BIG DATA. Вся технология в одной книге. Андреас Вайгенд

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ каждый поисковый запрос, каждый клик и каждую покупку, обращать внимание на каждую недооформленную «корзину покупок». Имея в своем распоряжении такой объем информации, компании смогут по-настоящему индивидуализировать маркетинг своих товаров и услуг, то есть ориентировать его на сегмент, состоящий из одного человека[32].

      Из-за стремления торговать всем, что угодно, Amazon иногда называют «магазином всего», но, учитывая, насколько тщательно компания сохраняет каждый бит информации о своих клиентах и товарах, более правильным было бы называть ее «магазином, запоминающим все»[33]. В ассортименте предложений Amazon – сотни миллионов наименований, и поэтому она не может показать все, что в него входит. Пролистать весь ассортимент компании не получится в силу его масштаба. Компания не сможет показать вам что-то подходящее, пока вы не скажете ей, что именно вы ищете. Для того чтобы получить ранжированные результаты поиска, вам придется поделиться информацией. Варианта сохранить области своего интереса втайне от продавца у вас нет.

      В 2002 году, когда я начал работать в Amazon, в числе прочих мы решали задачу перехода от анализа на уровне почтовых индексов к максимальному использованию всей информации о взаимодействии посетителей с сайтом. В итоге мы с командой определили пятьсот существенных признаков для каждого пользователя. А начиналась эта работа с того, что мы задались целым рядом вопросов, например: влияет ли расстояние между адресом доставки и ближайшим книжным магазином на то, как часто данный покупатель делает заказы в Amazon или на стоимость заказа? Можно ли прогнозировать покупательское поведение на основе типа его кредитной карты? Кто оставляет в Amazon больше денег за год – покупатели, делающие заказы в нескольких категориях, или те, кто заказывает только книги? Отличаются ли заказы какого-то конкретного покупателя, сделанные в утреннее время, от тех, которые он делает вечером? Результаты нашего анализа ложились в основу многих решений компании, например при выборе между затратами на рекламу и снижением цен на товары.

      Этот анализ был полезен и для определения необходимого объема информации, которую посетитель должен предоставлять в ходе выбора покупок. Мы обнаружили, что на основе истории прошлых покупок можно с большей точностью прогнозировать вероятность покупок похожих видов продукции, а не одного конкретного продукта. Ассортиментные позиции связаны друг с другом по-разному, и просчитать эти связи можно различными способами. Судить о схожести товаров можно на основе сравнения спецификаций или анализа совпадений слов в описаниях, но самой важной информацией оказалось то, насколько часто две данные позиции просматривают или покупают вместе. Если можно было выявить тенденцию просмотра покупателями двух схожих позиций в течение одной сессии, их помечали как взаимозаменяемые. Когда покупатель рассматривал какую-то товарную позицию, ему предлагалось посмотреть на варианты ее заменителей («Какие другие товары покупают после просмотра этого?») СКАЧАТЬ