跨境電商三方合作創業：

1）解決招聘難，留不住人的困擾；

2）不發工資，專屬團隊運營；

3）佈局跨境電商~搶佔海外市場，打造自主品牌~實現貨通全球！

我們每位購物者，在電商平臺上進行日常的商品瀏覽，搜尋，購買等行為，都為平臺提供了大量的使用者行為資料，而亞馬遜正是利用海量的使用者資料進行大資料分析，使用者畫像，最終為每一位使用者提供前所未有的購物體驗：量身制定的個性化的網路商城，精準營銷，幫助使用者找到感興趣的商品等等。

1.收集並分析使用者資料

使用者在購物網站上會產生四種資料，即時資料，行為資料，社交資料及屬性資料。

即時資料包括使用者輸入的搜尋關鍵詞，瀏覽的商品頁面地址。

社交資料：興趣愛好，觀點態度。

屬性資料：使用者性別，年齡，職業，居住地。

從使用者搜尋關鍵詞開始，到訪問商品頁面，完成購買整個流程進行採集分析

對使用者瀏覽傾向偏好，興趣愛好和觀點態度等資訊進行採集和分析。

2.細分使用者群體，精準推薦

根據感興趣的商品對使用者進行群體分類，並向他們推送與興趣一致的商品廣告會有效地提高銷售率。而要想對使用者進行群體細分，就需要依靠大數所技術來滿足這一需求。

亞馬遜基於大資料開發了聚類模型，並根據使用者的行為資料對使用者進行群體細分，目標是把具體一個使用者分配到與他最為相似的已有使用者細分群中。演算法分析該細分群中使用者的購買歷史記錄與商品評價，從而生成商品推薦列表，推送給該使用者。

3.商品匹配組合推薦

亞馬遜又開發了商品到商品的協同過濾演算法：即對於給定的某一商品，通過分析它的各種屬性並基於大資料技術的演算法找出與之最為匹配，也即使用者傾向於一起購買的商品，從而建立起一個匹配的商品連結串列。在使用者購買過一個商品的同時，向他推薦這些關聯購買商品的成效率更高。

4.獨一無二的個性化網上商店

亞馬遜利用大資料技術為每一位使用者提供了個性化的網上商店，這種創新基於之前採集到的使用者興趣資料。登入個人賬戶後的亞馬遜主頁上，點選 “為我推薦”連結，會把使用者引入這樣一個購物區域：亞馬遜根據使用者以往的購買歷史和商品領域，利用演算法尋找相似商品，生成使用者可能感興趣的商品推薦列表，使用者可以對這些被推薦商品進行評分，還可以檢視這些商品被推薦的原因。

作為賣家日常運營要明白理解亞馬遜的買家推薦原理。這樣才能更好的優化自己產品的Listing，做好廣告投放等。

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