les applications étaient conçues d'une manière qui obligeait les gens à les utiliser d'une certaine manière. Ils ont été créés avec la conception de l'application comme aiguillon final. Comparez cela à maintenant, lorsque les applications sont créées avec l'objectif final de la convivialité à l'esprit. Le design est simplement le moyen pour cela. Apple a pu le faire en collectant des données sur la façon dont les gens utilisaient les applications dans la vie réelle, puis en modifiant leurs futures conceptions pour s'adapter aux tendances des clients.

La même idée est maintenant utilisée pour produire des appareils Apple. Parce qu'Apple a désormais accès à des tonnes de données sur la manière dont les consommateurs utilisent leurs iPhones et MacBooks, cela leur donne une opportunité sans précédent lors de la conception de nouveaux produits ou de la dernière version des appareils existants. Utiliser le Big Data de cette manière ressemble beaucoup à Amazon offrant des pages Web personnalisées à ses clients: il s'agit d'améliorer l'expérience client. Au lieu de contrôler ce que vous faites, des entreprises comme Apple et Amazon surveillent ce que vous faites, analysent vos mouvements, puis vous permettent de faire plus facilement ce que vous voulez.

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