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拜現今市場競爭激烈之賜，使得科技發展一日千里，許多我們過去難以想像的電子商品也在不知不覺之中出現在我們的生活周遭，像是有智慧型手機、平板電腦、甚至穿戴式裝置，這些產品的快速普及性早已讓我們見怪不怪了。這些裝置除了可以讓我們的生活更便利、連繫溝通更快速之外，也能藉由使用這些裝置的同時，累積出大量的使用經驗資料，這也就是大數據的其中一個主要來源。
大數據(big data)這個名詞在國外已經行之多年，他們藉由在生活層面的許多小地方安裝數據偵測器，來不斷累積、儲存、整理分析這些多面向的海量資料來作出商品及決策的改善方向，讓生活品質變得越來越好，甚至有可能在未來的某一天達到現代烏托邦的境界。
而今天這本書，就是針對該如何把大數據應用在行銷層面來作介紹，除了一些新穎的觀念及理論架構之外，也在最後的部分提供了10種不同產業的大數據實務情況，是本兼具理論與實務性的好書。
其中在理論的部分，作者Tony很大膽的先引用了全球最具權威的IT研究與顧問諮詢公司─顧能公司(Gartner Research)的副總裁Kimberly Collins針對數位形式所提出的新4P理論：人（people）、成效（performance）、步驟（process）和預測（prediction）。而作者則以大數據的角度將最後一個P（profit，利潤）修正為預測（prediction）。 作者Tony將現代的消費者的消費週期特性做了五種類型的分類，也就是他所謂的”NES模型”，如下：
這樣的分類方式不同於過去大多以消費者的年齡、消費能力、背景資料為主，而是針對大數據的數位特質來作出的分類，是為了即時掌握顧客的變動性而設計出來的，這3個標籤及5族群，完全根據消費者實際交易數據演算，並能夠配合資料更新進行動態修正。 這樣分類出來後，就可以針對不同消費者的購買周期來傳遞對的內容、在對的時間給對的人，大幅降低喚醒成本，作到過去所作不到的精準需求行銷，有效提高顧客回購率。
最後，作者也不斷地告訴我們，我們人類在追求效率的工作上是永遠贏不了機器及電腦的，但我們卻擁有一個電腦可能很難追得上我們的優勢，就是我們的產業經驗及決策能力。在這樣的一個趨勢下，人機該如何分工就變成一個相當重要的議題，值得大家深思。
PS:本書內容豐富多元，但因篇幅及時間問題只先介紹”人”的部分，有興趣的朋友們可以去買來看看喔。
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