大卫·A·施韦德，是埃默里大学戈伊祖塔商学院市场分析中心的合作负责人兼营销学副教授，曾执教于威斯康星大学麦迪逊分校商学院。
　　他是客户关系管理和市场情报领域的专家，主要研究统计模型的发展和应用，并为理解顾客行为和管理决策提供建议。他的研究成果见于主流的经管期刊，如《营销学刊》、《营销调查》、《营销科学》和《管理科学》等。他在“营销科学研究所的青年学者”项目中被评选为学界带头人，在《诗人和宽客》所评选的40岁以下的前四十位研究员中榜上有名。

　　一本发展中国特色的经济新常态的最佳实践与指南。
　　未来三十年，因数据经济，人类将真正进入巨大的变革时代，进入一个由数据驱动的世界。在数据经济时代，决定产品的是用户，而不是企业，企业必须用产品和服务换取数据，用数据创造价值，实现价值互换、经济流通。未来的消费者、企业和整个社会也都将从数据经济中获利。
　　作为大数据领域的又一部力作，本书关注了大数据经济这一全新的领域。作者从企业、消费者和政府这三个重要角色出发，说明了个人消费者、企业创新者和政府将在塑造未来数字经济中所发挥的作用，探讨了数据经济的影响。书中将介绍数据是如何生成的，创新是是如何利用它的，以及政府和监管机构是如何努力保护个人利益的，充分展现三者在未来紧密的联系，揭示其中的新关系、新思维、新挑战与新机遇。本书适合分析师，企业高管、市场营销专家、咨询顾问以及所有对大数据感兴趣的人阅读。

　　个性化信息与个人数据
　　半个世纪之前，传播学家马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）曾说过“媒介即信息”。麦克卢汉的理念是说，现代媒体应当关注的不仅是其所传达的内容，还应该密切关注其对社会的深远影响。在大数据时代，类似的说法正在营销领域中流行。
　　在这本符合当下的、富有洞见的新书中，有许多核心概念并不是第一次提出。用数据优化企业决策的商业分析学至少可以追溯到20 世纪50 年代末资信评级出现时。在市场营销中，对交易和客户级数据的使用至少可以追溯到20 世纪80 年代数据库营销和顾客终身价值方法的引入。所以尽管像“商业分析”、“数据科学”和“大数据”这样的概念很新，但大部分的活动早已展开了。
　　虽说如此，大数据的出现还是说明了新事物无处不在。摩尔定律则认为，微型芯片上可容纳的晶体管数目呈指数增长，约每隔两年便会增加一倍。相应地，这就会降低成本，从而大大提高数据的计算能力和存储空间。在过去的十年里，类似的统计和机器学习工具和方法也被普遍使用。例如，时下最热的、开放源码的、针对有着“统计学习算法中的摩尔定律”之称的R 算法的各种优化软件包也在这几年来呈指数级增长。因此现在数据科学家得以用高度精密的技术来探索、分析复杂的数据集，并使之实现可视化。
　　与此同时，分析法驱动下的生动鲜活的创新案例牵动着各行各业商业领袖们的想象力。在专业运动领域，奥克兰体育用品公司采用数据分析开发了潜在市场，并以最低成本雇到了被高手云集的球队忽视的、有价值的选手；在政治领域，2012 年奥巴马连任竞选活动将复杂的数据库营销技术和行为科学识别的方法进行搭配使用，有效地说服易被影响的选民投票给奥巴马；在娱乐业，奈飞公司（Netflix）〇1 以相关的影名、导演和演员为关键词来丰富更新用户的观影模式数据库。这样的分析显示了某些重要的观众群体喜欢凯文· 斯贝希（Kevin Spacey）主演的电影，或喜欢大卫· 芬奇（David Fincher）执导的电影，或喜欢某一种政治题材的BBC 迷你剧。奈飞公司重拍《纸牌屋》（House of Cards）的决策就是基于公司大量的数据样本。
　　总之，未来经济决策中最出色、最可靠的基准就是“摩尔定律”为之加冕的“数据分析”。
　　大数据时代所带来的改变不会止步于商业分析中工具、方法和管理层认知的进步。社会作为一个整体正在经历着潜移默化的转变。实际上，最显著的问题之一就是，伴随着我们的上网时间不断增加，我们的日常活动也越来越多地被互联网所影响和记录。给朋友发短信，在网上做调查，播放一个在线视频，用信用卡付账，在电子阅读器上读本书，用手机应用查地图，在商店用会员卡打折，给网络文章“点赞”，或在专业或非专业的社交网络交友，这些活动都让我们留下了一串由事务数据库记录的互联网活动足迹。大数据不仅能让机构知道比过去多得多的用户信息，还能让他们没完没了地预测用户的行为，因为我们生活的方方面面都已经受到了互联网的深刻影响。重新审视前文提到的麦克卢汉名言，我们会说“收集个人数据的数字媒介即信息”。
　　生活中的个性化营销手段和由协同过滤算法推荐的书、电影、音乐和新闻，现在已经成为了我们日常生活的一部分了。但这仅仅是大数据经济的开始，我们日常活动的互联网影响同样可以带来意想不到的创新、融合以及新的商业模式。举个例子，一家大型连锁超市可以凭借其会员卡的数据来预测哪些顾客是患糖尿病高危人群；保险公司凭借个人资信评级（这种制度原本是为了保证客户承诺支付抵押贷款）作为其行为代理，以此来评测被保险人出交通事故的概率。据剑桥大学心理实验室的研究，只要凭借社交媒体的“点赞”数据就能预测用户的性取向、政治倾向及基本的人格类型。
　　然而，用户一方面担心已有的社交应用会泄露个人隐私，另一方面又希望能有更安全的新应用来满足自己的各种需求。回到刚才的例子，连锁超市所作出潜在糖尿病患者的预测可以鼓励有患病风险的顾客早日去就医。如今，一些汽车保险商收集远程传送数据，实时跟踪被保险人的开车行为。这种实时数据当然也能使传统的促销、承保费用和价格决策方式更加精准。但还会有人希望走在前面的保险业能提供一种更新的数据产品——能详细记录车主具体优缺点的个性化“报告卡”。这种精细化的数据资料能让刚学车的人借鉴，让会开车的人保持警觉，让长期开车的人养成安全驾驶的习惯。还有人甚至想用一种主动许可的方式（类似剑桥心理测试使用过的一种自愿加入的方式）来决定自己是否参与应用所推荐的交友和相亲活动。
　　这种互联网创新必须在经济、技术、监管、社交和伦理的框架下进行评估和实施。麻省理工媒介实验室的亚力克斯教授（Alex）强调说：“因为‘数字面包屑’（Digital Breadcrumbs）都是关于人的信息，涉及大量的隐私问题、数据所有权问题和数据控制等问题，所以你不难想象用大数据建造的世界是一个难以置信的、入侵你生活方方面面的‘老大哥’。乔治·奥威尔在写《1984》这本书的时候，根本无法想象大数据的图景。”尽管有效订制的个性化信息和过度暴露的个人数据之间的界限模糊不清，但有一点非常明确无误：不是所有在技术上可行的数据应用都能被社会认可，还需要营销者、消费者、监管者的通力合作才能决定这一道德底线。如果你想快速了解当下非常火的大数据，那么这本书的确值得一看。
　　前言
　　我们一直被监视着。这并不是夸张，也不是说政府不该监管，更不是说某部电视剧或电影中的情节。相反，我所说的是事实。从我们网页浏览到我们的购买行为，这种日常活动都产生了大量的数据，并被采集应用到公用和私用领域。从营销的角度讲，数据排放（我们活动所产生的数据）具有成为战略资源的潜能，这些数据是企业决策的来源，这些有价值的信息能够帮其更好地了解他们的顾客。但是，随着消费者的行为被零售商、广告主、社交媒体平台所追踪，问题自然就来了。在这种无约束就能收集到消费者数据的过程中，个人应该期望从中得到什么呢？公职机构和相关法律部门的近期调查显示，当消费者向组织提供数据并被组织利用时，对消费者所产生的数据进行使用的尝试就有可能遭遇监管审查。
　　顾客、企业、监管部门三者都可以是大数据经济中的活跃角色。尽管大数据经济还未成形，但在日常生活中就能体会到点滴的变化。在某些情况下，大数据经济带来的变化微乎其微。而在另一些情况下，大数据经济的影响可谓翻天覆地，使我们不得不追问自己是如何走到今天这一步的。在这本书中，我抛砖引玉，从大数据经济中的三个主体的作用以及每一个主体（现在或将来）是怎样影响“大数据驱动决策”等问题出发，来谈谈如何改善营销实践。
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第 1 章 大数据之外 /001
未来数据“宽客”哪家强/003
大数据的前世今生/005
大数据的特性/007
大数据是种战略吗/009
数据与决策的对决/010
数据和价值/011
价值互换，价值互惠/015
第 2 章 构建大数据驱动的精准营销 /019
回归营销的基础/020
如何应用市场分析/023
互联网企业：内容为王还是语境为王/027
社交（营销）网络/033
抛开数据，大同小异/038
你怎么看：上网行为如何暴露了我们自身/039
第 3 章 用大数据优化营销广告的精准定位 /041
传统媒体和新媒体也只是媒体/043
数据越优质，广告越精准/047
当传统媒体遇上新媒体/049
你生命的价值何在/054
找准时机才是王道/055
你的位置信息有何用/058
你怎么看：如何接触到今天的消费者/059
第 4 章 大数据改善公共服务 /061
数据能被用来保护公众和服务社会吗/063
关于公共数据的重大发现/065
质量胜于数量/067
过滤数据，广而告之/072
作为数据生产者的消费者/074
你怎么看：数据科学能造福公众吗/076
第 5 章 大数据经济的兴起 /077
大数据经济为什么能兴起/078
消费者与组织之间的数据交换/081
数据经济的基础：顾客至上的营销/087
用户为尊的数据投资/092
你怎么看：与用户合作/096
第 6 章 跨越大数据经济的鸿沟 /097
客户数据中的个人隐私/100
了解你的客户是谁 /101
为什么营销人员需要进行辩解 /105
过程的透明让客户放心 /109
共享数据的价值 /113
有关数据使用的法律问题/114
你怎么看：个人数据的分级/117
第 7 章 大数据驱动的定价策略 /119
基于需求的定价策略/120
通往地狱的消费者快车道/125
从差异定价中获益/128
如何既收集数据又让顾客满意/130
你怎么看：消费者数据的价值何在/136
第 8 章 对消费者数据的使用真的需要监管吗 /139
为消费者隐私估值/140
通过关联勾勒用户/143
数据共享全免费/146
消费者数据的成本/151
大数据驱动的消费者歧视/155
公众认同市场细分吗/157
你怎么看：能否通过“数据价值链”来保护消费者/160
第 9 章 数据资源的竞争 /163
想要数据？拿钱来/164
用产品和服务换取消费者数据/166
“数据全免费”获取模式/168
授权并知会消费者/171
重塑媒体格局/174
把消费者数据看作金融资产/177
数据经济时代需要监管者吗/179
数据监管会影响创新吗/182
教育是否要作为数据监管的一部分/182
消费者控制权能否确保竞争/184
你怎么看：消费者有权管理个人数据吗/186
第 10 章 大数据经济的未来 /187
走出进退两难的境地/188
对企业创新的影响/190
用户数据对企业竞争有多大帮助/191
更智能的业务到底能走多远/193
数据驱动型创新的成本/195
政府怎样做才合适/197
数字隐私权/199