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Amazon la rivoluzione del Big Data Analytics nell’eCommerce

Amazon.com è una delle prime aziende ad aver usato il Big Data Analytics per ottimizzare il proprio business. Scopriamo insieme il suo rivoluzionario algoritmo di recommendation e l’impatto che ha avuto sul mercato digitale e non solo.

 

Come usa Amazon i Big Data?

Big Data non sono un trend, sono una necessità gestionale e la chiave del successo per qualsiasi tipo di organizzazione. Amazon l’ha intuito già nel 1998 e, finalmente, anche le aziende italiane iniziano a comprendere l’importanza dell’analisi di grandi quantità di dati (ne parliamo in Big Data, è boom di investimenti per il 2017). I Big Data hanno reso Amazon un gigante tra i negozi di retail online, leader nell’uso di analisi predittive volte ad aumentare la soddisfazione del cliente e incrementare la loyalty. Tra i suoi algoritmi di maggior successo: Personalized Recommendation, Book Recommendation, Anticipatory Shipping Model, Supply Chain Optimization, Price Optimization. È proprio sul primo di questi che ci concentreremo oggi, il famoso item-item collaborative filtering, o item-based, o item-to-item.

 

Amazon prima dei Big Data, l’arrivo di Greg Linden

A creare l’algoritmo di recommendation di Amazon è stato Greg Linden, all’epoca studente di Intelligenza Artificiale all’Università di Washington e, probabilmente, il primo Data Scientist a lavorare in un’azienda. Siamo nel 1998 e il termine Data Scientist non è ancora stato coniato. All’epoca, il compito di Greg è solo quello di assicurarsi che il sito funzioni correttamente. Amazon è una start up che vende libri online e, oltre a Greg, il team è composto da letterati impegnati a scrivere recensioni e a proporre nuovi titoli ai lettori. I famosi suggerimenti, oggi alla base di ogni sito di eCommerce, musica e video on-demand, all’epoca erano quindi scritti a mano da critici ed editori.

 

Amazon, i Big Data e la rivoluzionaria idea di Jeff Bezos

Nonostante l’assunzione di Greg Linden, nella piccola start up tutto procede come sempre fino alla prima intuizione rivoluzionaria di Jeff Bezos, fondatore e CEO di Amazon:

What if the company could recommend specific books to customers based on their individual shopping preferences?

V. Mayer Schonberger, K. Cukier Big Data: The Essential Guide to Work, Life and Learning in the Age of Insight

I dati a disposizione erano tanti. Il team si mise a lavoro, raccolse informazioni su acquisti, libri consultati ma non acquistati, tempo di consultazione, ecc. Esaminò tutto in modo convenzionale usando campioni e cercando dei pattern.

Il risultato? Un fallimento.

L’analisi era complicata e doveva avvenire in tempo reale. I suggerimenti variavano appena, oppure proponevano all’infinito il prodotto comprato precedentemente. James Marcus, un dipendente che si occupava delle recensioni, commenta così nel suo libro Amazonia:

It felt as if you had gone shopping with the village of idiot

 

Big Data? Sì, la svolta arriva con Greg Linden

Fu Greg a trovare la soluzione: la comparazione doveva avvenire tra prodotti – o meglio rating di prodotti – e non tra persone. Nasce così l’algoritmo di recommendation item-based collaborative filtering, basato sulla somiglianza tra prodotti partendo dalle valutazioni dei clienti.
Fu una rivoluzione: le vendite generate dall’algoritmo erano notevolmente maggiori rispetto a quelle prodotte dai consigli degli esperti in carne e ossa. L’analisi item-based è processata in anticipo ed è quindi più veloce rispetto alla user-based, funziona per categorie differenti (libri, elettrodomestici, ecc.) e, avendo più dati a disposizione, restituisce risultati migliori. Oggi ben un terzo delle vendite di Amazon sono riconducibili ai suoi sistemi di recommendation e personalizzazione!
L’analisi dei Big Data è la chiave del successo di numerose altre aziende tra cui YouTube, Spotify e Netflix. Questi strumenti sono alla portata di tutti, i processi di Digital Transformation stanno investendo ogni settore, anche quelli tradizionali o lontani dal mondo della tecnologia, costringendo a ripensare velocemente modelli e processi aziendali.

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