常言道，要想了解一个人，不能看他怎么说，要看他怎么做。虽然另一句老话说“龙生龙、凤生凤，老鼠的儿子会打洞”，但大数据告诉我们，行为打败背景，对用户行为进行分析才能获得更多的数据价值。
在观察人的行为时，不仅要观察人实际可见的行为，还要观察不可见的行为。以顾客行为为例，我们要研究顾客的互联网浏览行为、消费购买行为、售后服务投诉行为等实际发生的可见行为，也要研究顾客在购买决策过程中的不可见行为，像与其他顾客的对话、浏览竞争对手网站或购买竞争对手产品，对我们来说都是不可见的行为。
在大数据背景下，通过关联分析，我们可以研究顾客的互联网搜索、在社交媒体上发布信息等行为，并与内部信息系统对接，从而分析顾客的更多行为特征。另外，为了影响顾客的未来行为，我们还可以尝试了解顾客的潜在行为，例如通过客户找到的信息、通过客户进行的购买和投诉预测其在未来可能的购买倾向和购买行为。
进一步地，为了与特定目标群体沟通、全面优化客户价值，我们还要沿着顾客的行为，研究行为背后的动机。当顾客在网上进行搜索、对针对性营销进行反应、作出购买倾向判断和购买决策、进行投诉和享受售后服务时，其背后的行为动机是什么呢？我们要进行的基础研究是人口统计学分析，像顾客的年龄、职业或客户企业的行业、规模等，而更重要的，是需要对其消费心理及客观需要、主观渴求进行研究。
与行为对应，行为动机也可能可见或不可见。可见的行为动机如消费金额、与商店的地理距离等，不可见的行为动机如可支配收入、价值观、特殊需求、个人偏好等。
把行为动机数据与行为数据链接起来进行综合分析，能够提升我们的经营智慧，我们的市场马赛克（Mosaic of Market，用来比喻我们分析市场的精细化程度）就能更清晰。
总之，顾客行为分析可以从以下四个维度进行：
作为示例，假设有一对筹备结婚的年轻人正在考虑买房子。很显然，除了亿万富翁，这都不是一个轻易的决策。因此他们一定会通过各种途径进行研究，最初可能是不稳定的随意想法，逐渐变成了更加彻底的在线研究。在偏好形成和信息搜索阶段，房产开发商能够锁定有购房倾向的网民，并通过其计算机位置和cookie信息等，研究其在人口统计学和社会经济背景上的行为特征信息，并根据这些研究进行精准匹配，让适当细分的潜在顾客看到适合他的房产广告，引导他点击公司网站。
而在公司网站上，通过后台数据支持的搜索功能，让潜在客户搜索建筑位置和价格等，并通过价格优惠等诱导措施鼓励用户注册。不管他最后是否注册，只要潜在客户索取信息或提出安排看房，他就不再匿名，而变成了有名有姓的真实人物，为个性化营销打开了方便之门。
没有任何东西能够取代房屋销售人员的直觉和经验。但是，如果销售能够利用客户的年龄、婚姻状况、驾驶汽车的品牌和档次、感兴趣的房屋价格区间等信息，事先 进行系统化、针对性的准备，就能大大提升销售与客户沟通的有效性，从而大幅度增加成交率。