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关于Amazon推荐清单的祕密

2020-06-18

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关于Amazon推荐清单的祕密
关于 Amazon 的推荐系统

从根本上来说,这个零售巨擘的推荐系统是由下列资讯所构成:会员过去买了哪些商品、购物车内放了什幺商品、按讚和排名过的商品、其它会员同时浏览及购买了哪些商品。Amazon 把这套自创的演算法称为「产品对产品的协同过滤演算法」,凭藉着这套演算法,Amazon 向回头客提供了深度客製化的网页浏览体验。科技产品爱好者们会在 Amazon 网站看见满是电子产品的推荐清单,而新手妈妈则会在相同页面看到宝宝产品。

无时无刻都在推荐商品

谈起 Amazon 之所以成功,推荐系统绝对是一大助力。在 2012 年第二财季,Amazon 营收达 128.3 亿美元,相较于去年同期的 99 亿美元,总体营收增长了 29 %。如此大幅的增长要归功于 Amazon 的推荐系统,将推荐清单与购物流程进行整合,从发现一个产品到完成结帐,推荐商品无所不在。进入 Amazon 网站,你会看到许多推荐商品的栏位,进入某个产品的页面后,你还会看到「人气组合」」与「其它会员同时还买了哪些产品」的栏位。儘管如此,Amazon 还是对它的完整成效守口如瓶。Amazon 的一位发言人向财富杂誌表示:

电子邮件的适者生存法则

此外,Amazon 还能透过电子邮件推荐商品。儘管 Amazon 网站的推荐系统大部分都已自动化,但至今为止,仍有部分需要人工参与。根据 Amazon 的员工表示,公司会提供许多软体给员工,让他们能从会员的购买及浏览行为更精确地找到目标客户。因此,最终目标客户仍然需要倚靠人工而非机器来进行确认,举例来说:当一名员工负责推销「美国队长」这部电影,他可能会想到其它类似的漫画改编电影,因此他得确保那些看过其它漫画改编电影的会员都能收到来自 Amazon 推荐他们购买「美国队长」的电子邮件。

就像多数以电子邮件进行推销的公司一样,Amazon 员工钻研于电子邮件开启率、点击率、退出率等关键参与指标,然而鲜少人知道的是,Amazon 的电子邮件存在着「适者生存」法则,他们会根据电子邮件所能带来的营收高低,针对能带来高营收的电子邮件进行优先排序。来自 Amazon 的员工这幺说道:

这个针对电子邮件进行汰弱留强的策略,能防止会员的信箱被 Amazon 的邮件塞满,同时将会员的购买机会最大化。事实上,这类邮件的转换率和效率「非常高」,比网站推荐的效率要高上许多。调查研究公司 --- Forrester 的分析师 Sucharita Mulpuru 指出,与其他电子商务网站相较之下,Amazon 网站推荐转化为购买消费的比率高达 60 %。

然而,儘管许多企业将 Amazon 的推荐系统视为杀手级的功能,但分析师们仍然相信 Amazon 还有很大的进步空间。调查研究公司 Forrester 的分析师 Sucharita Mulpuru 指出:「电子商务产业的普遍看法是,Amazon 的推荐系统仍是个次优的选项」,而美国富国银行的分析师  Trisha Dill 也表示:「即使 Amazon 目前的推荐系统看似无可挑剔,但对于向会员推荐关连性更高的产品方面,Amazon 仍有很大的努力空间。」举例来说,Trisha Dill 曾经收到 Amazon 向她推荐电锯携带箱的邮件,但她连电锯都没有。

开发更多的可能性

除了要提昇推荐系统的準确性,Amazon 可以探索更多能接触潜在客户的途径。目前他们已经开始单独贩售原本整批贩售的商品,由于这些商品单独配送的成本过高,像是一副扑克牌或是一罐肉桂,导致以往无法拆开单独贩售。现在,会员们可以单独购买,前提是他们的购物总金额要超过 25 美元,才能购买这些商品。但 Amazon 可以在会员结帐时,当结帐金额超过 25 元的门槛,便积极推荐这些产品,就像传统超市在收银机旁摆着口香糖和糖果等冲动性购买的商品一样。

到那个时候,Amazon 的会员会想:「不过是多几块钱,有什幺好不买的?」,就像他们在传统超市的反应一样。

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