مسئله و چالش‌ها
آمازون با مسئله‌ای مشابه نتفلیکس روبرو بود: کاربران هنگام خرید آنلاین با حجم بالایی از گزینه‌ها مواجه می‌شوند که انتخاب را دشوار می‌کند. این مشکل می‌توانست به کاهش نرخ تبدیل (Conversion Rate) و کاهش فروش منجر شود. چالش اصلی آمازون این بود که تجربه خرید را تا حد ممکن شخصی‌سازی کند تا کاربران بتوانند به راحتی و سریع‌تر محصولات مورد علاقه خود را بیابند.
راه‌حل‌ها و ابزارها
-
سیستم پیشنهاددهی محصول (Recommendation System):
آمازون از یک سیستم پیشنهاددهی پیشرفته استفاده می‌کند که داده‌های متنوعی از رفتار کاربران مانند جستجوها، مرور صفحات محصول، سبد خرید، و خریدهای قبلی را تحلیل می‌کند. این سیستم از روش‌های زیر بهره می‌گیرد:
- فیلترینگ مشارکتی: پیشنهاد محصولات بر اساس رفتار مشابه سایر کاربران.
- فیلترینگ مبتنی بر محتوا: پیشنهاد محصولات مرتبط با ویژگی‌های محصولاتی که کاربر قبلاً خریداری کرده یا مشاهده کرده است.
- برچسب‌گذاری پیشرفته: استفاده از متادیتا برای تحلیل بهتر محصولات و تطبیق آنها با نیازهای کاربر.
-
تأکید بر رفتار لحظه‌ای کاربران:
آمازون به تغییرات لحظه‌ای در رفتار کاربران توجه می‌کند. به‌عنوان مثال، اگر کاربری در حال مرور محصولات الکترونیکی باشد، سیستم بلافاصله محصولات مرتبط را نمایش می‌دهد. این قابلیت از طریق ابزارهایی نظیر AWS Machine Learning و Elastic MapReduce پشتیبانی می‌شود.
-
آزمایش و بهینه‌سازی:
مشابه نتفلیکس، آمازون نیز از آزمایش‌های A/B برای ارزیابی اثربخشی تغییرات طراحی استفاده می‌کند. این آزمایش‌ها شامل تغییر در نحوه نمایش لیست محصولات پیشنهادی، طراحی صفحه محصول و حتی پیام‌های شخصی‌سازی‌شده در ایمیل‌ها است.
اعداد و نتایج کلیدی
- حدود 35٪ از فروش‌های آمازون به دلیل سیستم پیشنهاددهی آن است.
- مشتریانی که از پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند، به طور متوسط 20٪ بیشتر هزینه می‌کنند.
- نرخ بازگشت کاربران (Retention Rate) نیز به دلیل تجربه خرید بهینه‌شده افزایش یافته است.
اهمیت تحقیق بر روی پرسوناها
آمازون با تحلیل دقیق پرسوناهای کاربران، تجربه خرید را تا حد ممکن شخصی‌سازی کرده است. این شرکت از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای درک دقیق‌تر نیازها و ترجیحات کاربران استفاده می‌کند. نتیجه این است که کاربران احساس می‌کنند پیشنهادهای ارائه‌شده دقیقاً مطابق با خواسته‌هایشان است.
نتایج و درس‌ها برای کسب‌وکارها
موفقیت آمازون در استفاده از شخصی‌سازی نشان می‌دهد که تحلیل دقیق رفتار کاربران و استفاده از ابزارهای پیشرفته مانند AWS و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌تواند تأثیر چشم‌گیری بر افزایش فروش و نرخ نگهداشت کاربران داشته باشد.
جمع‌بندی
نتفلیکس و آمازون هر دو نمونه‌هایی قدرتمند از استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته برای ایجاد تجربه‌های کاربری بی‌نظیر هستند. این موارد می‌توانند الهام‌بخش کسب‌وکارهایی باشند که به دنبال بهینه‌سازی تعاملات کاربران و افزایش فروش هستند.
منبع:
https://vwo.com/blog/deliver-personalized-recommendations-the-amazon-netflix-way/
