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理解顾客如何利用网站的研究内容可以更好地了解如何与每个顾客的个体进行交互，以及网站的某个方面是否促进了销售。通过观察顾客在购买过程中所探究过的选项，可以推断出他们所看重的因素。
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例如，考虑一个专注于销售电影的在线商店。如果某些顾客习惯于在做出最终购买决定之前查看视频的各种格式，如标准格式、宽屏、扩展或者高清格式，这意味着虽然大多数时间他们可能都会购买某一种格式，然而，他们对于不同格式其实是无所谓的。那么，可以每次都向这些查看过所有格式的顾客显示所有的版本。然而，如果知道某一顾客从来都只购买某一种特定的格式，为何还要让她从各种DVD版本中进行挑选？
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另一种利用网络数据理解顾客研究模式的方法是，鉴别网站提供的哪些信息对顾客是有价值的，尤其是对那些最重要的顾客。顾客在购买之前查看评论、附加图片以及技术说明的频率是多少？要注意，通过跟踪不同的会话并结合其他的顾客数据，可以获知顾客在某一天调研之后又在哪一天完成了购买。最终的购买事件通常是目标极其明确的网络会话，因为它完成了最终的交易。需要将网页浏览历史拼接成一幅完整的图像。或许企业正在考虑去除掉的某些很少被用到的网站特性，对于某一类非常重要的顾客来说却是不可或缺的。在这种情况下，这些特性应该被保留。
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研究的力量
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我们不再必须进行昂贵的、小规模的调研，以了解顾客如何在做出购买决定之前调研所需购买的商品。通过网络数据可以了解到顾客个体和顾客群体分别所看重的因素。而且，还可以避免某些顾客言行不一致的风险。这样做的话，你将看到真相。
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企业可以发现一些顾客的异常行为，他们在查看完详细的产品说明后放弃了购买，但是那些没有看过产品说明的顾客都没有做出此举动。通过查看页面上的内容，也许会发现产品描述不够清楚或者某项说明有所疏漏。通过对产品描述进行升级，销售业绩可以获得提升。
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阅读评价是非常重要的指向标，它能反映出顾客所看重的那些特征。哪些顾客很看重评价？哪些无所谓？哪些商品在评价被阅览后失去了顾客？商品评价可以帮助提升和突破销售业绩。一旦你知道了哪些顾客通常在阅读评价后购买商品，如果你发现他们在看了某件商品的评价后却放弃了购买，你就应该查看一下这些评价了。或许有一些负面的评价会被发表，你可以确认这些评价是否属实，他们提出了什么问题，然后设法处理这些问题。
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最后，弄清楚每个顾客所看重的网站特性，以及顾客如何通过网站进行商品调研，可以让网站更好地贴近顾客。对于那些总爱查看详细产品说明的顾客，或许可以在他们浏览商品的时候马上就把产品说明呈现出来。而对那些总爱浏览图片的顾客，或许可以给他们呈现全尺寸的图片而非缩略图。重点是要让你的顾客可以更加容易地进行调研，从而在他们准备调研和购买的时候，他们会选择你而不是和其他商家进行比较。
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2.2.4 反馈行为
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顾客能够提供的最有价值的信息是关于商品和服务的详细反馈信息。事实上，顾客愿意花时间做这件事情意味着他们钟情于某一品牌。通过文本挖掘理解顾客反馈的语气、意图和主题，可以更好地了解这个顾客所看重的因素。
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某些顾客是否会按照惯例在购买商品后发表评论？如果这些评论通常是积极的，而且会继续被其他顾客阅读到，那么给予这些顾客特殊的激励以获得他们持续的积极评价将是明智的。类似地，通过分析顾客在线求助会话中的问题和评论，不仅可以获悉顾客普遍想要了解的事项，也可以获悉某个特定顾客想要了解的事项。如果通过分析发现某个特定的顾客总是非常看重这些特征，那么可以向这位顾客推荐其他具有类似特征的商品。
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某个顾客是否是Facebook的粉丝？他或她是否在Twitter上关注了你？通过查看顾客通过这些渠道发表的评论和问题，可以对他们的好恶获得更多的了解。另外，一旦识别出那些在社交媒体上非常积极地发表关于某个公司评论的顾客，企业可以考虑培养他们成为具有影响力的品牌大使。这些顾客为你的品牌带来的影响力值得你对他们付出额外的关注。要注意顾客的影响力并不一定和他们的个人价值紧密相关。一个通常享受标准待遇的、中等规模的客户可能非常活跃，他们影响力的价值超出了他们实际为销售带来的价值，提高他们的待遇级别是非常明智的做法。
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2.3 行动中的网络数据
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企业永远无法获知关于顾客的所有情况，我们只能根据可用的信息做出假设。如果只能窥见其中的一部分，根据它们推断出的全景，其准确程度通常已经足以保证完成工作。然而，也许那些缺失的信息描绘出一幅和预期大相径庭的景象。在这种情况下，所做出的决定即使不是完全错误的，也不会是最优的。
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因此，企业应当努力收集和分析尽可能多的数据。我们已经讨论过了很多不同种类的网络数据及其广泛应用。现在，让我们继续前进，来看一些特殊的例子，例如，关于企业如何利用网络数据来提升已有的分析、促生新的分析，从而提升其业务水平。
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2.3.1 最优的推荐商品
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一个很常见的市场分析是针对每一个顾客做商品推荐。在所有可用的选项里，接下来应该向顾客推荐哪件商品，从而使成功的几率最大？拥有网络行为数据可以完全改变推荐商品的决策，并且使这些决策更加稳健。
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假设你在一家银行工作，你知道顾客Smith先生的如下信息。
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■ 他有4个账户：支票、储蓄、信用卡和汽车贷款。
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■ 他每个月完成5次存款和25次提款。
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■ 他从未亲自前往一个支行。
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■ 他的储蓄共计50000美元。
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■ 他的信用卡和汽车贷款总额为15000美元。
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