如果你是一个网络零售商，在行业竞争日益加剧的环境下，如何吸引更多的网上消费者或许是眼下正急于求知的问题。那么有什么好的方法能够让自己的网络营销做得更加风生水起呢？
办法可能不止有一个，但很可能下面这个会更有效，如果网络零售商想持续和高效地赢得更多潜力顾客，那么积累和运用自身消费者行为数据会是一个很有即战力的方案。
尽管大多数网络零售企业都期望将真实且有价值的潜在顾客从每天成千上万的访客中挑出来，但实际并不容易，访客可能给网站留下的很多访问足迹，但是区分哪些访问信息更有用显然还是门学问。
消费者在网站上所留下的信息既多又杂。作为网络零售商，应该学会判断每名访客的消费价值，如何分析呢？以下试列举其中几条，抛砖引玉：
看了你网站中的哪些产品；
他们过去在你这里的消费金额（如有）；
他们现在的购物意向有多强烈；
很多类似的、相关的、重要的信息都不断地埋藏在大量的访问行为数据中，日积月累，会形成一个巨大的数据宝藏。可惜，一般的网站分析工具对其中的一些项目虽然有所涉及，但不够完备，也存在很多局限性。例如，一般的网站分析工具往往是按天汇总数据，数据的实时性不够强，并且使用范围也有限，即便获得了一定的消费者数据，往往只能做用户群体分析，不能精确到每个消费者的个人情况，使用价值也仅停留在报告的层面上，很难用于即时的动态的广告投放优化上面。
对于一般的网络零售企业而言，由于在消费者数据分析上的投资不足，实际上是悄悄负担了巨大的机会成本。随着新一代广告投放技术和媒体交易平台的日益成熟，对于网络零售企业自身的消费者数据的需求也必然猛增。如果没有足够的数据作为支撑，就无法享受到实时竞价、再营销等新一代里程碑式的广告技术的好处，这等于是将市场拱手让给精于此道的竞争对手了。
也许你会问，假定我已经有了数据，那么应该如何使用这些数据呢？这个问题很重要，但不难回答，因为一些最新的广告技术，如实时竞价广告技术（Real-Time Bidding）和日益增多的以消费者数据驱动的广告技术公司和媒体平台（如Google Ad Exchange、Yahoo Right Media）可以帮助网络零售商有效地运用它们。
以下是关于实时竞价广告投放逻辑的示例：如果经过数据运算，发现一个在线用户很可能购买一个产品，那么商家就可以采取措施（可以预先设定，并实时执行）对该用户展示相关的、针对用户个人的广告，搭配合适的时间与合适的网页则更佳。同理，如果经过数据分析（实时的），发现一个在线用户来访多次了，但很难说服他购买，也可以考虑短期先暂停对他投放更多广告，而把媒体预算用于更有可能产生购买的用户。
关于用户数据的隐私问题：上面所提到的数据，主要指消费者在网络零售商网站的访问行为信息，并不涉及消费者本人的身份信息（也无需网络零售商向有关的技术公司提供类似信息）。由数据驱动的新的广告技术将有效的促进媒体、广告主（如网络零售商）和消费者（普通网络用户）之间的关系。从消费者的角度来看，数据驱动的广告技术，将使他们获得更理想的购物体验。如在媒体上只看到更符合兴趣和需求的广告，在网站看到更直接找到相关的产品，甚至获得所需的促销优惠。
