25 Chango和Uniqlick的點(diǎn)擊消費(fèi)
使用新的數(shù)據(jù)技術(shù)，諸如美國的Chango公司和中國的Uniqlick公司正在數(shù)字廣告行業(yè)中探索新的商業(yè)模式——實(shí)時競拍數(shù)字廣告。通過了解互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)絡(luò)的搜索、瀏覽等行為，這些公司可以為廣告主提供最有可能對其商品感興趣的用戶群，從而進(jìn)行精準(zhǔn)營銷；更長期的趨勢是，將廣告投放給最有可能購買的用戶群。這樣的做法對于廣告主來說，可以獲得更高的轉(zhuǎn)換率，而對于發(fā)布廣告的網(wǎng)站來說，也提高了廣告位的價值。
26 眾趣（Social Touch）的行為辯析
眾趣是國內(nèi)第一家社交媒體數(shù)據(jù)管理平臺， 目前國內(nèi)主要的社交開放平臺在用戶數(shù)據(jù)的開放性方面仍比較保守，身為第三方數(shù)據(jù)分析公司，能夠獲得的用戶數(shù)據(jù)還十分有限，要使用這些用戶數(shù)據(jù)需獲得用戶許可。眾趣通過運(yùn)營統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)數(shù)據(jù)分析原理對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，最終完成的是對一個用戶的行為、動作等個體特征的描述。這些描述可以幫助品牌營銷者了解消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣及需求；也可以幫助企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)增強(qiáng)對自己員工的了解。除了對個體以及群體行為特征的描述外，這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果還可用于對用戶群體的行為預(yù)測，從而為營銷者提供一些前瞻性的市場分析。眾趣數(shù)據(jù)分析的結(jié)果只能精準(zhǔn)到群組而無法達(dá)到個人。此類的用戶數(shù)據(jù)研究除在市場營銷領(lǐng)域具有一定的參考價之外，目前大多還主要用于配合一些小調(diào)研。此外，這些數(shù)據(jù)還可以實(shí)現(xiàn)對用戶甚至企業(yè)機(jī)構(gòu)的信用評級，在金融領(lǐng)域也有一定程度的使用。
27 拖拉網(wǎng)的明天猜想
導(dǎo)購電商的拖拉網(wǎng)制作了“明天穿什么”這一應(yīng)用。在這個應(yīng)用當(dāng)中，眾多時裝圈權(quán)威人士輸送時裝搭配與風(fēng)格單品，由用戶任意打分，根據(jù)用戶的打分偏好，拖拉網(wǎng)便能猜到明天她們想穿什么，然后為她在數(shù)十萬件網(wǎng)購時裝中推薦單品，并且實(shí)現(xiàn)直通購買下單。在獲取客戶數(shù)據(jù)后，后臺分析也是各顯神通。
拖拉網(wǎng)加入了更多變量來考核自己的推薦模式。比如有消費(fèi)者明天要參加一個聚會，不知道要穿什么風(fēng)格，也沒有看天氣預(yù)報(bào)，希望導(dǎo)購網(wǎng)站能幫她把這些場景和自己的信息組合起來，給出一整套的解決方案。于是日期(天氣)、地域、場合、風(fēng)格，這些都成為穿衣搭配解決方案的變量，經(jīng)過不斷的組合呈現(xiàn)給用戶，據(jù)拖拉網(wǎng)數(shù)據(jù)，用戶在看到一個比較優(yōu)質(zhì)的搭配，并有場景性引導(dǎo)的時候，點(diǎn)擊到最后頁面完成購買的轉(zhuǎn)化率會比單品推薦高40%。
28 SeeChange的基因健康
現(xiàn)在人們有了把人類基因檔案序列化的能力，這允許醫(yī)生和科學(xué)家去預(yù)測病人對于某些疾病的易感染性和其他不利的條件，可以減少治療過程的時間和花費(fèi)。位于舊金山的SeeChange公司創(chuàng)建了一套新的健康保險(xiǎn)（放心保）模式。該公司通過分析客戶的個人健康記錄、醫(yī)療報(bào)銷記錄、以及藥店的數(shù)據(jù)，來判斷該客戶對于慢性病的易感性，并判斷該客戶是否有可能從一些定制的康復(fù)套餐中獲利。SeeChange同時設(shè)計(jì)健康計(jì)劃，并設(shè)立獎勵機(jī)制鼓勵客戶主動完成健康行動，全過程都通過其數(shù)據(jù)分析引擎來監(jiān)控。
29 Given Imaging的圖像診斷
以色列的Given Imaging公司發(fā)明了一種膠囊，內(nèi)置攝像頭，患者服用后膠囊能以大約每秒14張照片的頻率拍攝消化道內(nèi)的情況，并同時傳回外置的圖像接收器，患者病征通過配套的軟件被錄入數(shù)據(jù)庫，在4至6小時內(nèi)膠囊相機(jī)將通過人體排泄離開體外。一般來說，醫(yī)生都是在靠自己的個人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行病征判斷，難免會對一些疑似陰影拿捏不準(zhǔn)甚至延誤病人治療。現(xiàn)在通過Given Imaging的數(shù)據(jù)庫，當(dāng)醫(yī)生發(fā)現(xiàn)一個可疑的腫瘤時，雙擊當(dāng)前圖像后，過去其他醫(yī)生拍攝過的類似圖像和他們的診斷結(jié)果都會悉數(shù)被提取出來?？梢哉f，一個病人的問題不再是一個醫(yī)生在看，而是成千上萬個醫(yī)生在同時給出意見，并由來自大量其他病人的圖像給出佐證。這樣的數(shù)據(jù)對比，不但提高了醫(yī)生診斷的效率，還提升了準(zhǔn)確度。
30 Entelo的“前獵頭”
真正的技術(shù)人才永遠(yuǎn)是各大公司的搶手貨，絕對不要坐等他們向你投簡歷，因?yàn)樵谒麄冞€沒有機(jī)會寫簡歷之前很可能已經(jīng)被其他公司搶走了。Entelo公司能替企業(yè)家們推薦那些才剛剛萌發(fā)跳槽動機(jī)的高級技術(shù)人才，以便先下手為強(qiáng)。
Entelo的數(shù)據(jù)庫里目前有3億份簡歷。而如何判斷高級人才的跳槽傾向，Entelo有一套正在申請專利的算法。這套算法有70多個指標(biāo)用于判定跳槽傾向。某公司的股價下跌、高層大換血、剛被另一大公司收購，這些都會被Entelo看作是導(dǎo)致該公司人才跳槽的可能性因素。于是Entelo就會立刻把該公司里的高級人才的信息推送給訂閱了自己服務(wù)的企業(yè)家們。企業(yè)家們收到的簡歷跟一般的簡歷還不一樣。Entelo抓取了這些人才在各大社交網(wǎng)絡(luò)的信息。這樣企業(yè)家們可以了解該人提交過哪些代碼，在網(wǎng)上都回答了些什么樣的問題，在Twitter上都發(fā)表的是些什么樣的信息?？傊@些準(zhǔn)備“挖角”的企業(yè)家能夠看到一個活生生的目標(biāo)人才站在面前。