第二章 構建大資料驅動的精準營銷
1.人人都可以成為資料使用者
根據上一章內容，企業可以通過提取有效資訊從消費者資料中獲得價值，值得注意的是，在直銷者利用已有客戶資訊的例子中，「很多情況下，我們並不知道在消費者偏好和購買行為之間存在什麼樣特定的因果關係。」但這不影響我們利用這些資料。
舉乙個文中的例子，如下圖
然後書裡又列舉百思買公司給五個關鍵消費者群體起代號的例子，試圖說明企業是如何通過如何客戶資料庫這樣的策略，實現精準營銷的目的。
還有資料在日常與政治領域的具體事例，說明了乙個簡單的道理：利用大量資料作決策是人類自古以來的天性。大資料這個概念沒啥新鮮的。
但通過大量消費者生成的資料做決策的組織，還是網際網路企業做的最好。
2.網際網路企業：內容為王還是語境為王
本書以亞馬遜作為討論物件。
其次亞馬遜通過採取收費訂閱活動，維護顧客忠誠度。
最後，亞馬遜出品kindle的真正目的是為了賣電子書！
*個性化推薦
這樣通過顧客行為來獲知消費偏好的行為需要付出開發高階分析和演算法專案的成本，自然也會獲得好處。比如消費者繼續選擇訂閱推薦服務。
*關聯度
3.社交（營銷）網路：企業對於社交網路產生資料的應用
（1）投放針對性廣告
（2）開發各種前瞻性的應用程式
這樣的應用程式可以用來建立客戶資料庫。如ibm公司通過分析使用者在其社交平台上發布的內容，ibm公司已著手開發一種bao'包括使用者購買意圖、興趣、需要、價值觀和消費習慣等資訊的資料庫。
（3）通過線上活動預估消費者線下行為
（4）通過深挖社交**找到意見領袖
找到了意見領袖，便能通過其分享的內容擴大資訊的接觸範圍，以至於能夠說服他人進行消費。很多企業正在朝著」致力於幫助營銷者發現意見領袖並與之溝通「的方向發展。
值得注意的是，要構建從社交**平台攥取資料資料的業務，企業必然會面臨這些交易平台會改變交易規則的風險。然而常常被忽略的是消費者才是資料驅動型業務的根本，從而使得企業總是需要在如何使用消費者生成的資料上對消費者進行安撫。
4.拋開資料，大同小異
對了之後會出現很會出現很多例子來證明所有企業都可以通過消費者提供的資料來做決策，以達到提高工作質量和業務水平的目標。
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