영어 고득점 작문
기본적으로 이 소매 거물의 추천 시스템은 사용자가 과거에 무엇을 구입했는지, 가상 카트에 어떤 상품이 있는지, 그들이 평가하고 좋아하는 상품, 다른 고객이 보고 구매한 것 등 몇 가지 간단한 요소를 기반으로 합니다. 아마존 (Amazon) 은 이런 본토 수학을' 프로젝트 대 프로젝트 협업 필터링' 이라고 부르며 이 알고리즘을 사용하여 재방문객을 위한 대량 맞춤형 브라우징 경험을 제공합니다. 가젯 애호가는 아마존 웹 페이지에 많은 장비 조언이 있다는 것을 알게 될 수 있으며, 새로운 어머니는 유아용 제품을 제공하는 이러한 웹 페이지를 볼 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 가족명언)
아마존의 성공을 보면 추천 시스템이 효과적이다. 이 회사는 2 분기 매출이 29% 증가하여128 억 3 천만 달러로 지난해 같은 기간의 99 억 달러보다 높다고 보고했다. 이러한 성장은 아마존이 제품 발견에서 결제에 이르는 구매 프로세스의 각 초기 부분에 추천을 통합하는 방식과 크게 관련이 있다고 할 수 있습니다. Amazon.com 으로 가면 여러 창의 제품 권장사항을 발견할 수 있습니다. 특정 제품 페이지로 이동하면' 자주 함께 구매한다' 는 상품이나 고객도 구매한 다른 상품을 볼 수 있습니다. 그 회사는 이 제안들의 유효성에 대해 여전히 입을 다물고 있다. 아마존 대변인은' 부' 라고 말했다. "우리는 이것이 매일 일어나고 있다고 믿는다. 이것이 우리가 성공을 측정하는 가장 큰 기준이다." ) 을 참조하십시오
아마존은 또한 이메일을 통해 사용자에게 추천을 제공한다. 웹 사이트 추천 과정이 더욱 자동화되었지만, 지금까지도 여전히 많은 수작업이 있다. 한 직원에 따르면 이 회사는 일부 직원에게 구매 및 찾아보기 동작에 따라 고객을 잠글 수 있는 많은 소프트웨어 도구를 제공합니다. 그러나 실제 조준은 기계가 아닌 직원이 한다. 만약 한 직원의 임무가' 캡틴 아메리카' 와 같은 영화를 판매하는 것이라면, 그들은 비슷한 영화 이름을 생각해 내고 다른 만화 액션 영화를 본 고객이 앞으로' 캡틴 아메리카' 를 볼 수 있도록 이메일을 받을 수 있도록 보장할 수 있을 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 캡틴 아메리카, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 영화명언)
아마존 직원들은 개방률, 조회수, 퇴출과 같은 주요 참여도 지표를 연구하고 있습니다. 이 모든 것이 모든 회사의 이메일 마케팅 채널의 표준입니다. 하지만 이 회사는 적자 생존형 소득과 메일 지표를 사용하여 아마존 이메일 생태계를 우선시하고 있습니다. "이것은 아주 멋지다. 이 직원은 Fortune 매거진 (Fortune) 에 기본적으로 한 고객이 도서 메일과 비디오 게임 메일을 모두 받을 자격이 있다면 평균 이메일 수입이 높은 메일이 이길 것이라고 말했다. "이제 각 제품 라인 범위 내에서 고객은 수십 통의 e-메일을 받을 자격이 있다고 상상해 보십시오. 단 가장 효과적인 e-메일 중 하나만 받은 편지함에 도착합니다."
이러한 전략은 이메일 수신함이 침수되는 것을 방지하며, 적어도 아마존에 의해 침수되지는 않을 것이다. 동시에, 그것은 구매 기회를 극대화했다. 실제로 이러한 메일의 전환율과 효율성은' 매우 높다' 며 현장 추천보다 훨씬 효과적이다. Forrester 분석가인 Sucharita Mulpuru 에 따르면 다른 전자 상거래 사이트의 성과에 따라 아마존 사이트에서 권장하는 판매 전환율이 60% 에 이를 수 있는 경우도 있다고 합니다.
하지만 아마존의 추천은 많은 회사 관찰자들이 킬러급 기능으로 여겼지만, 분석가들은 아직 성장할 여지가 많다고 생각합니다. Mulpuru 는 "전자 상거래 업계에서는 아마존의 추천 엔진이 부차적인 해결책으로 널리 인식되고 있다" 고 말했다. 부국은행의 분석가인 Trisha Dill 은 아마존의 추천을 비난하기는 어렵지만, 이 회사는 사용자에게 더 관련 상품을 제공하는 데 아직 해야 할 일이 많다고 말했다. 그녀는 예를 들었는데, 그녀는 전기톱 여행가방을 파는 이메일을 받았다. 그녀는 전기톱이 없다. ) 을 참조하십시오
추천 자체의 정확성을 높이는 것 외에도 아마존은 고객과 더 많은 접촉을 할 수 있는 방법을 모색할 수 있다. 그 회사는 이미 이전에 대량으로 판매된 상품 (예: 카드나 시나몬 한 캔) 을 판매하기 시작했는데, 이 상품들은 비용이 너무 비싸서 단독으로 운송할 수 없었다. 고객은 주문 총액이 25 달러를 초과하거나 초과하는 한 구매할 수 있습니다. 하지만 주문이 정가 임계값을 초과하면 이 회사는 계산대에서 껌과 사탕 등 충동적으로 구매하는 전통적인 슈퍼마켓과 마찬가지로 체크아웃할 때 이러한 추가 제품을 적극 추천할 수 있다.
그 당시 아마존의 고객들은 마치 슈퍼마켓에 있는 것처럼, "단지 몇 달러가 더 들었을 뿐이다." 라고 생각할지도 모릅니다. 왜 안돼?
판매원 아마존의 비밀
우리 모두는 페이스북, 구글, 애플과 같은 회사들이 사용자를 잘 알고 있다는 것을 알고 있다. 사실 아마존이 더 좋을 것 같아요. 이 소매 거물은 매일 이 점을 증명하고 있다. 시장 리서치에 따르면 아마존 사이트가 추천하는 판매 전환율은 60% 에 달할 수 있다.
아마존이 자신의 웹사이트에서 너에게 제품을 추천할 때, 결코 목적이 없는 것이 아니다.
근본적으로, 이 소매 거물의 추천 시스템은 사용자가 과거에 어떤 제품을 구입했는지에 대한 일련의 기본 요소를 기반으로 합니다. 그들의 가상 쇼핑 카트에는 무엇이 있습니까? 그들이 평가하거나 "짱" 한 상품입니다. 다른 사용자가 찾아보고 구입한 콘텐츠입니다. 아마존은 이런 자체 연구 알고리즘을 "프로젝트에서 프로젝트로의 공동 필터링 알고리즘" 이라고 부른다. 이 알고리즘에 힘입어 아마존은 귀환객들에게 심도 있는 맞춤형 브라우징 경험을 제공한다. 디지털 매니아는 아마존 곳곳에 트렌디한 전자제품의 추천이 가득하고, 새 엄마들이 보는 것은 유아용품이라는 것을 발견할 것이다.
아마존은 현재 큰 성공을 거두고 있으며, 추천 시스템은 반드시 공로가 있어야 한다. 20 12 회계연도 2 분기에 아마존 매출은 1283 억 달러로 지난해 같은 기간 99 억 달러보다 29% 증가했다. 의심할 여지없이, 이렇게 놀라운 성장은 반드시 추천 시스템과 불가분의 관계에 있을 것이다. 아마존은 상품 발견에서 결제 지불에 이르기까지 쇼핑 프로세스의 모든 측면에 깊이를 통합했습니다. Amazon.com 에 로그인하면 많은 제품 추천 판이 보입니다. 한 제품의 홈페이지를 클릭했을 때' 인기조합',' 이 제품을 찾아본 사용자도 다른 제품을 구입했다' 등의 섹션이 인상적이었다. 그러나 아마존은 추천 시스템의 효율성에 대해 입을 다물었다. 아마존 대변인은 Fortune 잡지에 "우리의 임무는 사용자들을 기쁘게 하여 무심코 멋진 상품을 발견하게 하는 것" 이라고 말했다. 우리는 행복이 매일 나타난다고 믿는다. 이것이 우리가 성공을 측정하는 기준이다. "
아마존도 이메일로 추천을 보낼 수 있다. 아마존 웹사이트의 추천 시스템은 대부분 자동화에 의존하고 있지만, 여전히 많은 수작업이 필요한 부분이 있다. 아마존의 한 직원은 이 회사가 사용자의 구매 및 찾아보기 동작에 따라 대상 사용자를 필터링할 수 있는 많은 소프트웨어를 제공한다고 밝혔다. 하지만 최종 목표의 확인은 기계가 아닌 인력에 달려 있다. 만약 한 직원이' 캡틴 아메리카' 와 같은 영화를 홍보할 책임이 있다면, 그는 다른 비슷한 영화를 떠올릴 것이다. 그는 다른 만화 액션 영화를 본 사용자가 아마존의 이메일을 받고 아마존에 로그인하여' 캡틴 아메리카' 를 구입하도록 독려할 수 있기를 바란다.
아마존 직원들은 e-메일 읽기 비율, 조회수, 탈퇴율 등 주요 참여 지표를 연구하고 있습니다. 이는 모든 회사의 e-메일 마케팅 채널에 대한 표준 관행이라고 할 수 있습니다. 하지만 아마존이 e-메일 수익률 등의 지표에 따라 e-메일 생태계를 우선시하는 것은 거의 알려져 있지 않습니다. 한 직원이' 부' 에게 말했다. "이 기능은 정말 신기하다. 기본적으로 한 고객이 서적과 비디오 게임을 동시에 받을 자격이 있다면 (아마존이 결국 그에게 보낼 것이다) 더 높은 평균 수입을 가져다 줄 것이다. 모든 제품 라인에서 고객은 수십 통의 메일을 받을 자격이 있다고 상상해 보십시오. 하지만 결국 가장 좋은 이메일만 받게 됩니다. "
이런 전략은 수신함이 아마존의 광고메일로 가득 차는 것을 방지하고 구매 기회를 최대화할 수 있다. 실제로 이러한 메일의 전환율과 효율성은 "매우 높다" 며 웹 사이트에서 권장하는 효율성보다 훨씬 높다. 연구 회사 Forrester 분석가 수 찰리타? Mulpru 에 따르면 다른 전자상거래 사이트의 성과에 따르면 아마존 사이트에서 권장하는 판매 전환율은 60% 에 달할 수 있는 경우도 있다.
많은 아마존 관측통들이 추천을 킬러급 응용으로 간주하지만 분석가들은 여전히 개선의 여지가 많다고 보고 있다. Mulpru 는 "전자 상거래 업계의 일반적인 견해는 아마존의 추천 엔진이 부우 옵션이라는 것이다" 고 말했다. 부국은행 분석가 무푸루? 트리사. Thiel 에 따르면 아마존의 추천은 거의 흠잡을 데가 없지만 사용자에게 더 많은 관련 제품을 제공하는 데 아직 해야 할 일이 많다고 합니다. 예를 들어, 그녀는 전기톱 휴대용 상자를 판매하는 이메일을 받았다. 하지만 그녀는 전기톱이 없다. ) 을 참조하십시오
추천 자체의 정확성을 높이는 것 외에도 아마존은 사용자를 이길 수 있는 더 많은 방법을 모색할 수 있다. 현재, 이 회사는 이미 이전에 나누어 판매한 상품을 판매하기 시작했는데, 예를 들면 포커나 시나몬 한 캔과 같이, 이 상품들은 너무 비싸서 단독으로 배달할 수 없다. 고객의 주문 금액이 25 달러보다 크거나 같은 경우에만 이러한 상품을 구매할 수 있습니다. 하지만 고객이 결제할 때 주문금액이 이 문턱을 넘으면 아마존은 이러한 추가 상품을 자발적으로 추천할 수 있다. 이는 전통마트가 계산대에 껌, 사탕 등 충동적인 소비품을 넣는 것과 매우 비슷하다.
그 당시 아마존의 고객은 "돈이 많지 않다. 왜 안 사요? " 슈퍼마켓에서 그들의 반응처럼 말이죠.