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當收集到的這些數據不能為企業所用時，企業就永遠不知道關于我的這個數據原來是不的。這些數據好像是地描述了我的性別。但是卻不能很地描述我的搜索和購物行為。

在梳理的數據時，我們驚訝于為什么會有18個性別標簽。乍一聽，很不可思議。你肯定會想，是不是在閉門造車，是不是自己憑空造出了這么多的性別？

事實上，每一個性別表現都并非看上去那么簡單，因為它的分類是基于用戶在不同場景中不同表現而做出的。這就揭示了一個問題，我們每個人都不會只呈現出簡單的一面，比如在安靜時和在人前時，我們就會表現出不一樣的自我。不同的性別標簽其實就是應用了這一原理——同樣的人在搜索商品時可能會表現出不一樣的行為特點，而這些不一樣的行為就是我所說的場景，結合場景應用數據就是"活"用數據。其實，有多少個性別標簽并不重要，重要的是如何讓用戶在不同的場景中獲得更好的服務。

亞馬遜一直在自己的商業活動中應用這個理論。多年以來，亞馬遜就使用動態模型——相對于"歷史的你"，它的推薦更相信"現在的你"。所以，它相信今天登錄網站的你有什么需要與興趣，比起歷史的"你"來說更重要。

我們不妨擴張一下思路，假如你在一家網站買了一份保險，又買了一件衣服。這兩件事情，哪一個能更多地證明你是"本我"，而哪一個能更多地證明你是"被別人影響的我"？推薦系統的運作原理是通過推薦一件商品去影響你的購買決策。一般來說，你要為自己做一個很長遠的購買決定時，會綜合考慮一些因素，這時的購買決策會跟你本身的性格產生緊密聯系。比如，你的性格是不愛曬自己的東西，不愛很刺激的活動，那么你就不會買一輛跑車，這是你深思熟慮之后做出的決定。

總的來看，對于用戶購買行為的場景，我們大都無法判定它的產生到底是因為長期積累的性格多一點，還是受今天心情的影響多一點。而且，前提是假定，別人沒有用你的賬號購物。如果今天是你的女朋友借了你的賬號去購物，這個系統可能就無法做出正確的推薦了。

把數據激活，從靜態數據變成動態數據，必須要用場景來驗證，靜態數據是沒有用的。理所當然，企業很容易一開始就假定"你告訴我里你是男的，肯定就是很的"。從表面上來說，企業憑借用戶自己填寫的數據來做決策，會更精準，但結果卻相反。在做了很多測試后我們發現，動態的觀察數據反而更能地反映出用戶的信息和需求。

但是，如果用戶在做一個比較重要的購買決定時，真實性別、真實職業以及一些描述個人的靜態數據對于企業來說就更具有參考性了。對消費者來說，購物就是決策，凡是決策，都是要對比、細分、溯源、看趨勢。所謂的沖動消費是"什么都不管了"，直接拍下，那就要分析購物當天的場景了，或許那天是"雙十一"？

別再死盯著ROI

從公司價值的角度來看，我在B2B外貿公司得到了一個重要的經驗——如果企業不把數據活用起來，只是死盯一個數據的話，企業的運營必定不會理想。

當時，我所在的公司買入廣告關鍵詞時，一直用的重要考核數據是投資回報率(ROI)，即每個廣告關鍵詞能給公司貢獻多少交易量。如果我們靈活使用數據，會怎么樣？

我當年就對公司的管理者提出了一個建議：把一些使用得很好的廣告關鍵詞(排行榜前30％)拿出來，調查根據這些關鍵詞登錄網站購物的消費者在三個月后是否還會來買東西的問題。

事實證明，這些ROI指標很好的廣告關鍵詞，有一半只吸引了用戶的一次購買行為。因為，這些公司買的關鍵詞都是"大力度優惠的××"，這些關鍵詞對某些消費者來說有著很大的吸引力，但是并不總會產生巨大的效用。

也因為這樣，企業吸引來的用戶都是一般消費者，卻不是真正做批發的人。企業管理者接近不知道當時掌控ROI的部門其實就是在做賠本生意。

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