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2.1.3 一个全新的信息来源
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探索顾客的网络行为细节，其美妙在于我们可以从中获悉顾客购买商品以外的更多信息。你现在可以更多地了解他们如何做出决策。你可以看到整个购买过程，而不仅仅是结果。这个大数据源不是已有数据源的简单扩展，它能够将网络交易和传统交易结合起来，很多企业都将为此而兴奋。然而，从根本上讲，网络交易仅仅是另一种打上新的“交易类型”或“交易地点”标识的交易记录。而对于详细的网络行为，之前还未收集过类似的数据。这是一种全新的信息来源。
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一个难得的机会
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一家企业能够收集一套全新而独特的数据，这个机会并不多见。详细的网络数据就是一个这样难得的机会。以前，通过昂贵的调查或学术研究仅仅能够获取一小部分顾客的数据，在此之外，已有的数据源所能提供的信息也都远远不及网络数据。
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网络数据最令人激动的部分在于它提供了顾客偏好、未来意向及动机等真实信息，而以前通过直接谈话、调研或者其他来源都是无法获得这些信息的。为什么顾客选择了某件商品而不是另外一件？企业或许认为它们知道原因。然而，它们很可能会发现很多顾客做出的决定都在它们的意料之外。
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一旦获悉了顾客的意向、偏好以及动机，便可以通过全新的方式与他们进行交流，进一步促进业务，提高顾客忠诚度。将网络数据和从过去的360度视野中学到的东西结合起来，可以产生意想不到的效果。通过这些大量的、新的、可用的网络行为数据，视野被进一步开阔了。
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2.1.4 应当收集什么数据
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如果可以的话，顾客与企业交互过程中的所有行为数据都应该被收集起来。那意味着所有顾客接触点详细的事件信息都要被收集。今天，常见的接触点包括网站、信息服务亭、移动应用和社交网络媒体等。可以被收集的顾客事件，包括表2-1中的这些例子。
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表2-1 可以被收集的行为
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尽管本章主要关注网络数据，这些原理同样适用于其他在第一段中列出的数据源。虽然以下的例子都是关于网站的，但请记住这些概念同样适用于其他所有可以收集数据的接触点。
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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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