10亿种日常产品推介为RichRelevance客户带来几十亿美元的销售收入

亚马逊率先推出以下几种网络销售方式，如“你买过的产品”、“你可能喜欢的产品”以及“买过X产品的人也购买Y产品”等。现在，亚马逊科技背后的主要负责人每天为美国十大在线零售商中的六家推荐着10亿种产品。五年前，这些主要负责人发明了“软件即服务”(SAAS)个性化引擎RichRelevance。

“按年度计算，我们达成的交易价值几十亿美元，”RichRelevance首席执行官大卫·泽林格(David Selinger)昨天给我打电话时这么说道。“一般来说，我们客户的营收增长率能达到3%至15%的水平，而且最近一个客户——五大网络零售商之一的客户——的营收增长率为11%。”

如何实现的呢?

亚马逊的产品个性化引擎团队负责人泽林格将RichRelevance的秘密称之为“集成学习”。 这是一个机器学习引擎，它观察人们长期以来的购买对象，以及他们逛商店时只看不买的东西。通过观察单个及多个购物者的购买体验所反映出的趋势，RichRelevance做出聪明的且可能吸引买家的建议，从而提高客户的营收。在同一领域内，其他公司还包括PredictiveIntent及Barilliance。

每天推荐10亿种产品是一个重要的里程碑，而且在过去的一年里，这家公司的营收增长了73%、客户数量增长了43%，今年它将新聘一名总裁，帮助公司的增长。

“成立当年，我们拥有150名员工，现在员工数量已经增长了20%，”泽林格说道，“我们公司的规模正在迅速增长，但是摆在我们面前的机会的增长速度则更快。”

MicroStrategy和Lawson Software前执行副总裁、Cartesis公司首席运营官爱德华多·桑切斯(Eduardo Sanchez)原打算推出基于数据的推荐引擎。不过，他意识到这一领域发展得太快。泽林格表示：“所以，他决定加入我们，而不是击败我们。”

（via VB）

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