對很多組織來說，大數據是他們成功的引擎。Netflix、Eloqua和奧巴馬的2008年總統競選，為企業利用大數據提供了生動的例子。這些企業運用大數據接近顧客，并發展了一套成功的策略。
演藝界是一個由高管控制，憑其經驗做決策的傳統行業。在最初決定是否投資《紙牌屋》的時候，Netflix將大數據帶到人們的視線中，最終證明該劇大獲成功。《紐約時報》的David Carr說，Netflix在考慮其他制作人轉交來的電視劇時，會分析電視劇的觀眾數據。
當發現有足夠多的觀眾觀看David Ficher(該連續劇的導演)導演、Kevin Spacey(該劇演員)參演的電影，以及原始英國版本，Netflix統一投資1億美元制作該劇。Netflix非常自信，所以邁出了這非同尋常的一步。
Netflix最初只是一家影片郵寄租賃商，起初客戶不過把它作為除Blockbuster公司外的備選而已。但本質上，Netflix善于操縱數據。影片候選隊列使Netflix深諳用戶觀看習慣，并能向用戶推薦他們可能感興趣的電影和電視節目。當Netflix娛樂流媒體向用戶開放后，這種能力得到了更廣泛和直接的擴展。
Eloqua是另一家利用大數據取得成功的初創企業。這家自動營銷軟件公司在2013年被Oracle以9.57億美元的價格收購。
Eloqua成功的秘訣之一是“軟件即為服務”的模式。因為Eloqua提供在線解決方案，它有著接觸大量數據的機會，能夠了解用戶如何使用產品，這就給公司提供了敏銳的洞見，如何服務單個用戶，以及怎樣使軟件變得更好。
Eloqua前首席執行官Joe Payne在一次關于The Big Date-Driven Business的采訪中說：“我認為在當代我們所經歷的技術時代，最有趣的莫過于我們第一次對用戶怎樣使用我們的軟件、何時使用、使用頻率和使用人數有了相當清晰的理解。如果你對這些事情足夠關注，它就能夠給你贏得市場的深刻見解。”
2008年，奧巴馬利用大數據，并未贏得某個市場，而是贏得了總統大選。Dan Siroker是奧巴馬競選團隊的數據分析主管，他專注于網站的優化，常常使用A/B和變量測試。
奧巴馬競選依靠數據分析，尤其是在競選網站方面，這對獲取支持者的電子郵件地址十分關鍵，每個人平均向奧巴馬競選貢獻了21美元。
Siroker在博客中寫道：為了讓大家分享電子郵件地址，奧巴馬團隊測試了各種圖片和口號組合的效果，一共有24種之多。利用A/B測試，團隊發現其中一種組合的表現好于其它組合：巴拉克·奧巴馬與妻子和孩子的合影，加上“了解更多”的口號，讓11.6%的網站訪問者分析了電子郵件地址，這比24中組合8.26的平均值改善了40.6%。
Siroker說，最終，這個組合收集了288萬個額外的電子郵件地址，為競選贏得了額外的6千萬美元。2010年，他依靠競選的經驗成立了自己的大數據公司Optimizely，這是一個幫助企業從網站獲得最優數據、進行電子郵件營銷和其他數字營銷的平臺。
Optimizely的下一步計劃將是幫助企業改進客戶移動營銷。Siroker說：“我們的目標是讓世界將數據轉化為行動，我們認為網站和移動端優化只是這個旅程中的第一步。”
京公網安備 11010502049343號