大數(shù)據(jù)似乎讓營銷的前途一片光明，特別是它還能解決營銷人員一向最頭痛的兩個(gè)問題：1）誰在什么時(shí)候買了什么，價(jià)錢是多少？2）消費(fèi)者所聽、所讀、所見，究竟和他們購買和消費(fèi)的品項(xiàng)有無關(guān)連？
能夠回答這兩個(gè)問題，營銷人員就更能鎖定目標(biāo)，也更能找出并消除著名的「浪費(fèi)掉的一半營銷預(yù)算」，使?fàn)I銷更有效率。為了回答這些問題，營銷人員一心使用大數(shù)據(jù)來做到一件事：預(yù)測消費(fèi)者的下一筆交易為何。為了找出這項(xiàng)重要答案，營銷人員竭盡全力建構(gòu)每位消費(fèi)者愈來愈詳細(xì)的基本資料，記住他喜歡什么媒體、研究他有什么購物習(xí)慣，并把他的興趣、喜好和欲望都加以分類。結(jié)果就是對(duì)每個(gè)消費(fèi)者都有了極為詳盡的特寫資料，能透露出他下一步可能做什么。
然而，在急著想找出并瞄準(zhǔn)下一次交易的過程中，許多業(yè)者很快就碰上了一個(gè)令人憂慮的現(xiàn)實(shí)：賺到下一筆交易，只能說是短期的戰(zhàn)術(shù)優(yōu)勢，卻忽略了一個(gè)重大而且無可避免的結(jié)局。等到每個(gè)競爭者都同樣能預(yù)測每位顧客的下一筆交易為何，營銷人員必然就會(huì)因?yàn)檫@樣只著眼于下一次交易而失去利潤。這種沒有真正贏家的短期軍備競賽，最后在中到長期會(huì)讓所有競爭者都變得沒有差異。追逐下一筆交易，無法帶來永續(xù)的競爭優(yōu)勢。
這并不是說企業(yè)不該預(yù)測掌握消費(fèi)者的下一筆交易，而是說，在競爭對(duì)手還沒趕上來，而且只要能領(lǐng)先對(duì)手就還可以有一些好處的產(chǎn)業(yè)里，這種做法還能維持高于產(chǎn)業(yè)平均水準(zhǔn)的報(bào)酬率。但在許多產(chǎn)業(yè)中（包括旅游、保險(xiǎn)、電信、音樂、甚至是汽車），各家競爭對(duì)手的預(yù)測能力已經(jīng)都迅速走向齊平，光是靠著預(yù)測下一筆消費(fèi)，已經(jīng)很難帶來持續(xù)的競爭優(yōu)勢。
營銷若想靠大數(shù)據(jù)打造持續(xù)的競爭優(yōu)勢，就必須問一些更策略性的問題：消費(fèi)者長期的黏著度、忠誠度及顧客關(guān)系。關(guān)于大數(shù)據(jù)的問題，該知道的不只是什么因素能誘發(fā)下一次購買，也要問問什么因素能讓顧客維持忠誠；不只是顧客下次愿意付什么價(jià)錢，也要問問他的終生價(jià)值為何；不只是怎樣能夠從對(duì)手那里挖來顧客，也要問問在對(duì)手價(jià)格更好時(shí)，如何讓顧客愿意留下來。
想知道這些策略問題的答案，就得用不同的方式來運(yùn)用大數(shù)據(jù)，不是問該如何瞄準(zhǔn)顧客，而是要問如何使用大數(shù)據(jù)為顧客創(chuàng)造價(jià)值。也就是說，我們必須從問「大數(shù)據(jù)能為我們做什么」，轉(zhuǎn)而問「大數(shù)據(jù)能為顧客做什么」。
大數(shù)據(jù)能協(xié)助設(shè)計(jì)資訊，以改善產(chǎn)品及服務(wù)，甚至創(chuàng)造出全新的產(chǎn)品或服務(wù)。例如建議引擎就是一個(gè)簡單的例子，能為顧客減少搜尋及評(píng)估的成本、創(chuàng)造價(jià)值，像是亞馬遜和網(wǎng)飛（Netflix）；另一個(gè)例子則是運(yùn)用客制化的使用資訊，來改進(jìn)水電等能源的使用，像是Opower。一些更有趣的例子還包括群眾外包的資料，能為顧客回答一些重要的問題，像是「我從其他顧客能學(xué)到什么？」或是「我和其他顧客相比起來如何？」
新創(chuàng)公司正運(yùn)用大數(shù)據(jù)打造新的價(jià)值，值得我們學(xué)習(xí)。像Opower讓顧客與他們的臉書好友分享水電帳單，就能知道自己與同類顧客比起來情況如何。INRIX則是結(jié)合顧客手機(jī)及其他設(shè)備的交通資料，提供即時(shí)的路況報(bào)告。房地產(chǎn)網(wǎng)站Zillow結(jié)合多方資訊，能為買家、賣家及仲介，整合提供房地產(chǎn)特性、價(jià)值、競爭物件及其他市場特性。這些公司都稱得上是大數(shù)據(jù)的原生企業(yè)，他們的成功也應(yīng)該是其他所有企業(yè)的一記警鐘：在今天，所有產(chǎn)業(yè)都該算是資訊產(chǎn)業(yè)。
每家公司都應(yīng)該要問三個(gè)問題，來判斷自己的大數(shù)據(jù)能如何為顧客創(chuàng)造價(jià)值：
哪類資訊能協(xié)助我的顧客降低成本或風(fēng)險(xiǎn)？市值數(shù)十億美元的企業(yè)，像是Yelp、Zagat、TripAdvisor、Uber、eBay、網(wǎng)飛和亞馬遜，現(xiàn)在都會(huì)為顧客處理大量資訊（例如產(chǎn)品或服務(wù)的賣家評(píng)等），以降低消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)。目前，這些「好-壞-極壞」的評(píng)等，已經(jīng)成為對(duì)賣家的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)斷方式。然而，顧客慢慢開始希望能對(duì)某些問題得到更明確的答案，例如像我這樣的顧客對(duì)這項(xiàng)產(chǎn)品或服務(wù)有何看法？要回答這種更細(xì)致的問題，就必須更深入了解顧客究竟在找什么、對(duì)自己的看法如何。這將會(huì)是下一代大數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造的契機(jī)。
有哪類資訊目前還很分散，但如果集中起來就能帶來新觀點(diǎn)？有沒有某些附帶產(chǎn)生的資料（例如擊鍵、或是地點(diǎn)資料）一旦收集結(jié)合起來，可能會(huì)有價(jià)值？非洲一間絕佳的新創(chuàng)公司InVenture，就將智慧型手機(jī)的附帶資料轉(zhuǎn)化為信用評(píng)等，就算是金字塔底層的顧客，也能因此而得到貸款或其他金融商品。在該地，多數(shù)人從來沒有信用記錄，也就沒有信用評(píng)等，這時(shí)就算是很粗略的手機(jī)使用資料也能做為很方便的替代判斷（例如：編通訊錄時(shí)同時(shí)會(huì)輸入姓和名的人，償還貸款的可能性較高）。
我的顧客群是否多元且差異性很大，因此若結(jié)合眾人的資料、對(duì)大家都有好處？舉例來說，銷售農(nóng)用產(chǎn)品（種子、肥料、殺蟲劑）的公司，就能收集不同地區(qū)農(nóng)夫的資料，判斷怎樣的組合最適合哪種情境。整合不同土壤、氣候、環(huán)境的農(nóng)場營運(yùn)資料，就能為個(gè)別農(nóng)場提供更佳的資訊，了解最佳的農(nóng)用產(chǎn)品組合；如果只是農(nóng)夫自己一人，無論他在自己那塊土地上努力多久，也不可能得到如此完整的資料。
大數(shù)據(jù)已經(jīng)協(xié)助營銷人員回答了一些過去長久以來無法回答的問題。然而，大數(shù)據(jù)真正能做出的貢獻(xiàn)，將在于為顧客創(chuàng)造出什么新的價(jià)值。只有這樣，才能讓營銷人員把資料轉(zhuǎn)化為可永續(xù)的競爭優(yōu)勢。