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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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在今天晚些时候，你应该通过电子邮件向Smith先生推荐哪个理财产品呢？根据Smith先生的个人档案，对其提供如下的选择都是合理的，例如更低的信用卡利率，或者因为他持有现金数额很可观而推荐一张CD。绝大多数人都不会向Smith先生提供抵押贷款这种选项，因为这个选项看上去和他毫无联系。然而，一旦我们查看过了Smith先生的网络行为，一系列非常关键的事情跃入我们的眼帘。
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■ 他上个月浏览了抵押利率5次。
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■ 他查看了关于房屋保险的信息。
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■ 他查看了关于洪水保险的信息。
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■ 上个月他调研了房屋贷款方案（例如，定期还是活期，15年还是30年）2次。
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现在很容易决定接下来应该和Smith先生讨论什么了，不是吗？
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处于竞争的前列
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利用网络浏览行为，可以获得能够需要改变推荐策略的洞察。根据顾客最近浏览过的内容（很多情况下是他们以前没有购买过的产品或者产品线），企业可以做出决策。一旦网络数据提醒你出现了新的机会，你便可以采取行动将顾客拉到新的产品线上来。
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对于任何一项业务，弄清楚顾客群体是否依然牢固是很困难的。网络提供了关于顾客的兴趣以及他们是否依然忠实的线索。设想一个目录零售商，它包含了很多个店铺地址。目录中要收集每个顾客在其他数据中的以下信息。
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