聚集起来的东西，能捕捉到这种注意力，就会找到新的集中点。社会科学领域通常是用抽样的方式来研究消费者，即按照随机或者配额的原则来寻找消费者，并使用调查的方式获得数据；大数据时代则是通过实时监测或者追踪消费者在互联网上产生的海量行为数据，整个过程不仅快，而且成本几乎为零。大数据营销完全是“预测式”，它根据你之前的行为，预测将要发生的事件，然后推荐给你当下需要的“东西”，由此产生的营销将价值挖掘到了极致。

　　大数据改变美国大选

　　预测未来的最好方法就是去创造未来，大数据战略正是当下领航全球的新引擎。号称“世界上最民主国家”的美国有着这样的总统选举定律：谁花的钱越多，谁就会赢。但是，在2012年美国总统大选时，花销不到3亿美金的奥巴马却完胜花了近4亿美金的罗姆尼。通过基于竞争力的分析，我们看到奥巴马有431种胜利途径，而罗姆尼仅有76种。

　　了解用户要什么，你才能知道如何让他们打开钱包

　　为了筹到10亿美金的竞选款，奥巴马的数据挖掘团队在竞选前的两年搜集、存储和分析了大量数据。2012年春天晚些时候，他们注意到，影星乔治·克鲁尼对美国西海岸40岁至49岁的女性具有非常大的吸引力，她们无疑是最有可能为了在好莱坞与克鲁尼和奥巴马共进晚餐而不惜自掏腰包的一个群体。结果就是克鲁尼在自家豪宅举办的筹款宴会上，为奥巴马筹集到了数百万美元的竞选资金。

　　之后，当奥巴马团队决定在东海岸物色一位对于这个女性群体具有相同号召力的影星时，数据团队发现莎拉·杰西卡·帕克（Sarah Jessica Parker，《欲望都市》的女主角）的粉丝们也同样喜欢竞赛、小型宴会和名人，于是，一个与奥巴马共进晚餐的“竞争”便诞生了，那就是争夺在杰西卡·帕克的纽约West Village豪宅美餐的机会。“克鲁尼效应”被成功复制到了东海岸。

　　通过对粉丝们的信息分析，奥巴马团队成功地满足了她们与钟爱的明星共进晚餐的愿望，也成功地让她们争先打开钱包。同样，聪明的商家通过用户的购买历史记录分析来建立模型，为他们量身预测未来的购物清单，进而设计促销活动和个性服务，也可以让他们源源不断地为之买单。

　　了解用户的行为，你可以花最少的钱办最大的事

　　在整个竞选中，奥巴马团队的广告费比罗姆尼团队少花了约1亿美金就大获全胜，这是因为奥巴马的数据团队对于广告购买的决策是经过缜密的数据分析之后才制定的。一名官员表示：“我们可以通过复杂的建模来找到目标选民。例如，如果迈阿密戴德郡的35岁以下女性是我们的目标，那么可以通过分析找到覆盖她们的方式。”因此，奥巴马竞选团队在一些非传统节目中购买了广告，例如电视剧《混乱之子》、《行尸走肉》和《23号公寓的坏女孩》。在电视平台上，他们2012年的广告购买效率较2008年提升了14%。

　　此后，奥巴马竞选工作组发言人本·拉伯特一语道破天机：大数据挖掘是奥巴马团队能够击败罗姆尼的最根本优势！对于竞选团队来说，并不是要面对一个笼统的选民概念，而是要针对每一个选民，发掘他们最有可能被什么因素说服。这也难怪奥巴马一上台，就将大数据定义为美国“未来的石油”，是美国综合国力的一部分，是与陆权、海权、空权同等重要的“国家核心资产”。

　　与用户进行个性化互动，赢得更多青睐

　　在本次竞选中，奥巴马团队的投票动员绝不是千篇一律的，对于不同的用户，他们动员的渠道及采取的互动方式都因人而异。2012年8月，奥巴马决定在社交新闻网站Reddit上回答问题，当时多名总统高级助理并不清楚此事。一名官员表示：“我们为何将奥巴马放在Reddit上？因为我们发现很大一部分目标选民在Reddit上。”而在“摇摆州”的电话动员上，他们也发现，一个“摇摆州”志愿者打来的电话的效果要优于一个非摇摆州（如加州）志愿者打来的电话。

　　此外，奥巴马团队还首次利用Facebook进行大规模的投票动员，这模仿了现场组织者挨家挨户敲门的方式。在竞选活动的最后几周，下载某一款应用的用户收到了多条消息，其中包含他们在“摇摆州”好友的照片。他们被告知，可以通过点击按钮，呼吁这些目标选民采取行动，例如进行投票注册、更早地投票，以及参与到投票中。奥巴马竞选团队发现，大约1/5收到Facebook请求的选民做出了响应，因为请求来自他们熟悉的人。

　　关于这次大选还有一段插曲不得不提，那就是一个35岁的数学天才纳特·席尔瓦（Nate Silver），通过“计算”竟然成功预测美国大选50州的选举结果，尽管美国国内舆论一直普遍认为奥巴马和罗姆尼选情非常接近，Nate Silver却计算出奥巴马将有90.9%的概率获胜，简直就是大数据时代的“巫师”。

　　同样，对于刚刚结束的世界杯，大数据让人们再一次见证了计算预测的神力，百度全面搜索过去5年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，并与国内著名彩票网站乐彩网、欧洲必发指数独家数据供应商Spdex等公司建立数据战略合作伙伴关系，将博彩市场数据融入到预测模型中，构建了本次“世界杯预测”产品的足球赛事预测模型。整个世界杯期间，百度大数据预测了全程64场比赛，准确率为67%，而进入淘汰赛后准确率更是高达94%。虽然这样的结果看起来有点

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