392 ventas por segundo

La temporada de regalos toca a su fin. Ya solo queda desempaquetar los últimos. O quizá comprar algún detalle de última hora. ¿Eres de los que corre en el último momento a la tienda del barrio? ¿O de los que prefiere sentarse en frente del ordenador y pedir compulsivamente? Si eres de los segundos, probablemente hayas oído hablar de Amazon. Bueno, en realidad, quién no ha oído hablar de Amazon.

El secreto, o uno de los secretos, de la que se ha convertido en la plataforma de comercio electrónico más grande del mundo (con permiso de Alibaba), es, probablemente, su buscador. ¿Te has fiado alguna vez de sus resultados? ¿Te has dejado aconsejar por la pantalla? A que sí.

Si tienes 10 minutos y la paciencia necesaria para llegar al final, verás cómo Amazon ha transformado una web en un ser casi inteligente. Casi todo con big data.

Cada año escuchamos la misma historia durante las navidades (y el Black Friday): «Amazon ha batido récord de ventas».

Sólo a través de sus cuentas premium, Amazon envió en Diciembre más de 200 millones de artículos alrededor del globo. A 185 países. Para ser más exactos, sólo 9 países del mundo se quedaron sin artículos del gigante de las ventas. Entre otras cosas, Amazon vendió tantas linternas que serían suficientes para iluminar 8 campos de fútbol. O tantos juegos de Jenga como para alcanzar la punta del Empire State 70 veces. Y muchos otros fun facts (hechos divertidos) que se pueden leer en su web.

Online desde 1995, Amazon llegó a España en 2012. El primer almacén ocupaba 28,000 metros cuadrados, unos 6 campos de fútbol (sí, es un símil muy recurrido). Poco después, se dobló el tamaño. Y ahora planea añadir una superficie equivalente a 9 campos de… ¡fútbol! a su centro logístico de San Fernando de Henares, en Madrid.

En este almacén, Amazon tiene más de 48 millones de productos a la venta. Y desde aquí, durante el último Black Friday, se cerraron nada menos que 392 ventas por segundo, más de medio millón de artículos despachados en un día.

Pero aunque estos nos puedan parecer números muy grandes, no es este el big data del que Amazon se aprovecha. La compañía de e-commerce registra todos los movimientos de sus clientes, movimientos donde la gente se deja pasta (que son los que más importan) y los convierte en información útil para mejorar su servicio. Eso, a grandes rasgos.Qué significa para Amazon el big data

• Un sistema. Para monitorizar, seguir y asegurar los más de 1,500 millones de artículos que tiene a la venta en sus 200 centros alrededor del globo.

Cada artículo tiene una identificación única en el mundo y, aunque Amazon intenta mantener los stocks de cada país, los artículos se intercambian entre territorios rápidamente si es necesario. Es decir, si la demanda de balones se dispara en Francia, el sistema ordena de inmediato que parte del stock de España se envíe a Amazon.fr.

• Un servicio. Sí, Amazon empezó vendiendo libros, pero hoy es mucho más que eso. Su plataforma Amazon Web Service ofrece cantidad de servicios informáticos en la nube, o lo que es lo mismo, herramientas con las que trabajar sin necesidad de instalar nada en tu ordenador.

Entre estos servicios hay plataformas de recolección y almacenamiento de datos o computación. La herramienta Amazon Elastic Mapreduce está basada en Hadoop (un entorno de software libre que todavía no alcanzo a comprender pero que usan empresas líderes como Yahoo, Dropbox o Netflix).

• Publicidad. Aunque el negocio de Amazon ha estado siempre en las ventas y no en la publicidad, Jeff Bezos (el jefazo) parece haberse dado cuenta del potencial publicitario de su empresa.

Desde finales de 2012, según informa MIT Technology Review, Amazon selecciona, ordena y empaqueta los datos de todos sus clientes. Todo empezó como un experimento con tecnología de terceros, pero hoy Amazon cuenta con su propia plataforma que genera estadísticas y datos basándose en el comportamiento de sus clientes. Y claro, le vende los resultados a terceras compañías.

Al igual que tras una búsqueda en Google recibes varios anuncios segmentados (es decir, anuncios que, por tu comportamiento, te podrían interesar más que a otros), una compra en Amazon tiene consecuencias similares. En los próximos años se espera que esta herramienta sea más específica -y que acierte con lo que de verdad quieres pero no sabías que necesitabas-.

 

• Recomendaciones

Aunque lo deje casi para el final, este es quizá el punto que más puntos (redundando) le haya dado a Amazon. El sistema que consigue que, tras buscar un artículo, de los 2,500 que tienen relación con tu búsqueda se seleccionen 16 de entre los cuales, con casi toda probabilidad, acabarás eligiendo uno. Y en un último impulso consumista, se atreva a recomendarte otros artículos que, habitualmente, se compran de forma conjunta.

Para todo ello, Amazon cruza en tiempo real datos (big datos) procesados de varias fuentes (entre ellas tu historial como cliente) con los datos que se generan en el mismo momento de la búsqueda (como los clicks que se han hecho o las palabras escritas). Vamos con un ejemplo.

Busco “funda portátil” en Amazon.es, y en menos de un segundo me aparece el resultado. 292,757 resultados para ser más exactos. Y 16 han sido seleccionados para aparecer en la primera página y tener muchas posibilidades de que acabe por comprarlos. ¿Han sido seleccionados al azar? Ni mucho menos.

“Amazon elabora un ranking en función de la probabilidad de que le guste a la persona que está comprando y que además está haciendo una búsqueda en términos concretos”, explica el profesor de minería de datos Daniel Egger, de la Duke University de Estados Unidos. “Y luego te muestra los primeros resultados de ese ranking tras un rápido análisis de datos”.

Según explica Egger, uno de los muchos gurús del big data, el sistema de Amazon, sus “robots”, estudian lo que el cliente escribe y sitúan la búsqueda en un área temática. A través de un índice de vocabulario en el que incluye un amplio tesauro con multitud de sinónimos, los robots establecen qué subcategorías son más relevantes para el cliente y su búsqueda y, dentro de las mismas, qué artículos se venden mejor.

“El sistema intenta darle a la gente lo que busca pero no sabe cómo pedir, en lugar de darle justo lo que cree que quiere pero le defraudará”, puntualiza Egger durante un curso online sobre métricas de negocio en el que utiliza Amazon como caso práctico.

Volvamos al ejemplo de la funda para el portátil (de mi madre). Pongamos que me decido a comprar el tercer resultado de la búsqueda.

Click. ¡Anda! Comprados juntos habitualmente… Un ratón inalámbrico, ¡qué interesante! Me lo pido.

Al margen de mis reflexiones consumistas, este apartado -comprados juntos habitualmente- es otro buen ejemplo de big data. Amazon lleva años elaborando una gran base de datos con todas las compras de más de un artículo y, simplemente, me ofrece uno de los artículos que habitualmente se compra junto a la funda de portátil elegida. La palabra habitualmente no es casualidad. El sistema no tiene por qué mostrar el que más se vende, sino el que tiene más posibilidades de ser vendido una vez que ya has decidido comprar el primer articulo.

Ya al final de la página de compra, aparece una tercera e interesante opción. Artículos que se compran tras ver tu producto. Por si no las tenía todas conmigo, se me muestra una lista con artículos que otra gente ha comprado después de ver (y no comprar) la funda que yo he elegido. Este ranking se elabora con todos los clicks en páginas de artículos que se hacen por sesión antes de cada compra. Es decir, todo el camino que el cliente recorre antes de hacer su compra.

Ahora en serio. Amazon tiene 244 millones de usuarios activos. Y guarda todo eso, y mucho más, de cada uno de ellos. Esto sí que son (very) big data. O más big aún, los más de 25,000 millones de dólares que ingresa por trimestre. Eso sí que son números de los grandes.

¿Y qué prepara Amazon para el futuro?

Si lo supiese de verdad, no estaría aquí. Pero gente que sabe mucho apunta que la inteligencia artificial (basada en los datos de los clientes) y el aprendizaje automático (o machine learning) son algunos de los caminos a seguir.

“El software de aprendizaje automático puede predecir qué es lo que un cliente va a hacer en los próximos cinco segundos o en las próximas semanas. Es reconocimiento de patrones de comportamiento a gran escala”, explica Ralf Herbric, director de machine learning para Amazon Europa, en un artículo publicado en el Wall Street Journal.

El principal objetivo de todo esto es predecir qué se va a comprar, no solo para usar los datos a favor de la propia Amazon, sino para venderlos a otras compañías que puedan estar interesadas en las predicciones.

Algo importante se tiene que estar cociendo cuando Amazon tiene ya una veintena de centros de investigación en el mundo trabajando en la inteligencia artificial.

Pero eso ya queda para otro post, que hoy es día de Reyes y toca disfrutar de los regalos -aquellos que tengan la suerte de tenerlos-.

Ya sean comprados por Internet o en la tienda del barrio.