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☆通过设置“触点”优先级，我们可以显著提高满足客户需求的效率。
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☆通过动态利用统计学分析，我们可以更好地调整针对单一客户的市场营销与经营活动。
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总的来说，在智能数据流程中，我们可以基于更智能化的聚类分析，总结出具有良好投入产出关系的市场营销措施。此处，智能数据聚类分析起到了决定性的作用。因为，得益于规律性重复的、集成化的交易数据、互动数据和消费行为数据分析，智能数据流程不仅仅只是更准确地表述一个客户购买某个商品的可能性有多少。作为一个自学习系统，智能数据流程还能够描述出客户将会在何时、通过哪个渠道、以怎样的价格购买。
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我承认，这听起来更像是自吹自擂的大数据自我营销。在本书的第三部分，我们将介绍一些智能化的企业，他们的经营证实了智能数据流程的优越性；这些企业日渐获得数据竞争优势，却没有陷入“数据自我负累”的泥潭。我们称这些企业为智能数据冠军企业，他们在很多应用领域确实赢得了竞争优势。
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[1]即那些不会再被访问的数据。——译者注
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272162]
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智能数据：如何挖掘高价值数据 第三部分 冠军企业的智能数据应用领域
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272163]
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第5章 更加智慧地接近客户——在合适的时间、以合理的价格、提供所需的产品
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时尚策划
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策划购物集团（Curated Shopping）在市场上反响强烈，至少从它在柏林的启动仪式上看是这样的。策划购物搭建了一个贸易平台，在这个平台上，审美品位尚不明确的客户在系统和人工咨询的辅助下，可以定制家具、设计品、礼品、女鞋或者男装。这个平台上的客户都是稳定的客户群体，在平台上寻求定制服务。早期阶段，平台投资者被平台创建者的创意想法所吸引，尤其是在时尚领域，成百上千万的投资流入到Outfittery、Modomoto、Kisura以及8Select公司。策划式在线购物的理念和价值前景非常容易理解：客户经常会在以下几方面提出各种各样的问题，比如我属于什么类型、我适合什么风格、在某一特定场合该穿什么衣服等。为了能够获得系统建议，客户也会自然而然地透露相关的个人信息，比如身材、体重、鞋子尺码等。在这些数据的支撑下，策划师可以整合初选信息，并将建议信息发送给客户。这些建议仅是出于策划师的审美取向和喜好。客户针对这些建议给出的反馈使系统和个人策划师更好地了解客户，从而可以在下一次推介中优化建议。从客户方面看，首先是节约了穿搭的时间，此外，如果策划式购物进展顺利的话，在策划师专业建议的帮助下，客户的穿着水准也比以前有了很大提高。策划式购物有效地提高了客户在衣着方面的舒适度和审美水准，因此客户也就不会再随波逐流地胡乱穿衣了。
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随着对客户了解的加深，购物建议的质量越来越高。为客户提供高水平的购物建议，能使客户关系更加密切，与此同时，可降低价格敏感性。
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策划式购物是智能数据应用的一个典型范例。策划购物集团本身并不是高深莫测、需要很多数据支撑的“怪物”。它仅是利用收集到的数据辅助购物顾问，给客户提出一些量体裁衣的个性化购买建议。随着对客户了解的加深，购物建议的质量越来越高。为客户提供高水平的购物建议，能使客户关系更加密切，与此同时，可降低价格敏感性。这种商业模式眼光长远，关注客户价值的长效提升，而不是通过价格战实现廉价销售。
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策划式购物很好地说明了客户价值、增长潜力与企业增值间的关系：将客户与个性化的购物世界长期联系在一起，通过这种方法，我们可以获得长期稳定的营业额，提高客户份额占比，赢得可观的利润。资本市场认为，策划式购物模式在多样性方面，较传统贸易模式略胜一筹。
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为客户系统地提供个性化商品的基本理念也不仅仅局限于时尚领域。只要遵循统一的原则和流程（视企业情况不同，可以选择按月、按周、逐日，甚至是实时地去运行这种基本流程），这种基本理念也可以在其他行业获得推广。
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策划式配件
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如同定制客户关心男装一样，安装材料和固定材料的B2B用户基本上都会提出同一个问题，即我们如何能够在经常性材料支出方面节约成本。从贸易商的角度，只要知道“客户在何时需要何种商品”，那么节约成本的问题其实很容易解决。
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在满足手工业者需求的行业的智能数据项目中，我们可以明确回答这个问题，因为在一个试点项目中，相较于控制组，实验组出现了如下情况：
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☆通过智能化地实施市场营销和运营措施，实验组中固定客户的商品激活率有所上升。
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☆通过实施向上和交叉销售，实验组的商品销售额有所提高。
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这些提升具体是如何实现的呢？见下图：
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在典型的目标营销和销售流程中，我们主要是系统地梳理每个子类中客户的需求，进而提供适宜的商品和服务。与客户需求不明确的消费品市场相比，这种做法在B2B领域的操作更简单且更易于实现。系统能够掌握一家雇用8个工人、年销售额约60万欧元的煤气设备工厂的零件清单和材料费用是多少。如果想要知晓一个企业在某个重要产品门类的客户份额占比，进而了解客户的营销潜力，我们不需要通过大数据系统调取交易数据。我们只需要找到一个行业内资深的、了解客户的销售人员，他很快就可以给出建议，我们针对哪些客户采取怎样的措施，就可能提高客户份额占比。
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在这个案例中，我们没有时间和经费去开发创新产品。已经采取的市场营销措施跟之前的也没有明显的区别，比如针对销售情况欠佳，但日常又确实需要的商品，我们给予打折优惠；还有一些商品，如果客户购买量超过某个最低标准，我们可以给予买送优惠；新客户如果再次购买某一商品，我们可以赠送小礼物，等等。