当梦工厂为测试观众放映其2001年的电影《怪物史莱克》的早期版本时，蓝冠线路测速女主角菲奥娜公主吓得孩子们尖叫起来。这并不是因为这个动画角色变成了一个食人魔，而是因为她看起来太像一个真人了。为了赶上皮克斯，工作室的动画师们创造了前所未有的最真实的人类角色——事实上，他们太真实了，让人感到不舒服。

 

这种现象被称为“恐怖谷”，在这个点上，技术的飞跃超过了人类的应对能力。今天，那些在网上销售服务的企业家们正面临着他们自己的版本。基于上下文数据对数据进行分析、定向、重定向和营销的想法会让消费者感到不安甚至愤怒，除非营销人员小心处理这种情况。(根据《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)的网站，情境营销人员可能被认为是那些利用“互联网的力量和影响力，在客户需要的时候向他们传递量身定制的信息和信息的人。”)

 

随着商业地产和其他后来者行业首次推出情境营销计划，聪明的营销人员意识到，像对待糖果店的孩子一样对待数据科学，并不是赢得受众的最有效方式。以下是来自其他行业领袖的一些经验，他们来之不易的智慧定义了三个基本原则，帮助企业更好地利用大数据:

 

1. 对收集到的数据及其使用方式要彻底公开。

 

从本质上讲，让人们对数据科学感到不安的不是对技术本身的恐惧，而是对人类将如何利用它的恐惧。在企业方面，Facebook并不以开放平台著称，但它在侵犯隐私方面的名声已经很坏，以至于它推出的Messenger应用程序遭到了人们的强烈反感，尽管它所要求的权限确实相当标准。维也纳大学(University of Vienna)的一项研究显示，半数离开Facebook的用户是因为担心隐私问题。

 

对收集的数据采取彻底的开放态度不仅是一种道德选择。这是聪明的营销。如果公司在定义和传达隐私优先级方面没有积极主动地——从根本上讲是开放的——它们就会给记者或被误导的用户留下机会，让他们塑造公司的隐私叙事。当这种叙述包含了隐藏秘密或欺骗的指控时，它会立即摧毁用户对公司的信心。

 

2. 当用户自己共享数据时，可以做得更多。

 

想象一下，一位女士去相亲，蓝冠线路测速得知她要见的人已经点了她最喜欢的菜，并请乐队为她播放五首最喜欢的歌曲。从理论上讲，约会对象提供了一种完美的定向体验，但如果她不告诉对方这些信息，她就不会做出积极的反应。

 

当一家公司将其信息建立在客户并未有意提供的特定信息之上时，也会让人反感。

 

与Foursquare形成对比的是，Foursquare的新应用程序公开要求用户选择自己的喜好和兴趣(例如:朝鲜蓟披萨、折扣优惠、柔和的爵士乐)，因此该应用程序可以提供基于位置的推荐。突然之间，用户在体验良好的上下文信息的同时，仍然感觉在控制他们的数据，并且避免了恐怖谷。

 

Netflix多年来也利用用户报告的偏好获得了巨大成功。Songza.com将这一界限推得更远。Songza要求用户提供高度个性化的细节，比如他们的情绪，以便提供播放列表选项。

 

相比之下，Facebook在今年夏天遭到了美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)的起诉。此前有消息称，该公司将用户的新闻推送改成了一种带有情绪的社交实验。用户没有参与数据收集过程。另外，他们甚至不知道这件事正在发生，这引起了人们对Facebook的愤怒风暴。

 

3.对数据共享的抵制可能很快就会消失。

 

在日本，逼真的机器人已经成为文化的一部分很多年了，视觉恐怖谷已经大大减少了。机器人被用在从做模特到照顾老人的一切事情上，消费者已经普遍接受了它们。

 

在美国，当人们开始从情境营销和数据科学中体验到真正的好处时，类似的抵制将会发生。

 

换句话说，越多的美国公司使用他们的数据为日常生活创造有价值的解决方案，就有越多的人会接受它。如今的消费者可能会对能够识别和分析他们Instagram照片的人工智能感到恐惧，但像谷歌这样的公司，以及像杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)和埃隆·马斯克(Elon Musk)这样的思想领袖都在这方面投入了大量资金，他们下了巨大的赌注，认为总有一天人们会接受它。因此，重要的是，美国公司在任何时候都不能停止研究或创新，因为它们所依据的是社会舒适程度的极限。他们只需要对使用什么技术、如何使用以及何时使用非常敏感。

 

看看这三条原则，很明显，驾驭数据的“恐怖谷”就是要同时像科学家、好公民和市场营销人员那样思考——找到可能的、合乎道德的和有效的三者之间的交集。正如用每一种可用的新数据技术打击消费者是不明智的，隐藏功能或从一开始就不去设想它们也是不明智的。