大数据产业，无疑是未来三到五年内的热门企业。那什么样的企业会用好大数据？什么样的企业最终会通过数据分析带来海量客户？

“数据供应链”告诉我们，大数据的核心环节包括数据供应、数据整合与挖掘和数据应用。如果一家大数据从业公司同时兼备互联网数据获取能力、互联网技术、互联网执行力，又有做BtoB服务的经验，那么这家公司将比较容易取得领先优势。

亚马逊（Amazon.com）就是通过数据的使用和充分挖掘而在商战中获胜的翘楚。

从1995年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10年之内把很多像Borders以及Barnes and Noble这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。

亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。

何为“用户行为信息”（User Behavior Information）呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。

在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。

亚马逊具体是如何在收集的用户数据信息基础上进行分析并挖掘的呢？

首先，通过各项数据展示网站运营情况，调整网站的运营策略；

其次，通过用户操作的习惯，进行分析优化产品功能。（让用户用的更舒心即用户体验）

最后，通过关联分析，拓展产品，挖掘产品价值（最大化的释放用户欲望或需求）即运营推广、用户体验、个性化挖掘。

这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。