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亚马逊公司的创始人兼总裁决定根据客户的购买喜好为其推荐具体的书籍。于是，公司的工程师从沉淀的数据中开始挖掘，哪些客户买了些什么书，哪些书客户只浏览却没有购买，客户浏览了多久并且同时购买了哪些图书……这些数据挖掘最终形成了“协同过滤的专利算法”。这一算法连同其他各种行业规则混杂的消费者场景意图模块，可以让推荐变得快如闪电。在对比了计算机生成的内容和评论家创作的内容所创造的销售业绩之后，编辑们不得不服气。于是，这个金光闪闪的书评组被解散了。尽管计算机并不知道为什么喜欢海明威的客户会购买菲茨杰拉德的书，但是这并不重要，重要的是销量。
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2012年2月16日，《纽约时报》刊登了查尔斯·杜希格撰写的一篇题为《这些公司是如何知道您的秘密的》（How Companies Learn Your Secrets）的报道。文中介绍了这样一个故事：
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一天，一位男性顾客怒气冲冲地来到一家折扣连锁店Target（中文常译为“塔吉特”，为仅次于沃尔玛的全美第二大零售商），向经理投诉。因为该店竟然给他还在读高中的女儿邮寄婴儿服装和孕妇服装的优惠券。
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但随后，这位父亲与女儿进一步沟通发现，自己的女儿真的已经怀孕了。于是致电Target并道歉说，他误解商店了，女儿的预产期是8月份。
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一家零售商是如何比这位女孩的亲生父亲更早得知其怀孕消息的呢？这里就需要用到“关联规则+预测推荐”技术。
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事实上，每位顾客初次到Target刷卡消费时，都会自动获得一个唯一的顾客识别编号（ID）。以后，顾客再次光临Target消费时，计算机系统就会自动记录顾客购买的商品、时间等信息。再加上从其他渠道取得的统计资料，Target便能形成一个庞大的数据库，用于分析顾客的喜好与需求。
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有了数据，特别是有了大容量的数据，后面的问题就简单了。Target的数据分析师开发了很多预测模型，其中怀孕预测模型（Pregnancy-prediction Model）就是其中的一个。Target通过分析这位女孩的购买记录——无味湿纸巾和补镁药品，就预测到这位女顾客可能怀孕了。而怀孕了，未来就有可能需要购置婴儿服装和孕妇服装，多么贴心的商店啊！
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如果将这些数据跟品牌内容相结合，就不是寄送优惠券那么简单了，还可以通过往女生的手机或者邮箱推送一些关于怀孕的生理和安全知识，那营销的效果自然也会不同凡响。当然，这些数据的使用需要在尊重消费者隐私的前提下。
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根据这个故事，此前大家编了一些关于未来大数据串联之后的营销段子，虽然目前看来只是个笑话，但是可以想象在不久的未来，也许段子中的一幕会变成现实。
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某必胜客店的电话铃响了，客服人员拿起电话。
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客服：必胜客。您好，请问有什么需要我为您服务的？
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顾客：你好，我想要一份……
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客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。
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顾客：16846146×××。
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客服：陈先生，您好！您住在泉州路一号12楼1205室，您家电话是2624×××，您公司电话是4666×××，您手机号是1391234×××。请问您想用哪一个电话付费？
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顾客：你为什么知道我所有的电话号码？
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客服：陈先生，因为我们联机到CRM（客户关系管理）系统。
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顾客：我想要一个海鲜比萨饼……
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客服：陈先生，海鲜比萨饼不适合您。
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顾客：为什么？
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客服：根据您的医疗记录，您的血压和胆固醇都偏高。您可以试试我们的低脂健康比萨饼。
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顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种口味的？
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客服：您上星期一在国家图书馆借了一本《低脂健康食谱》。
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顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨饼，要付多少钱？
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客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。
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