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大数据的强项是在海量数据中寻找隐藏得非常深的或然联系，而当海量数据源被满足的情况下，众多风貌牛不相及的事物之间，也许在概率的意义上存在某种关联性。
而轨迹1.0正是充分发挥这个特点，寻找别克的潜在消费者，也许喜欢穿某款袜子的人购买别克的概率更高，也许喜欢喝猫屎咖啡的人与开别克车存在高相关性，也许与老婆相差四岁的人更喜欢别克，也许爱滑冰的人更愿意选择别克~~~~
诸如此类的概率性关联性一一被发掘出来，然后再经过大量算法的处理，不断的判断、筛选、对比之后，准确率相当高的别克潜在消费者就被一一识别出来。
这些潜在消费者，基本上在审美观上，在收入水平上，在社会关系上，在个人性格上，与别克的品牌风格，与别克的价格高度相配，哪怕他们是奥迪的忠实粉丝，也是有办法转化成别克用户的。
而轨迹1.0的作用就是找到这些人，然后指挥各种媒介和渠道，去影响这些人的决策，潜移默化的引导和影响这些人的思路，推动他们做出购买别克的决策。
思维暗示和决策引导在这个案例中被充分运用起来，而轨迹1.0同样是通过大数据来选择影响手段的。当潜在消费者被筛选出来，轨迹1.0会根据这个人的性格，喜好去筛选这个人的最佳引导方案。
在大数据面前，在数以千万计的消费者样本面前，所有人都存在一个高相似群体，每个人都能从这些样本里找出来一大群与自己性格、爱好、做事风格非常一致的‘同类’。
据统计，地球上的每个人，都能找到与他长相完全一样的另外六个人。
类似的道理在性格喜好上同样成立，当样本足够大时，就每个真正意义上的‘个性’了，所有的性格都不会是孤例，必然有一大群人与其高度相似。
正因为如此，轨迹1.0可以在完全没有心理学理论支撑的情况下，完美的扮演一个心理专家的角色，一步步诱导这些潜在消费者，引导他们最终达成消费。
在开发轨迹1.0以及后续汽车版的过程中，莫回完全没有任何感觉，在他眼里，那不过是一行行代码，一个个算法。
但是当汽车版真正交付使用，开始逐步显露出它强大的影响力时，莫回对它表现出来的威力震惊不已，他也没想到轨迹1.0居然会如此强大。仅仅是一些算法，当它们被有效组合起来，置于数据海洋里时，居然能够发挥出如此巨大的威力。
所以当齐文生提出收购公司的时候，莫回第一反应就是轨迹1.0的作用被对方管理层认可了，他们倾向于将轨迹1.0掌握在手中。
齐文生还是比较有诚意的，莫回想了想说道，“~~~那份对赌协议是否能先执行？”
“可以！”齐文生一点迟疑都没有，当场就答应了。
当时对赌的是，5%的销量增幅以上，所增幅的销售金额，将给莫回提1个点，并且这个期限是一年。就是说，按照对赌协议，只要轨迹1.0能实现5%以上的同比增幅，那么增加的部分都将给莫回分钱，并且要分一年，相当于全年销量增幅都需要给莫回付钱。
别克各档车里，最便宜的凯越差不多8万左右，最贵的昂科雷60万左右，如果是凯越... -->>
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