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etflix和亚马逊，都深深植根在网上业务，以达到充分利用数据与相关信息的消费者。这些公司提供了一个数据驱动的客户体验，用户发现，而不是令人愉快的侵扰。例如，建议收集的电影和产品很容易被侵入看到个人数据作为基础，并建议过程可能放入一个“箱子”的客户（即类），因此，限制消费者的选择。你可以阅读有关“拳”在马丁亚伯兰的2009年，在隐私和数据安全法律杂志的文章更多。

现实情况是，消费者认为有价值的相关信息，Netflix和亚马逊的建议。像这样的消费者喜悦功能可以执行在隐私权的利益为基础的技术友好的形式。 Netflix和亚马逊的推荐引擎中使用协同过滤技术。由于这项技术主要是通过外推同类产品的分享利益的人大量数据进行计算，它提出了在隐喻的社会影响力对消费者的建议。在心理上，这可以欣慰的消费者，因为他们联想到属于一个集团，这一文化。

在数字深圳酒店VI设计营销广告，我们努力寻找既有效和隐私友好类似的做法。其中一种办法是“行为，慈善模式”一近亲的“外观酷似的模式。”而不是简单地敲用户建设成人口（年龄，性别，收入等）的群体，法令，都受众群体分部都建立在对消费者的行为和产品利益瞬态测量数据。在这种方法，从大量的人不同的行为数据进行了分析与协同过滤技术创造受众群体。随着越来越多的广度和输入数据的多样性，这些受众群体更为有效。更重要的是，它是不太可能的“盒子”作为瞬态数据可以很容易过期或选择退出的人。