数据是企业不可或缺的资产。在亚马逊Q2季度财报中，广告业务盈利增长显著，其中大部分可归因于其对消费者数据的有效利用。可见，数据对企业来说非常重要，但如何挖掘数据背后的价值呢？这是个关键。
尽管企业对数据收集进行了大量投资，但依然不确定是否能精准定位到受众，于是期望通过开拓数据合作伙伴全方位了解自己的受众，进而做出收益更好的产品。如：美国知名运动品牌Under Armour收购移动健身软件MapMyRun、IBM收购天气公司weather.com。
但获取受众数据并非只有 “收购” 一条途径。
数据转化核心——暗数据
据《Veritas Global Databerg Report（数据冰山报告）》称，企业所收集到的所有数据中，有52%其实是 “暗数据” （dark data）。企业通过收集大量的数据，如：用户如何使用其产品数据、网站访问数据等来改善他们的产品和服务。然而，大部分收集的数据却从未被使用或分析过。这类数据被称为 “暗数据” 。虽然只是大数据的一个子集，但它占企业收集的大数据总量的最大部分。下面列举几种常见的 “暗数据” ：
客户信息
日志文件
前员工信息
原始调查数据
财务报表
电子邮件通信
账户信息
调查数据或分析报告
旧版本文件
挖掘 “暗数据” 需要从 “如何更好的与客户互动” 和 “了解客户的问题” 开始。
实际上，大多数消费者在做出购买决定之前，会在多个设备上浏览多个网店，因此，结合消费者在购物体系中的搜索、浏览和购买等行为得出的消费者购物数据报告会更精确。
我们可以通过社交媒体数据、忠诚度调研数据或订阅数据等洞察消费者行为。美国某大型零售商公司通过 “机器学习” 挖掘出用户注册数据，从而洞察客户需求，制定更深入的营销计划；时尚品牌Rue La La通过数据评估分析出客户流失的原因，并以此制定个性化的客户沟通策略，这种方式远胜于只是简单、统一地向客户发一封 “我们想念你” 的电子邮件营销。
消费者是什么时候流失的？
从经常被忽略的暗数据上，我们可以探索各种消费行为模式。通常，网站管理员可以从网站活跃数据中看出，当一个网民穿梭于不同页面时，他在什么情况下会跳出页面。如：当一个页面可选择的产品信息太多时，消费者是否会离开网站；当页面字体太小时，消费者是否会离开网站等。
部分客户互动数据往往不能直接帮我们挖掘出数据背后的意义，但通过不断提问可以推断和测试出不同类型的客户行为。如：那些将鼠标停留在某个链接却迟迟没有点击的，与那些简单地滚动鼠标的消费者；或者经常浏览某产品却并没有把它加入购物车的消费者，与那些直接购买的消费者，他们之间可能有完全不同的动机。对于犹豫型消费者，我们需要通过数据洞察作为探索重定向（Retargeting或Remarketing）活动的基础，以便分析消费者没有完成购买到底是因为价格还是因为产品细节，抑或只是时候未到而已。
我们可能会把消费者的评分或评论当作“内容”来看，但其实它们也是数据。实际上，消费者在用另一种语言给我们一些暗示，我们只需要简单的翻译一下即可。如：从消费者看了多少条评论、看的是 “好评” 还是 “差评” 中，我们能够大致了解访客的内心想法。
点亮 “暗数据”
对于广告主来说，想要精准触达受众， “暗数据” 是非常有价值的。如：
服务器日志文件可提供网站访问者行为；
客户来电详细记录可分析客户的情绪和感受；
移动地理位置数据可以分析流量模式（如3G、4G、wifi等）。
数据可视化和透明化是点亮 “暗数据” 的最佳途径。将“暗数据”与应用程序、数据服务、网站等无缝对接，让数据说话，并快速生成新洞察，新思路，真正释放 “暗数据” 潜能，最终深入解决影响消费者互动的未解难题。
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