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这不仅仅关于网络数据
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本章中所讨论的概念可以应用于很多种不同的接触点，包括信息服务亭及移动应用等。不要将你的思考仅仅局限于网络数据。
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2.1.5 关于隐私
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今天，隐私是一个很大的问题，而且以后这个问题会越来越严重。必须认真考虑需要收集什么数据以及如何利用它们。你不仅要遵守正式法律的限制，也不能逾越顾客能够接受的底线。企业应当尽量避免顾客把它们的项目当作某种令人毛骨悚然的事情或者“侵入”。隐私是值得企业深入讨论的问题。本书无法覆盖所有关于隐私的话题。然而，我们还是会探讨一种在通过分析网络数据获益的同时，并兼顾隐私考虑的方案。
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即使企业想要采取一些保守的措施，仍然有从网络数据中获益的方法。即使不愿意和每个顾客进行单独交互，或者将所有数据与可识别的顾客资料相匹配，网络数据仍然是有价值的。对每个顾客，通过其登录记录、cookie或者类似信息，都有一个唯一的、随机的、与个人身份无关的ID与之相匹配。这些识别号可以被当作是“face-less（蒙面）”的顾客记录。尽管所有与该ID相关的数据都来自于同一个人，执行分析的人员却无法将这些ID与实际顾客相匹配。然而，通过在顾客中寻找某些模式，仍然可以完成分析。这些模式是强大的，而且并非只有弄清楚每个人具体做了什么事情才能发现它们。
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考虑一下蒙面顾客的分析
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顾客分析中的很多价值都来自于可被识别的汇总模式。如果你直接销售商品给顾客，你所需要做的仅仅是通过名字或地址进行身份识别。还有很多具有很高价值的分析仅仅通过查看蒙面顾客的数据来完成。在这种方法中，分析专家所知道的顾客信息，仅仅是一个随机的、无法追溯的数字。不要错过这些分析可以带来的收益。
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重要的是，从蒙面顾客中得出的模式，而不是顾客的具体行为。在这个例子中，个体的重要性仅仅体现在他们作为模式分析的输入数据。为了获取价值，并不需要识别每个具体的个体。通过今天的数据库技术，分析专家可以在不涉及个体识别的前提下完成分析。这样可以消除很多关于隐私的忧患。当然，很多企业实际上也是通过这种分析来识别和定位具体顾客的。想必这些企业都已经制定好了关于隐私的政策，包括什么情况下不应该参与，并且谨慎地遵守这些隐私政策。
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2.2 网络数据揭示了什么
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既然我们已经讲到了什么是网络数据，下面让我们再深入一些吧。在很多具体的领域中，企业可以通过网络数据更好地理解它们的顾客。如果不能驾驭这种大数据，将很难获得这种洞察。在本节中，我们首先将明确一些可以从网络数据中获得这种洞察的领域，在最后一节再探讨详细的使用案例和应用。
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2.2.1 购物行为
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一个理解购物行为的很好起点是弄清楚顾客是如何进入一个网站并开始购物的。他们使用什么搜索引擎？他们输入了什么搜索关键词？他们使用了以前收藏的书签吗？分析专家可以获取这些信息并从中寻找一些模式，例如，哪些搜索关键词、搜索引擎以及推荐网站与更高的销售率相关联。需要注意的是，分析专家不仅可以查看给定网页中哪些产品的销售率更高，还可以查看同一顾客在哪一段时期的购买率更高。将网站的销售和顾客购买行为跨渠道地结合起来，这才是价值的体现。
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一旦顾客登录了网站，他们便开始查看所有浏览到的商品。我们需要鉴别出哪些顾客仅仅看了商品的登陆页面后便离开，哪些顾客更进一步地进行查看。谁查看了附加照片？谁阅读了产品评价？谁看了详细的产品说明？谁看了运输信息？谁利用了其他网站上可用的信息？例如，鉴别出哪些商品被选择进行“比较”。最后，很容易鉴别出哪些商品被加入了意愿清单或购物车，以及后来它们是否被移除。
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读懂顾客的想法
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网络数据是独一无二的，它让你可以知晓顾客接下来会买什么以及他们的决策过程是如何进行的。这使得企业可以积极地推动顾客去完成他们还未完成的交易。提供正确的选择，顾客几乎会认为在他们购买商品的时候，你读懂了他们的想法。
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网络数据带来的一个非常有趣的功能是在顾客购买前弄明白他们所感兴趣的商品捆绑。在顾客完成购买后，紧跟着推销其他商品的做法已经落伍了。相反地，在第一时间，就应该查看他们所浏览的东西，并向他们提供完整的商品捆绑。
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例如，假设有位顾客正在浏览电脑、备份硬盘、打印机以及显示器。似乎顾客正在考虑对整套PC系统进行升级。你可以立即提供一套包括了顾客浏览过的所有部件的套装。不要等到顾客购买电脑后再提供通用配件的套装。在顾客购买之前提供定制的捆绑优惠，比在他们购买之后再推荐一些通用的配件效果更好。
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2.2.2 顾客的购买路径和偏好
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利用网络数据，并通过查看顾客在网站中的浏览历史，可以弄清楚他们做出最后购买决定的过程。同样也可以洞察他们的偏好。花一点时间来想一下关于航空公司的例子。航空公司可以通过预订的机票来了解顾客偏好。例如，这些机票是提前多久被预订的？哪些价格的舱位被预订了？航班是否跨过了周末？这些信息都是有用的，但是航空公司还可以从网络数据中获取更多的信息。
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航空公司可以鉴别出哪些顾客更看重便利性。这些顾客通常只搜寻特定时间的直飞航班。只有在价格相差很大而只牺牲一点点便利性的前提下，他们才可能不去选择最便捷的直飞航班。也许一位顾客在纽约JFK机场转机会比直飞LaGuardia机场省下700美元。他将在JFK机场停留30分钟，所需的额外出租车费用只有20美元。在这种情况下，一个倾向于便利性的顾客也许会选择省下这700美元而承受在JFK机场转机的稍许麻烦。然而，如果差价只有200美元而航班最终到达的时间会晚2个小时，倾向于便利性的顾客仍将坚持最便捷的选择。
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航空公司还可以鉴别出那些价格至上的顾客，他们愿意查询很多航班，并从中选择价格最优的。只有在牺牲适度的价格可以极大地提高便利性的前提下，这些顾客才有可能违背价格第一的原则。例如，对于某一个顾客，上午10点出发的价格是220美元，而6点出发的价格是200美元。对于价格至上的顾客，4个小时的额外睡眠价值20美元，因此她会选择为稍晚的航班支付这20美元的溢价。
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基于搜索模式，航空公司可以知道某一顾客是偏好于特价机票还是特定目的地。她是否研究过了所有的特价机票，然后为她的旅程选择了其中一张？或者她仅仅查看了到某一特定目的地的机票，然后就为它进行了支付？例如，对于一个大学生，很多个春季假期旅行地对他来说都是一样的，他会选择其中价格最优惠的那个。而另一方面，一个定期回家的顾客仅仅对飞往其家庭所在地的航班感兴趣。
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如果能够知道顾客经常浏览到某些目的地的周末特价机票，这将是非常有益的，从中可以知道这些顾客所看重的因素。对于某些顾客，任何时候都可以回家，关键是要等到飞往其目的城市的特价机票。一旦他们看到了特价机票，便会马上预订。一旦这个模式被识别，航空公司便可以更好地预知顾客的需求。
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