英语高分作文
从根本上说，这家零售巨头的推荐系统是基于一些简单的元素:用户过去购买过什么，他们的虚拟购物车中有哪些商品，他们评价和喜欢的商品，以及其他客户查看和购买过什么。亚马逊(Amazon)将这种本土数学称为“项目对项目的协同过滤”，并使用这种算法为回头客大量定制浏览体验。一个小工具爱好者可能会发现亚马逊网页上有大量的设备建议，而一个新妈妈可能会看到这些提供婴儿产品的网页。
从亚马逊的成功来看，推荐系统是有效的。该公司报告称，第二财季销售额增长29%，达到128.3亿美元，高于去年同期的99亿美元。可以说，这种增长很大程度上与亚马逊将推荐整合到从产品发现到结账的购买流程的每个早期部分的方式有关。去Amazon.com，你会发现多个窗格的产品建议；导航到一个特定的产品页面，你会看到“经常一起购买”的商品或者顾客也购买的其他商品。该公司对这些建议的有效性仍然三缄其口。(“我们的使命是通过让顾客意外发现好产品来取悦他们，”亚马逊发言人告诉《财富》。“我们相信这每天都在发生，这是我们衡量成功的最大标准。”)
亚马逊还通过电子邮件向用户提供推荐。尽管网站推荐过程更加自动化，但至今仍有大量的人工操作。据一名员工称，该公司为一些员工提供了许多软件工具，以根据购买和浏览行为锁定客户。但是实际的瞄准是由员工而不是机器来完成的。如果一名员工的任务是推销一部电影，比如《美国队长》，他们可能会想出类似的电影名称，并确保看过其他漫画动作片的客户收到一封电子邮件，鼓励他们将来看看《美国队长》。
亚马逊员工研究关键的参与度指标，如打开率、点击率、选择退出——所有这些都是任何公司电子邮件营销渠道的标准——但鲜为人知的是，该公司采用适者生存型收入和邮件指标来优先考虑亚马逊电子邮件生态系统。“这挺酷的。这位员工告诉《财富》杂志(Fortune)，基本上，如果一个客户既有资格接收图书邮件，又有资格接收视频游戏邮件，那么平均每封邮件收入较高的邮件将胜出。“现在想象一下，在每个产品线的范围内，客户有资格收到几十封电子邮件，但只有最有效的一封到达他们的收件箱。”
这种策略可以防止电子邮件收件箱被淹没，至少不会被亚马逊淹没。同时，它最大限度地增加了购买机会。事实上，这类邮件的转化率和效率“非常高”，明显比现场推荐更有效。据Forrester分析师Sucharita Mulpuru称，根据其他电子商务网站的表现，在某些情况下，亚马逊网站推荐的销售转化率可能高达60%。
然而，尽管亚马逊的推荐被许多公司观察家认为是一个杀手级功能，但分析师认为还有很大的增长空间。“电子商务行业普遍认为亚马逊的推荐引擎是一个次优的解决方案，”Mulpuru说。富国银行的分析师Trisha Dill表示，很难指责亚马逊的推荐，但她也表示，该公司在为用户提供更相关的商品方面还有很多工作要做。她举了一个例子，她收到了一封推销电锯手提箱的邮件。(她没有电锯。)
除了提高推荐本身的准确性，亚马逊还可以探索更多接触顾客的方式。该公司已经开始销售以前批量销售的商品，比如一副纸牌或一罐肉桂，这些商品因成本太高而无法单独运输。顾客可以购买它们，但前提是他们的订单总额达到或超过25美元。但当订单超过定价阈值时，该公司可以在结账时积极推荐这些附加产品，就像传统超市在收银台有口香糖和糖果等冲动购买的商品一样。
在那个时候，亚马逊的顾客，就像他们在超市里一样，可能会想，“只不过是多了几块钱而已。为什么不呢？
推销员亚马逊的秘密
我们都知道，像脸书、谷歌和苹果这样的公司非常了解用户。其实亚马逊可能更好。这个零售巨头每天都在证明这一点。根据市场研究公司的数据，亚马逊网站推荐的销售转化率可以高达60%。
当亚马逊在其网站上向你推荐产品时，绝不是漫无目的的。
从根本上说，这个零售巨头的推荐系统是基于一系列基本要素:用户过去买过什么产品；他们的虚拟购物车里有什么；哪些商品被他们评价过或“赞过”；其他用户浏览和购买的内容。亚马逊将这种自研算法称为“从项目到项目的协同过滤算法”。依靠这种算法，亚马逊为回头客提供了深度定制的浏览体验。数码发烧友会发现，亚马逊上到处都是新潮电子产品的推荐，而新妈妈们看到的都是婴儿用品。
亚马逊现在大获成功，推荐系统肯定功不可没。2012财年第二财季，亚马逊营收达到1283亿美元，与去年同期的99亿美元相比增长29%。毫无疑问，如此惊人的增长一定离不开推荐系统。亚马逊将其深度整合到购物流程的方方面面，从商品发现到结账支付，几乎无处不在。登录Amazon.com，你会看到很多产品推荐板块；当你点击一个产品的网页时，“人气组合”、“浏览过该产品的用户还购买了其他产品”等栏目令人印象深刻。然而，亚马逊对推荐系统的效率守口如瓶。亚马逊发言人告诉《财富》杂志，“我们的任务是取悦用户，让他们在不经意间发现精彩的产品。我们相信快乐每天都会出现，这是我们衡量成功的标准。”
亚马逊也可以通过电子邮件发送推荐。虽然亚马逊网站的推荐系统大多依靠自动化，但仍有一些部分需要大量人工参与。亚马逊的一名员工表示，该公司提供了很多软件，可以根据用户的购买和浏览行为来筛选目标用户。但是最终目标的确认还是要靠人力而不是机器。如果一个员工负责推广一部电影，比如《美国队长》，他可能会想到其他类似的电影。他希望确保看过其他卡通动作电影的用户可以收到亚马逊的电子邮件，鼓励他们登录亚马逊购买《美国队长》。
亚马逊员工研究电子邮件阅读率、点击率和退出率等关键参与指标——这可以说是任何公司电子邮件营销渠道的标准做法——但鲜为人知的是，亚马逊根据电子邮件收益率等指标对电子邮件生态系统进行优先排序。一名员工告诉《财富》:“这个功能太神奇了。基本上，如果一个客户有资格同时收到书籍和视频游戏，那么(亚马逊最终会发给他)它会带来更高的平均收入。想象一下，在每一条产品线上，客户都有资格收到几十封邮件，但他们最终只会收到最好的一封。”
这种策略可以防止收件箱被亚马逊的广告邮件塞满，同时最大化购买机会。事实上，这类邮件的转化率和效率“非常高”，远高于网站推荐的效率。研究公司Forrester分析师苏·查里塔？Mulpru表示，根据其他电子商务网站的表现，在某些情况下，亚马逊网站推荐的销售转化率可以高达60%。
尽管许多亚马逊观察家将推荐视为其杀手级应用，但分析师认为它仍有很大的改进空间。Mulpru说:“电子商务行业的普遍观点是，亚马逊的推荐引擎是一个次优选项。”富国银行的分析师Mupru？特丽莎。Thiel表示，虽然亚马逊的推荐几乎无可挑剔，但在为用户提供更多相关产品方面，它还有很多工作要做。例如，她收到了一封推销电锯便携盒的电子邮件。(但是她没有电锯。)
除了提高推荐本身的准确率，亚马逊还可以探索更多赢得用户的方法。目前，该公司已经开始销售以前分批销售的商品，如一副扑克牌或一罐肉桂，这些商品太贵，无法单独交付。只有当客户的订单金额大于或等于25美元时，才能购买这些商品。但是，当顾客结账时，如果订单金额超过这个门槛，亚马逊可以主动推荐这些额外的商品，这与传统超市在收银台放置口香糖、糖果等冲动型消费品非常相似。
那时候亚马逊的客户会想，“钱不多。为什么不买？”就像他们在超市的反应一样。