□本刊记者 黄耀鹏
阿仁直到会议前还在琢磨，如何说服老板同意自己提交的案子。
阿仁在一家汽车商务网站做后台运营。在数据库维护过程中，阿仁发现了客户的网络足迹（Cookie）与其后两个月的网下行为具有复杂的联系。简单地说，大多数客户首次在网上关注汽车信息之后两个月内，进行了汽车消费。
比如客户在网上看了一辆国产紧凑型轿车有关的网页，那么利用数据爬虫“阅读”客户电脑发来的Cookie数据包，发现客户这一需求的数据服务公司应该怎么做呢？
阿仁的公司和大多数小公司一样，都拼命推送有关相关车款的广告，当然，他们只会推送签约客户的相应级别车辆，而非用户相中的那一辆。这同样是由爬虫系统自动完成的。这根本称不上大数据，只能算“数据大”。爬虫系统的脑子也是爬虫级别的，它根本分析不出客户最初看的那一个网页和最后实际购买行为之间微妙的联系。
预算有限的客户一开始看的往往是同系车型中最便宜的，随着家人朋友同事的参与，可能形成新预算，而目标消费品的风格则很很难改变。
这中间又充满着种种不确定性和拖延。如何影响客户的决定，但要看起来是其自己产生的想法？而不是像现在电商做的那样：简单粗暴地推类似的产品，连客户已经买了都不知道。
阿仁想说服老板采取新的数据挖掘算法，对抓取的数据进行智能分析。分析系统更像一个人（或者智能机器人），而非简单的数据篓子。智能系统首先运用K-means算法或者C4.5算法清洗数据，剔除垃圾数据。汲取用户的行为特点，将其作为有效数据存入库中。这只是个开始。
重点当然是分析用户的行为特点，揣测其喜好。Apriori算法可以搞定布尔关联，但对更复杂的人类行为，有点过于简单化了；KNN 更成熟，适合机器学习，但用来“猜中”客户行为仍然不够；Cart擅长分类和回归算法，将概率很小的分支剪掉（可能会误伤），可以作为数据清洗工具。
现在需要在这些已经成熟的简单算法基础上，研发新的算法，基于一系列网络足迹（Cookie），专门针对人类广义消费行为进行分析，并不局限于汽车消费，因为对于特定个体来说，消费习惯是难以改变的。突然发财这种小概率事件（多半会引发消费行为特点的紊乱）不在考虑范围内。
阿仁花了一周时间，做了可视化数据展示，用来说明在大数据有效分析的基础上，抓住客户真实的消费心理，是多么有诱惑力的前景。不出意料的是，他的老板干脆说听不懂，连一点犹豫和挣扎都没有。
最直接的原因是老板权限不够，在没有股东会议审批的情况下，他批不了这么多钱搞一个从前景到实施路径都不确定的项目。尽管他们是互联网公司，但让股东们理解，机器人程序能够“猜到”人类的消费心理和目标，并予以更智能的广告推送，着实跨越性太大。
阿仁的方案被毙了。
汽车营销端的“机器人化”有两个重点：大数据分析、智能交互（数据 上，但对于小公司来说已经不堪重负。只有大公司（比如BAT）才有实力，收集、清洗海量数据，然后看看，存到硬盘阵列里的数据能做点什么。
如果从数据的眼光看上去，人类的行为远不止1k大小的网络足迹（Cookie）数据包所揭示的那点涵义。它首先涉及到具体对象的出身（更多的是家庭影响）、生活经历、喜好、教育经历，甚至身体状况和血型。这可能要求对客户建立一个“人生档案”，在非授权的情况下，可能涉嫌侵犯个人隐私。但是难以否认的现实是，虽然看起来在网络上所有人都“隐身”了，实际上已经将众多个人信息暴露。搜集行为习惯，定点推送广告已经被默认为合法，为什么不做得聪明点。
假设客户在一周之内看了很多汽车配置的网页，这些车的配置变得更加繁多，但动力配备并没有发生变化，价格却没有相应的变化，只不过品牌跨国一线企业转向二线。如果是客户经理拿到这一手资料，他很快就能认定，该客户的预算无法突破上限，又对最初看中车型的贫乏配置感到不满，所以可能倾向于在品牌上做出让步，以便在同样价格下获得更丰富的装备内容。推荐的范围变得极其狭窄了，如果能就符合特征的目标产品进行推荐，成功的希望大增。
可惜任何一个公司都没有足够的人手，对海量数据进行手工分析。机器人程序能够做到这一点吗？当然能。斯诺登曝光的“棱镜计划”，就是大数据应用的大型实验。就是人工智能系统通过“关键词+频率”对大量电子痕迹搜寻与分析。机器人过滤出与一般人日常生活规律不符的可疑点，并对可疑点进一步深入跟踪，以此排查可疑人员。
值得一提的是，“棱镜”是五角大楼赞助的项目，后者可以提供近乎无限的资金（相对于民用项目），求得对竞争对手的优势。一旦资金实力雄厚的互联网公司意识到技术前景是可靠的，那么其资金供给的力度就会与其决心相匹配。阿仁无法通过的方案，有可能变成一个大规模的用户数据开发项目。当这样的项目取得令人惊诧的成果后，后台服务人员恐怕还要将其刻意模糊化，即提供几个相近的消费选项给客户，而非提供“直击人心”的方案，以防止客户产生被窥视和被“一览无余”的恐惧感。
到那时，业务员们还会抱怨卖车难吗？当然不会，因为他们中的大多数都失去了这份工作。
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