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　　但是拋開這些特殊領(lǐng)域，該算法內(nèi)涵思想“品牌依靠忠誠的消費(fèi)者發(fā)展壯大”與拜倫的理論完全矛盾。拜倫通過對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，他指出在所有成功的的品牌當(dāng)中，大量的銷售來自“輕顧客”(Lightbuyer)：也就是購買產(chǎn)品相對(duì)不那么頻繁的顧客。可口可樂的生意并非依靠每天都喝可樂的人，而是數(shù)百萬每年喝一次或兩次的顧客。這種消費(fèi)者模式在各個(gè)品牌、商品品類國(guó)家和時(shí)期都適用。無論是牙刷還是電腦，法國(guó)汽車或是澳大利亞銀行，品牌依靠的是大規(guī)模人口——換句話說，大眾——那些偶爾購買他們的人。

　　這個(gè)理論意義十分深遠(yuǎn)。這意味著你永遠(yuǎn)無法通過精準(zhǔn)營(yíng)銷現(xiàn)有顧客來增加品牌的市場(chǎng)份額。而對(duì)現(xiàn)有顧客的精準(zhǔn)營(yíng)銷，正是數(shù)字媒體所擅長(zhǎng)的。

　　本著批判的精神來看待新出現(xiàn)未經(jīng)檢驗(yàn)的思想，筆者希望引用一下廣東移動(dòng)最近公布的用戶換機(jī)特征數(shù)據(jù)。廣東移動(dòng)對(duì)旗下用戶的終端遷移分析表明，使用蘋果的用戶升級(jí)終端，繼續(xù)使用蘋果手機(jī)的占比64%，忠誠度最高。但除蘋果以外，其余忠誠度表現(xiàn)最好的華為、小米手機(jī)，更換4G后持續(xù)使用同品牌的占比不到30%。

　　這說明，你向蘋果4或5用戶推廣蘋果6是可行的，果粉效應(yīng)推翻拜倫的理論，證實(shí)在部分領(lǐng)域依靠忠誠的消費(fèi)者發(fā)展壯大是可行的。但除此以外，你向任何一個(gè)當(dāng)前品牌的用戶推廣同品牌的手機(jī)終端都是不合時(shí)宜的。

　　因此，希望通過歷史的電商數(shù)據(jù)分析推斷用戶下一步可能需要是無效的。就如向曾經(jīng)購買過服裝的用戶推廣服裝，或許不如推廣一卷紙或一桶油更為有效。

　　相反，成功的品牌需要找到一種方式來到達(dá)目標(biāo)市場(chǎng)之外的群體。品牌的廣告一定要用某種方式獲得這部分人的興趣——只有這樣，當(dāng)他們?cè)跍?zhǔn)備購買的時(shí)候，該品牌才能自動(dòng)出現(xiàn)在消費(fèi)者的腦海中。

　　第二，如果“協(xié)同過濾”存在局限，廣告公司會(huì)告訴你還有第二種算法，并不基于客戶的歷史行為記錄，而是客戶本身特征相似性，來找到與種子客戶最為相似的客戶群體。簡(jiǎn)稱“Lookalike”。先需要廣告主提供本則廣告起到作用的典型用戶，以手機(jī)為例，受廣告影響感興趣點(diǎn)擊瀏覽或預(yù)購某手機(jī)的用戶，大約幾百或幾千個(gè)。大數(shù)據(jù)公司通過Lookalike算法(專業(yè)的術(shù)語更可能是稀疏矩陣)，尋找與這幾百/千個(gè)用戶高度相似的其它數(shù)十萬/百萬客戶群進(jìn)行投放。

　　這類算法真正考驗(yàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的計(jì)算能力，因?yàn)椴⒉皇墙?jīng)驗(yàn)性的協(xié)同過濾，而是利用數(shù)十?dāng)?shù)百甚至上千個(gè)變量進(jìn)行回歸計(jì)算。最后按照相似性的概率打分，按照由高到低選擇合適的用戶群。