我认为，最值得关注的事情是亚马逊货代把ASK、AVS等核心的“大数据×AI”技术作为一种服务提供给企业用户。亚马逊作出这一决策，一方面是为了获得足以拉动亚马逊物流整体业务的高收益，另一方面则是希望在服务企业用户的过程中积累更多的大数据，以此促进协同效应的产生。亚马逊正在全面使用恰逢天时的大数据与AI技术。
2017年5月，贝索斯在美国互联网协会举办的论坛上说：“现在这个时代可以称得上是科技的文艺复兴时期或黄金时代。在这几十年里，我们经历了机器学习和人工智能从科学幻想变成现实的整个过程。”贝索斯还谈到了AwS，他强调：“我们致力于研究机器学习，并取得了很多伟大的成就。不论是个人用户，还是组织用户，即便没有精通尖端技术的专家团队，也能通过我们的服务接触并享受到最先进的技术。目前，为了解决业务上的问题而亲自去钻研这些尖端技术显然是不现实的，因为这需要大量的专家和学者。现在，很多企业都不得不花费高额成本在人才市场上抢夺稀缺的机器学习领域的人才，从这样的人才争夺战中胜出并非易事。
得益于亚马逊FBA头程推出的网络服务，我们可以轻松地使用这些先进技术，并且可以为所有用户提供技术服务。亚马逊拥有这样的能力与优势。”随着AI技术的闪亮登场，亚马逊总算为长期以来积累的大数据找到了用武之地。天时已到，亚马逊终于可以把大数据与提高用户体验紧密联系起来了。此外，“大数据×AI”的技术还直接推动着亚马逊物流销售额的提升。从亚马逊主营业务的销售额计算公式就可以看出，为了提高销售额，亚马逊确实运用了大数据。对销售额进行因式分解，可以得到公式：销售额=顾客数量×客单价。进一步分解这个公式，顾客数量可以细分成普通顾客数量与Prime会员数量。提高连带率和购买频率则是提高客单价的传统手段。
在价格方面，亚马逊头程的一大特点是动态定价。具体来说，亚马逊并不会给所有商品都标上最低价，而是灵活运用“大数据×AI”的技术，给搜索量最多和最有人气的商品标上低价格。与竞争对手相比，亚马逊的这些商品非常便宜。不过，对于销量不高或需求不多的“长尾商品”，亚马逊FBA则不会降低价格，而是会毫不手软地赚取低成本所带来的差价。
那么，提高连带率(单个顾客购买商品的件数）和购买频率与Prime会员数量的增加两者之间有什么关系呢？Prime会员数量的增加直接促进了连带率和购买频率的提高。而且，亚马逊利用“大数据×AI”的技术组合让商品推荐更加精准，连带率也就相应地提高了。通过收购全食超市，亚马逊在正式进军生鲜食品领域的同时，也在向着进一步提高顾客购买频率的方向迈进。为了增加普通顾客的数量，亚马逊FBA头程在美国市场中率先推出了一项新的服务，顾客无须开设银行账户或办理信用卡，也可以在网上买东西。此项服务的目标群体是此前因没有银行卡而无法在网上购物的低收入人群。
我们可以看出，亚马逊为了提高销售额，在“销售额=顾客数量×客单价”这个公式中同样运用了“大数据×AI”的技术。本书第二章介绍过，打开市场突破口的方式有细分、瞄准和定位三种。假设以某一标准将市场分成A、B、C、D、E五个区。将市场分成五个区便是细分，选择A区就是瞄准，针对A区采取某种进攻方式就是定位。在细分市场中运用大数据技术时，有着眼于顾客的行为模式、着眼于顾客的心理活动和着眼于顾客的属性等不同的方式。所谓属性，是指顾客的性别、年龄、职业、学历和居住地等。企业很容易收集到与顾客属性相关的数据。但是，企业对顾客的行为模式与心理活动模式却知之甚少，除非专门组织问卷调查，否则很难收集到这些数据。
让人头疼的是，在营销过程中最有用的数据恰恰就是顾客的行为模式和心理活动模式的数据。亚马逊货代长期积累的大数据包含了从顾客行为模式、心理活动模式到各种属性的全面内容。因此，亚马逊所做的细分比一般的市场细分更精细，可以精确到“1人细分单位”乃至“0.1人细分单位”，这有效地促进了销售额的提升。
