大數據產業，無疑是未來三到五年內的熱門企業。那什么樣的企業會用好大數據？什么樣的企業最終會通過數據分析帶來海量客戶？
“數據供應鏈”告訴我們，大數據的核心環節包括數據供應、數據整合與挖掘和數據應用。如果一家大數據從業公司同時兼備互聯網數據獲取能力、互聯網技術、互聯網執行力，又有做BtoB服務的經驗，那么這家公司將比較容易取得領先優勢。
亞馬遜（Amazon.com）就是通過數據的使用和充分挖掘而在商戰中獲勝的翹楚。
從1995年首創網上售書開始，亞馬遜以迅雷不及掩耳之勢，徹底顛覆了從圖書行業開始的很多行業的市場規則及競爭關系，10年之內把很多像Borders以及Barnes and Noble這樣的百年老店被逼到破產或瀕臨破產。
亞馬遜在利潤并不豐厚的圖書行業競爭中取勝的根本原因在于對數據的戰略性認識和使用，在大家還都不太明白什么是電子商務時，亞馬遜已經通過傳統門店無法比擬的互聯網手段，空前地獲取了極其豐富的用戶行為信息，并且進行深度分析與挖掘。
何為“用戶行為信息”（User Behavior Information）呢？簡單地說，就是用戶在網站上發生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點評、加入購物筐、取出購物筐、加入期待列表（Wish List）、購買、使用減價券和退貨等；甚至包括在第三方網站上的相關行為，如比價、看相關評測、參與討論、社交媒體上的交流、與好友互動等。和門店通常能收集到的購買、退貨、折扣、返券等和最終交易相關的信息相比，電子商務的突出特點就是可以收集到大量客戶在購買前的行為信息，而不是像門店收集到的是交易信息。
在電商領域中，用戶行為信息量之大令人難以想象，正是這些購買前的行為信息，可以深度地反映出潛在客戶的購買心理和購買意向。
亞馬遜具體是如何在收集的用戶數據信息基礎上進行分析并挖掘的呢？
首先，通過各項數據展示網站運營情況，調整網站的運營策略；
其次，通過用戶操作的習慣，進行分析優化產品功能。（讓用戶用的更舒心即用戶體驗）
最后，通過關聯分析，拓展產品，挖掘產品價值（最大化的釋放用戶欲望或需求）即運營推廣、用戶體驗、個性化挖掘。
這樣的個性化推薦服務往往會起到非常好的效果，不僅可以提高客戶購買的意愿，縮短購買的路徑和時間，通常還可以在比較恰當的時機捕獲客戶的最佳購買沖動，也降低了傳統的營銷方式對客戶的無端騷擾，還能提高用戶體驗，是一個一舉多得的好手段。
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