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第一，从总体行情来看，搜索指数表明用户对三星手机的搜索明显多过苹果手机。长三角地区用户对苹果手机喜好度更高，而广东、福建等珠三角地区用户对三星手机喜好度更高。
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第二，从性别、年龄、星座等来看搜索指数和成交指数都表明男性比女性更喜欢买手机，女性和男性用户比例接近3∶7。25~29岁之间的年轻人购买手机多于其他年龄群。35~39岁的用户不喜欢买苹果手机，喜欢买三星手机。双鱼座、白羊座人士对苹果手机和三星手机都比较感兴趣。
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第三，从有特定爱好的人群来看，搜索指数和成交指数都表明，数码一族爱看手机、爱买手机，而且爱苹果手机超过爱三星手机。但手机对爱好收藏的人群来说可能毫无吸引力。户外一族和运动一族都想买手机，但他们对品牌的敏感度不高。
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第四，从消费层级来看，在网上消费手机的主力军还是中等收入人群。中偏低收入人群爱上网搜索手机但买的少。三星手机为中高客户群所接受的程度已经和苹果手机基本上不相上下了。而苹果手机在中低收入客户群的销售比例反而还比三星手机略高。
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通过淘宝指数分析，作为卖家，你是否感到能更加容易细致入微地洞察到你的潜在顾客？例如，如果你知道你的顾客是个收藏爱好者，那你可以马上决定无须多费力气向他推销手机了。
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同时，作为一个以“潮人”自诩的买家，你是否更加准确深入地体察到了消费潮流呢？例如，数据显示苹果手机已经开始更多为中低收入人群购买，不那么高级了，但中高收入人群买三星手机的已经和买苹果手机的差不多了。你会马上意识到，眼下买三星手机才更“潮”。
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图3–11 淘宝指数
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产生商业价值的多类型数据交叉分析不一定需要大数据分析技术。支付宝的复杂网络计算等数据挖掘技术实际上也都还在主流软件技术的处理能力之内。目前还处于大数据时代的早期，有些号称数据挖掘的产品其实还不能解决大数据环境下的数据挖掘。有的最多只能称之为机器学习系统，或统计分析、实验系统原型，有的解决不了海量数据的分析，有的精准度达不到要求，有的稳定性不行，实际上这些都算不上是大数据概念之下的数据挖掘技术。
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由此可见，充分用好第三方支付机构较小但较丰富的数据，并合理地引入外部数据资源，丰富数据交叉分析维度，确实可产生很大的数据分析价值。第三方支付机构完全也可实现建立在小数据基础上的商业智能。
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当然，随着移动社区向第三方支付领域的快速渗透，未来完全可能形成建立在以移动社区产生的大数据基础上的商业智能。届时，第三方支付机构已充分实现了小数据掘金。在此之外不能解决的分析需求，才有可能需要引入社交媒体等数据规模极大的数据源。一旦把社交媒体数据引入数据挖掘和分析，对现有硬件和软件都是极大的冲击。企业必须在需要与可能、成本与收益之间进行权衡与取舍。
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总的看来，第三方支付充分用好小数据挖掘，未来根据形势发展适时开展大数据挖掘，是其推进商业智能发展、形成持续竞争力的可行路径。
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小数据驱动的商业智能应用
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数据挖掘技术能解决的典型商业问题包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。
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对第三方支付机构获得的用户高附加值交易行为数据进行深加工，可对用户交易行为、交易信用、金融及衍生服务需求的规律做出准确的分析和预测。这种以交易为基础的小数据挖掘实现的商业智能主要体现在精准营销、信用中介两大领域。
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精准营销
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在市场营销领域，数据可以用来洞察用户，例如衡量用户的生命周期价值或者预测可能的购买行为，这对于企业正确决策并提升业绩至关重要。
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市场营销追求商户曝光率，目标是提高用户转化率。市场营销既要不断形成新客户，也要发掘好老客户价值。数据量增加和质量增强，会提高存量用户的黏性，提高现有用户的每用户价值贡献率（APRU值），而且会因为市场营销吸引更多的新用户加入。电信、零售、商业银行、信贷机构等行业，均被评为数据智能和可用性提高10%，新顾客收入提升最大的十大行业之中（见图3–12）。
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图3–12 数据智能和可用性提高10%，新顾客收入提升最大的十大行业
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第三方支付作为准金融机构，数据智能的效果与这些行业接近，这是由第三方支付数据的特征决定的。