塔吉特：比顾客还了解自己

对于零售商来说，孕妇可是一个含金量很高的顾客群体。因为从怀孕到孩子出生后很长一段时间，她们都会有强大的购物需求。在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围。所以，为了将这一群体从竞争者手里截留下来，美国第二大超市塔吉特百货建立了一个大数据模型：在孕妇第二个妊娠期就能把她们给确认出来。

怀孕是很件私密的事儿，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢？塔吉特设立了一个迎婴聚会登记表，并对登记表中顾客的消费数据进行建模分析。它发现了：许多孕妇在第二个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜；在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。塔吉特最终选出了25种典型商品的消费数据，构建了“怀孕预测指数”。通过这个指数，塔吉特能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，也就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

为了不让顾客对这些优惠广告产生反感，塔吉特很聪明地把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中。这样顾客就不知道塔吉特知道她怀孕了。有意思的是，塔吉特的这种优惠广告曾间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现自己正在读高中的女儿怀孕了。此事被《纽约时报》报道后，才使得塔吉特的大数据威力被人知晓。

在大数据模型的帮助下，在2002年到2010年间，塔吉特的销售额从 440亿美元增长到了670亿美元。

《纸牌屋》：为观众量身定制

在竞争激烈的电视剧行业中，即便有好莱坞的金牌编剧、炙手可热的明星和引人关注的题材，能否被观众垂青仍然要靠运气。然而，充满各种政治暗战与八卦的美剧 《纸牌屋》走红靠的却还有大数据。作为美国电影租赁及在线视频点播服务商Netflix的首部原创作品，它使用了被称为“大数据”演算的数据处理方法，即通过从海量数据中找出受众的偏好来为其量身定制的产品。

Netflix公司成立于1997年，目前在美国拥有2700万用户，在全球拥有3300万用户。注册用户每月只需支付7.99美元，就能在线观看或者下载电影、电视剧等视频。Netflix正是通过大量分析用户观看视频时的操作数据，找到观众偏好的题材和演员组合，然后投其所好创作出这部剧。

在创作之前，Netflix分析了3000万次用户体验，包括观众何时暂停、后退和快进，分析了400万条用户评价、300万次用户搜索操作以及用户观看视频的时间和使用终端等。通过分析，Netflix发现导演大卫·芬奇和演技派演员凯文·史派西在用户中受关注程度很高，而且英国的另一部同名政治剧《纸牌屋》很受欢迎。于是，Netflix才有了推出一部按照美国政治生态改写的、符合美国观众口味的美版《纸牌屋》的想法。

《纸牌屋》一炮打响之后，Net－flix趁热打铁，已经把眼光投向了下一步原创剧。对于整个美国付费电视产业而言，如果Netflix这种新模式取得成功，或许会成为颠覆传统的改变游戏规则者。

（本报实习生米姿函整理）