過去，顧客到商店里購物，會依賴熟悉的售貨員，有時是街坊小店的店主，幫助自己挑選商品。這些售貨員或店主對老主顧知根知底，很快就能找出讓顧客稱心如意的商品，同時還經常推薦他們購買一些自己未曾想到的其他商品。這種人情味十足的購物氛圍如今已越來越少見。許多零售場所一線銷售人員短缺，且所知有限。而網上購物更是主要靠消費者自己來甄別。

隨著信息技術、數(shù)據搜集和分析學方面的進展，公司可以獲得從人口統(tǒng)計特征到消費心態(tài)，再到消費者網上點擊量等日益精細化的數(shù)據，并根據這些信息向顧客提供類似于甚至優(yōu)于店主推薦的購物建議，在合適的時刻以合適的價格，通過合適的渠道，引導顧客購買“合適”的商品或服務。作者將這些建議稱為“下一個最佳購物建議”（next best offer，NBO）。制定一個完善的NBO包括以下四個步驟。

1.確定目標 許多公司在NBO行動上栽了大跟頭，不是由于缺乏分析能力，而是由于缺乏清晰的目標。因此，第一個問題是：你想達到什么目的？增加收入？提高顧客忠誠度？擴大錢包份額？還是吸引新顧客？你要隨時準備根據不斷變化的形勢修正你的目標。

2.采集數(shù)據 接下來，你需要采集和整合關于顧客、產品和購物背景的詳細數(shù)據。除了掌握一些基本顧客信息，比如年齡、性別、子女數(shù)目、住址、收入或資產、消費心態(tài)、生活方式等，你還可以追蹤消費者的歷史購買記錄和社交本地化移動信息（SoLoMo）。此外，你必須有一個對產品特性進行詳細分類的系統(tǒng)，這有助于你確定哪種產品對消費者最有吸引力。最后，你還必須考慮下列因素：顧客接觸業(yè)務的渠道（面對面、電話、電子郵件、網絡）、接觸的原因及環(huán)境，甚至能反映出顧客心情是平靜還是難過的音量和語調。在某些情況下，購買背景因素可能還包括天氣、一天中的哪一時段或一周中的哪一天，以及顧客是孤身一人還是結伴同行，等等。

3.分析與實施 利用統(tǒng)計分析、預測模型和其他工具，先產生出大量可能有效的購物建議，然后根據商業(yè)法則來甄選建議，并為每個建議確定合適的遞交渠道。一般而言，與顧客接觸的渠道，就是遞交NBO的合適渠道。例如，CVS連鎖藥店的顧客只要在店內的服務終端上刷ExtraCare積分卡，立刻就能獲得定制化的優(yōu)惠券。

公司可以通過多種渠道對購物建議進行測試以確定最有效的渠道。在CVS連鎖藥店，ExtraCare卡的購物建議不僅通過服務終端，也通過收銀條、電子郵件和定向傳單送達，最近還通過直接發(fā)到顧客手機上的優(yōu)惠券方式遞交。

購物建議要有節(jié)制，公司需認真思量提出建議的時機，并且監(jiān)控顧客接觸頻率，避免過多推薦引起顧客反感。

4.學習與發(fā)展 公司必須衡量每個購物建議的表現(xiàn)，吸取經驗教訓，從中總結出經驗法則，以指導未來購物建議的設計，直到新數(shù)據顯示這些法則需要重新修正為止。

任何一家公司要把每種可能的顧客、產品和背景變量都納入NBO模型中是相當困難的，但沒有一家零售商可以不用搜集人口統(tǒng)計特征、消費心態(tài)和歷史購買記錄等基本數(shù)據。隨著可采集的數(shù)據量和互動渠道數(shù)的增加，那些不能迅速改進購物建議的公司，將被對手遠遠甩開。