亚马逊印度站最近发现了一个有趣的现象：平台上的玩具和尿布若是卖得好了，高档内衣销量也会蹭蹭上窜。数据挖掘（Data Mining）显示，年轻妈妈们在选购玩具和尿布时，极有可能顺便为自己挑选一件高档内衣。

以亚马逊印度站上的“玛莎百货”为例

英国的玛莎百货(M&S)最近在AmazonIndia上就运用了这个规律。玛莎百货以女性内衣闻名（三分之一的英国女性内衣市场占有率）。在掌握以上规律后，玛莎百货直接将其畅销款对准那些有稳定工作的、受过高等教育的年轻妈妈群，她们有一个共同特点：喜欢在平台上为孩子们买东西。

“我们已经做过深度的数据挖掘，因此非常清楚哪些人在我们的平台上搜索过M&S，”亚马逊印度站的时尚主管Arun Sirdeshmukh说。

海量数据里，藏着营销密码！

像亚马逊这样的大型零售商,大大依赖着从多种途径收集而来的数据。这些数据有搜索行为跟踪类的，也有统计分析类的，可以帮助商家识别潜在客户，并找到触达潜在客户的最佳办法。海量丰富的数据信息一旦被破译，就会被用于指导零售商们优化价格，确定下一步该卖什么。

“比起亚马逊印度站上的买家群，许多其它站点的客户群平均年龄相对更年轻，”Sirdeshmukh表示，“我们的客户群是一个相对固定的，较富裕的群体。”许多30多岁的有稳定工作的妈妈们会在亚马逊平台上为孩子们挑选衣服，玩具，奶粉，尿布等。

除了胸罩，还有啤酒……

当然，胸罩并不是被尿布等宝宝用品刺激销量的唯一商品，还有啤酒。实体零售商沃尔玛通过大数据发现：啤酒销量会在周五下午上升。因为年轻奶爸们通常会在这个时候为宝宝买尿布，同时顺手买瓶啤酒犒劳自己。于是，沃尔玛就把啤酒和尿布放一块，果然得到了不错的销量。

电商营销大趋势：在大数据指导下精准营销

“数据挖掘与人工智能（AI）、机器学习的结合，不仅帮助企业缩短了市场响应时间，也大大提高了企业的收入。”SalezShark的CEO及联合创始人Ajay Chauhan表示。据了解，SalezShark是一个专门帮助B2B组织做大数据分析的公司。

举例来讲，系统会根据多方面历史数据，告诉销售销售人员哪些是最有可能达成销售的方案。这些信息也会反过来指导销售团队，帮助其在规定的时间内精准地找到更多潜在客户，促成更多成交。