AAR 原則： ▌第一個 A 是 acquire（獲取） ：如何用最有效的方法獲取核心客戶。 ▌第二個 A 是 activate（活躍） ：如何讓獲取的客戶快速成長，變得活躍、有黏性。 ▌R 即 retention（保留） ：如何防範核心客戶流失。 數據可以貫徹這三個階段的始終，既可以幫你找出核心客戶，也可以告訴你什麼服務和價格能讓他們變成忠誠客戶，同時還可以用數據模型預測客戶未來的需求，甚至是他們離開的機率。 當企業充分掌握客戶當前狀態的數據之後，就可據此進行預測，發現問題馬上糾正，這就是懂得用數據的企業所做的事情。 例如，當你發放折價券時，是否想過，什麼時候應該讓客戶當次使用，什麼時候要留待下次使用？企業亂發折價券或經常打折，不但太博愛，還會讓客戶養成「無折不買」的習慣。 【方法 】行為數據比結果數據更有價值 企業一般關注的重點是交易數據，比如一天有多少客流量、多少交易額，卻忽略了這些交易背後的原因。 當把客戶的行為數據（交互行為）和交易數據相互關聯時，企業才會知道用什麼產品吸引什麼客戶最有效、什麼價格能讓這些客戶活躍起來、怎樣能讓他們對這個平台更感興趣，我們甚至可以預測到客戶流失的蛛絲馬跡。 客戶的行為數據不一定能產生交易，但可以讓我們更了解他，讓我們知道他為什麼會買，或者為什麼不會買。透過行為數據去發現客戶如何做決策，是個重要課題，即使是負面數據也可能有正面作用。 在互聯網世界，這些可以相互關聯的數據其實是唾手可得的。如果不知道哪些數據有價值，也不知道哪些數據可以交叉分析，產生價值，著實是一種浪費，相當於將魚翅當粉絲。 【方法 】從小處著手 假如中小企業希望充分使用數據，我的建議是，從結構化的、已有的數據開始，一步一步開展。中小企業要有清晰的具體目標 —— 希望數據幫自己做什麼、數據能解決什麼問題。 必須謹記，我們面對的是消費者，數據的收集、整合、決策、回饋，都必須從消費者出發，以人為中心，這樣才不至於太分散，盲目地「為了數據而數據」。 另外，企業不應把客戶看成一個整體，因為解決客戶的一般性需求，不等於了解客戶的特殊需求。在大數據的驅動下，批量生產的個性化或許並非遙不可及。