用海量的商品，匹配海量的用户，只需要在计算机里写入机器学习的代码分析你的数据，然后机器理解每一个人可以做到顾客利润最大化的范围，就可以对应的推荐匹配不同的产品，更关键的是这种推荐比较节约你搜寻的时间成本，但买到的东西则是比较符合你的综合情况的。
举例子
比如网易云音乐海量的音乐个性化匹配海量的用户，今日头条海量的新闻个性化匹配海量的用户，抖音海量的视频个化化匹配海量的用户，都是根据你的兴趣推荐的，你用得越久，推荐的匹配精准度就越精准。这不是节约时间了，而是让你上瘾，忘不掉了。
再比如，滴滴，曾经出现利用大数据杀熟的行为以获得利润最大化，再通过优惠券拉新，激活，留存
正因为所有用户的画像标签化，数据化了，而当你需求的服务也可以数据化匹配之后，运营的岗位干的活，就是在『顾客价值让渡分析矩阵』这个基础模型里演变的。
运营里常讲的AARRR模型：获取用户、激发活跃、提高留存、增加收入、传播推荐，主要就是干这个活的。
而关于客户关系管理，还演化出了RFM数据分析模型，简单的来说，RFM模型是会员管理中对会员消费行为分析和总结的一种模型，每一个字母代表一种会员的行为要素：R：最近一次消费(Recency)，F：消费频率(Frequency) ，M：消费金额(Monetary)，将顾客数据化，变成了可以随时分析的对象。
