亚马逊利用海量的客户数据为每个客户量身打造个性化的网店，为客户实现个性化的精准营销，帮助客户在亚马逊上找到自己感兴趣的商品，享受独特的购物体验。
一、亚马逊大数据应用的主要实践
1. 分析各类客户信息和数据
客户在网站上生成四种类型的数据:实时数据、行为数据、社交数据和属性数据。实时数据包括客户搜索关键词、访问产品页面等。行为数据包括顾客购买的商品数据、顾客关注或收集的商品数据、顾客的浏览行为偏好。社交数据包括客户的兴趣、观点和态度。属性数据包括客户的性别、年龄、职业和地理分布。
亚马逊从多个方面分析了上述客户产生的数据。
首先，重点对从关键词的搜索，到页面的访问，到对商品的关注，最后到完成购买的整个过程进行数据的收集和分析。
重点收集和分析客户偏好信息，包括客户的看法和态度、浏览偏好、兴趣爱好等数据。
2. 细分客户群体，进行产品推荐
增加销售额的一种方法是为各种类型的消费者可能感兴趣的产品做广告。为了对特定的客户群体实现独特而准确的营销，就需要对客户群体进行细分。大数据分析帮助亚马逊满足了这一需求。在分析每个客户的行为数据的基础上，为了对相似购买群体的客户进行分类，亚马逊开发了基于大数据的聚类模型，对客户群体进行细分。客户细分的目标是将一个特定的客户分配到与他最相似的现有客户细分组中。算法会分析该群体的购买历史和商品评价，然后生成产品推荐列表，推送给客户。
3.分析产品属性，进行产品匹配和组合推荐
在使用细分客户群体进行产品推荐时，考虑到具有相同属性的客户可能不是最相似的客户，生成的推荐相关性仍需提高。因此，亚马逊开发了产品对产品的协同过滤。对于给定的产品，亚马逊通过分析产品的各种属性，并使用基于大数据技术的算法来找到最匹配的产品，即顾客倾向于一起购买的产品，从而构建一个匹配产品列表。
4. 根据您的购买历史，创建一个个性化的在线商店
亚马逊利用大数据技术为每位顾客创建个性化的在线商店，这是一项基于用户兴趣的突破性创新。亚马逊主页的个人帐户登录后,将“为我推荐”链接,点击链接,将介绍客户区域,根据客户在过去的购买历史和亚马逊商品领域,利用该算法寻找类似的商品,生成客户可能感兴趣的建议名单,客户可以推荐这些商品，您也可以看到为什么这些商品被推荐。
