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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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■ 最近浏览过的商品。
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■ 最近评价过的商品。
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■ 购买历史记录。
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■ 营销活动及反馈记录。
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