越來越多的公司發現，擴大大數據應用范圍時，明智的做法是著眼于整個產品生命周期。

產品開發是高風險的事，進入市場的一大批新產品慘遭挫敗就是佐證。

許多公司在利用大數據，精確定位客戶需求，推出量身定制的新產品，以期提高成功幾率。大數據是說公司可以挖掘分析大量各種信息，以改善下一代產品和服務：呼叫中心服務工單、保修記錄、在線客戶評論、博客、互聯網搜索分析、基于位置的服務等。

著名調研機構Ovum Research的分析師托尼·貝爾（Tony Baer）表示，大數據和產品開發“最易見效”的方面就是客戶情緒分析：公司密切關注社交媒體帖子、Twitter消息及其他在線信息，了解人們的所思所想。

客戶情緒分析基本上將互聯網變成了世界上最龐大的專題小組，以便在各種問題和想法完全被意識到之前，及早發現它們。

網上有人議論一家計算機公司的新筆記本電腦存在過熱的毛病，該公司發現這個預警信號后，認真分析了原因，發現問題原來出在高級用戶將外接顯示器連到筆記本電腦上。這些用戶在這么做時，勢必要關掉屏幕，這就擋住了排風扇，因而導致筆記本電腦過熱。該公司馬上重新設計了筆記本電腦，以解決這個問題。

為舊產品賦予新含義

大多數公司認為，如果結合來自客戶關系管理（CRM）或企業關系管理（ERM）系統等傳統數據源的客戶數據，通過在線監聽收集而來的非結構化數據就能派上最大的用場。

以一家其主打產品銷量出現下降的公司為例。該公司利用客戶情緒分析工具查看自己的Twitter消息和Facebook頁面；發現客戶們特別提到一款新的競爭產品已添加了功能。于是，這家公司分析了CRM記錄，結果發現同一個問題（缺少功能）是退貨的主要原因。它立馬給自己的產品添加了相應功能，銷量也隨之回升。

許多公司有大量的內部數據（現在基本上沒有利用起來）可用來指導創新。高科技智囊團Cyon Research的負責人布拉德·霍爾茨（Brad Holtz）舉了一個假設的例子：航空公司可以從顧客購買機票時選擇座位中獲得大量寶貴信息，比如他們是不是寧可以伸腿空間換取靠窗座位。他說：“如果留意一下顧客如何挑選座位，就會發現一些模式，從而可以建立不同的飛機內部布局。”

呼叫中心可以說是洞察客戶的基礎，是個重要的大數據資源。許多公司在聯絡中心經常記錄下所有的客戶對話。處于領先的公司把那些對話自動轉錄下來，搜尋可能表明需要推出新產品或改進舊產品的常見詞，從而滿足未得到滿足的客戶需求。

基于位置的服務是為舊產品賦予新含義的另一種方式。貝爾提到了汽車保險（放心保）。目前，保險費率是固定的，一方面取決于車主說車子每年要保多少英里。GPS技術可以提供準確信息，了解車主開往何處，這樣保險公司就能提供不同的產品，或者為舊產品確定更合理的價格。

托馬斯·雷德曼（Thomas Redman）著有 《數據驅動：靠最重要的商業資產獲利》（Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset）一書。他表示，每家公司都需要一個“信息化”戰略，通過積聚更多的數據和信息，提高現有產品和服務的價值。

“不管是什么產品，你都可以想方設法讓它實現信息化。一個例子就是醫院病服。智能病服配備有傳感器，可以無線監測病人的血壓、體溫及其他信息，從而提供更有效的醫護服務。” 雷德曼說。

將大數據應用到產品生命周期

不過，將大數據應用到產品創新可不是查看Twitter消息這么簡單。首先，公司必須把注意力放在合適的數據上。霍爾茨說：“許多人沒有認識到，大數據的關鍵不是使用海量數據，而是深入分析數據流，解讀這些海量數據，從中推斷出正確的結論。”

除此之外，將大數據應用到產品創新還需要內部協調達到較高的水平。比如說，客戶服務部和市場營銷部可能都會發現如果結合起來，能讓公司深入了解推出何種新產品和新服務可能比較明智的信息。不過，不同的部門可能有互不兼容的度量標準，所以它們不知道如何輕松地匯集各自擁有的知識。

公司擴大大數據的應用范圍時，常常要重新考慮產品開發的基本方法。貝爾說：“只有公司著眼于整個產品生命周期，才會得到最大的好處。但許多公司之前還沒有考慮過以這種方式來使用數據。”

不過，如果它們這么做，就會發現眾多機會擺在面前。以汽車業為例?；魻柎恼f：“曾經一度，我們只分析出現故障后的設備，以便我們能修復。但如果我們著眼于產品生命周期來考慮，就能改變一開始設計產品的方式，從而提高產品在將來的有用性。”