Lo stalking di Amazon con i big data

Se Amazon è diventato un fedele alleato per chi acquista online è dovuto soprattutto a come sono stati utilizzati i big data per attuare un marketing personalizzato che in qualche caso potrebbe sembrare vero e proprio stalking. Amazon.com è leader nella raccolta, archiviazione, elaborazione e analisi delle informazioni personali di ogni cliente come mezzo per determinare come gli acquirenti on line spendono i loro soldi. L'azienda utilizza analisi predittive per il marketing mirato per aumentare la soddisfazione del cliente e fidelizzare l'azienda. Molti clienti si sentirebbero a disagio se sapessero quanto il rivenditore sa di loro e dei prodotti che acquistano.

Gli assistenti virtuali e vocali sono un comodo strumento per soddisfare immediatamente una richiesta di informazione, ma quanto viene comunicato al dispositivo è registrato e caricato sui server di Amazon. Se da un lato i file vocali aiutano a migliorare l'esperienza e di conseguenza l’assistenza ed il servizio di Alexa, il fatto che la voce venga memorizzata altrove non è per nulla rassicurante. La preoccupazione può solo aumentare quando si utilizzano dispositivi indossabili come gli occhiali con tecnologia video oltre che audio in quanto la registrazione diventa ancora più ricca di informazioni. Vi sono alcune possibili modifiche alle impostazioni degli assistenti per gestire e limitare la condivisione delle registrazioni ma questo ha lo svantaggio di limitarne le funzionalità

Amazon è diventata uno dei principali attori nel crescente mercato della sicurezza domestica quando ha acquistato Ring nel 2018. Anche in questo caso sono emerse diverse questioni relative alla privacy quando sono stati forniti filmati di sorveglianza dei clienti senza l’adeguato consenso. Oggi sono disponibili impostazioni per disattivare le registrazioni di feed audio e video in alcuni locali dove si preferisce mantenere la privacy.

Amazon è leader nell'utilizzo di un motore di filtraggio collaborativo (CFE) completo. Ciò significa che analizzando gli articoli acquistati in precedenza o inseriti nella lista dei desideri, è in grado di suggerire prodotti aggiuntivi che altri clienti hanno acquistato con un comportamento simile. In questo modo i big data di Amazon utilizzano il potere del suggerimento per incoraggiarti ad acquistare d'impulso come mezzo per soddisfare ulteriormente la tua esperienza di acquisto e spendere di più. Questo metodo genera il 35% delle vendite dell'azienda ogni anno. Il metodo è utilizzato anche per gli acquisti di libri via Kindle. In più i lettori possono evidenziare parole e note e condividerle con altri come mezzo per discutere di un libro. Amazon esamina regolarmente le parole evidenziate che diventano ulteriori elementi per inviare altri consigli sugli e-book.

Anche le modalità di consegna degli acquisti e della loro catena di fornitura è ottimizzata. La tecnologia dei big data mostra chiaramente che si farebbero acquisti altrove se il prodotto cercato non viene consegnato rapidamente. Quindi il meccanismo di consegna è pensato per essere molto efficiente a partire dalla modalità di acquisto in rete con pochi e semplici click. Il modello di spedizione anticipata brevettato di Amazon utilizza anche i big data per prevedere i prodotti che probabilmente acquisterete, quando è possibile acquistarli e dove potrebbero essere necessari i prodotti. Gli articoli vengono inviati a un centro di distribuzione locale o un magazzino in modo che siano pronti per la spedizione una volta ordinati. Amazon utilizza l'analisi predittiva per aumentare le vendite di prodotti e i margini di profitto riducendo i tempi di consegna e le spese complessive.

Ma per evadere gli ordini rapidamente, l'azienda si collega con i produttori e tiene traccia del loro inventario. I sistemi per big data di Amazon scelgono il magazzino più vicino al venditore per ridurre i costi di spedizione di oltre il 50%.

I big data vengono utilizzati anche per la gestione dei prezzi di Amazon per attirare più clienti e aumentare il profitto netto di una media annua del 143% tra il 2016 e il 2019. I prezzi sono fissati in base alla tua attività sul sito web, ai prezzi dei concorrenti, alla disponibilità dei prodotti, preferenze degli articoli, cronologia degli ordini, margine di profitto previsto e altri fattori. I prezzi dei prodotti generalmente cambiano ogni 10 minuti quando i big data vengono aggiornati e analizzati. Di conseguenza, Amazon in genere offre sconti sugli articoli più venduti e guadagna maggiori profitti sugli articoli meno popolari. Ad esempio, il costo di un romanzo nell'elenco dei best seller del New York Times potrebbe essere inferiore del 25% rispetto al prezzo di vendita al dettaglio, mentre un romanzo non in elenco potrebbe costare il 10% in più dello stesso libro venduto da un concorrente.

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