美国体育用品提供商Under Armour最近购买了健身软件MapMyRun，IBM收购了天气公司weather.com，这些企业为什么频频购买或者收购这些看似不相关的软件或企业？事实上他们希望多维度更好的了解他们的目标客户，进而做出收益更好的产品来！

但营销人员无需通过收购的方式来达到同样的目的。

据Veritas Global Databerg报告称，世界各地的企业组织目前存储和处理的所有信息中，有52%被认为是“暗数据”（dark data），而且其价值是未知的。美国软件公司Veritas的CMO解释了这种现象是“数据囤积文化”（data-hoarding culture）的结果。虽然各品牌厂商都明白收集数据非常重要，但是他们不知道如何挖掘自己的数据价值。

客户第一，数据第二是成功的关键。当恶劣的同质化市场竞争驱动我们必须去挖掘暗数据的价值时，要知道链接所有这些不同的技术和无用数据的，是客户。

在决定要找哪些暗数据的时候，最好从如何更好的与客户互动和了解客户的问题开始。

UGC是消费者比较信任的，但不利于市场营销人员分析。谷歌最近推出了一款新的视频智能API，可以解析图像、行为和音频数据。

为某个目标而收集的社交媒体数据、忠诚度调研数据以及订阅数据，可以用作消费者其他的行为洞察上。美国大型零售商的印度子公司，利用机器学习通过挖掘用户注册数据来洞察客户需求，从而更深入的定制营销信息。流行时尚品牌Rue La La评估了大量数据，更深入的了解客户流失的原因，随后根据这些数据来定制积极的客户沟通策略，而不是仅仅发一封“我们很想念你”的电子邮件。

即使在当前的系统中，比如内容管理系统，是营销人员也可能会问：一个消费者通常什么时候会流失？然后用那些经常被忽略的数据探索各种消费行为模式。例如，网站管理员可以从网站活跃数据中看出人们穿梭于不同样式的页面时在什么时点会离开，或者一个营销人员会发现当一个页面可选择的产品信息太多或者字体太小的时候消费者会离开页面。

在与客户的互动过程中使用收集的数据提出新的问题，也可以帮助他们推断和测试不同类型的客户行为，这些往往没有直接的答案，而是需要去挖掘数据背后的意义。那些将鼠标停留在某个链接一会儿却并没有点击链接的，或者经常浏览一个产品却并没有把它放入购物车的消费者，相比于那些直接点击或购买了或者简单地滚动鼠标的人，可能有完全不同的意图。对这种犹豫型客户做数据洞察可以作为探索再营销活动的基础，看看一个消费者没有采取行动到底是因为价格，产品细节问题还是只是没到时候而已。

零售商可能会认为客户评级或评论是内容，但他们同时也是数据。很可能从阅读了多少条评论或者读的是积极的还是消极的评论中知道来访者的意图。消费者已经用另一种语言给企业一些暗示了，企业只需要简单的翻译一下而已。

暗数据（dark data）可以被看作是一个机会，让我们更深入地了解影响消费者互动的未解难题。思维越有创造性，就会有越多的机会找到答案。

来源：adage.com；编译：营销理性派