摘要：
如果全球哪家公司从大数据挖掘出了最大价值，截至目前，答案可能是非亚马逊不莫属。亚马逊要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
一、亚马逊的大数据分析应用
一直以来，亚马逊通过大数据分析来尝试定位客户和获得客户反馈，基于大量数据的支撑，定位用户的效果很明显。那么，亚马逊是如何运用大数据实现精准营销的？
第一步：用户行为数据的收集。用户一般的购物流程：搜索了什么，看了哪些产品的详细介绍，最终购买了什么产品，都会被亚马逊记录下来。其他用户历史购买行为也在这里派上用处，成为有利相关推荐。因为用户做购买决策的时候，也想知道其他人都看了什么，买了什么。除了购买行为数据外，亚马逊同时还会设计专项的活动来吸引用户说出喜好和需求，比较典型的活动就是投票，一旦用户投票了，就会被亚马逊打上“标签”。
第二步：整合用户行为数据和喜好，并挖掘用户的潜在需求。对有相同特征的用户作定向、精准的营销。如果某知名人士，如韩寒的新书上市了，亚马逊会通过如下三步来做一期推广邮件营销：首先，从用户购买行为数据中筛选出曾购买韩寒写的书的用户，同时在网站举行关于“喜欢韩寒还是郭敬明”的投票，并分析投票选择韩寒的用户共同特征，从而为他们定制适合的促销方式。这一点从亚马逊的推荐方式可见一斑，在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能可能都很熟悉，“浏览过X商品的顾客也同时浏览了Y商品“，”与X商品相关的商品推广“，“看过X商品后顾客买的其他商品”的推荐功能看上去很简单，这种精准的推荐却非常有效。
二、渠道商们的“大数据菜单”
大数据时代，对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么事有效的、什么事无效的。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。而对于时下遭遇营销瓶颈的渠道商们，大数据成为了他们转亏为盈的关键所在，然而大数据思维的欠缺，大数据分析技能的不足，执行不到位，等等一些列难题让渠道商们望而却步，那么从亚马逊的“信息公司”来看，渠道商们的大数据思维需要通过如下四大问题来验证：
问题1：是否分得清门店真正的大数据问题吗？
问题2：从门店的销售数据中，可以看到哪些层次？
问题3：门店的售后服务是成本，还是价值？
问题4：门店管理者是否有意愿跟分析人员说话？
通过上面四个简单问题的思考，渠道商们是否具备大数据思维的疑问基本上可以得到一个明确的结论。进而根据结论，来决定是否具备大数据思维，进而确定门店未来的销售策略和销售方式，这样会比盲目跟进大数据思维更有效。
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