一個為此而生的問題#

安德魯・波爾（Andrew Pole）剛開始在 Target 擔任數據專家沒多久，某天行銷部門幾位同事晃到他桌邊，問了一個他彷彿天生就是為了回答而存在的問題：

「你的電腦能不能算出哪些顧客懷孕了——即使她們並不想讓我們知道？」

波爾是統計學家，他的整個人生都圍繞著用數據理解人。他在北達科他一個小鎮長大，當朋友們參加四健會或組裝模型火箭時，波爾在玩電腦。大學後他拿了統計學碩士，又拿了經濟學碩士，而當密蘇里大學經濟系多數同學走向保險公司或政府機關時，波爾走上了另一條路——他迷上了經濟學家用模式分析解釋人類行為的方式。

六年後的 2002 年，波爾聽說 Target 在找數據分析人才，就跳槽了。他知道在數據蒐集這件事上，Target 完全是另一個量級：

每年有數百萬購物者走進 Target 的 1,147 家門市，交出關於自己的 TB 級資訊。多數人毫無所覺。

他們使用顧客忠誠卡、兌換郵寄來的優惠券、刷信用卡——卻不知道 Target 能把他們的購買行為連結到一份個人化的人口統計檔案。

對統計學家而言，這些數據是窺看顧客偏好的魔法之窗。Target 賣從食品雜貨到服飾、電子產品與庭園家具的一切；靠著密切追蹤購買習慣，分析師能預測顧客家中正在發生什麼事：

• 有人在買新毛巾、床單、餐具、鍋子和冷凍晚餐？他們大概剛買了新房子——或正在離婚。
• 一台推車裝著防蟲噴劑、兒童內褲、手電筒、大量電池、《Real Simple》雜誌和一瓶夏多內？夏令營快到了，媽媽已經迫不及待。

波爾的工作，是建立能爬梳數據、判定哪些家戶有小孩、哪些是死忠單身漢，哪些購物者熱愛戶外、哪些對冰淇淋與言情小說更感興趣的數學模型。他的任務是成為一個數學讀心術士，解讀購物者的習慣，好說服他們花更多錢。

為什麼孕婦是零售業的聖杯#

行銷部門想弄清楚哪些顧客根據購買模式判斷是懷孕的。

而且不只是尿布和濕紙巾——有嬰兒的人累到會在買奶瓶和配方奶的同一個地方，順手買下他們需要的一切：果汁與衛生紙、襪子與雜誌。更重要的是，如果一位新手父母開始在 Target 購物，他們會回來好幾年。

換句話說，搞清楚誰懷孕了，能為 Target 賺進數百萬美元。

波爾被勾起了興趣。對一個統計算命師而言，還有什麼挑戰比「不只走進購物者的腦袋、還走進他們的臥室」更好？

這個專案結束時，波爾學到了一些關於「掠奪人們最私密習慣」的危險的重要教訓。

他學到：有時候「隱藏你知道的事」和「知道這件事」一樣重要；而且不是所有女性都對一個電腦程式檢視她的生育計畫感到興奮。

「我想外人可能會說這有點像老大哥，」波爾說，「那讓某些人感到不舒服。」

從「一體適用」到「一人一套」#

放在二十年前，Target 這樣的公司絕不會僱用波爾這樣的人。當時零售商不做這種高強度的數據驅動分析，而是用老派方式窺探消費者的腦袋：僱用兜售各種「聽起來很科學」戰術的心理學家。

其中一些方法今天仍在使用。走進沃爾瑪、家得寶或你家附近的購物中心仔細看，你會看見存在了數十年、每一項都設計來利用你購物潛意識的零售把戲：

• 蔬果放在門口：你走進雜貨店最先看到的，大概是堆成誘人小山的水果和蔬菜。仔細想想這沒什麼道理——蔬果放在購物車底部容易碰傷，邏輯上該擺在收銀台旁，讓它們在行程最後才被拿。**但行銷人與心理學家很久以前就發現：如果我們的購物之旅以裝滿健康食物開場，我們之後遇到多力多滋、奧利奧和冷凍披薩時買下它們的機率高得多。**先買了南瓜所產生的那股潛意識的美德感，會讓你之後更容易把一品脫冰淇淋放進車裡。
• 人們進店後會右轉：（你知道你會右轉嗎？你幾乎肯定會。有數千小時的錄影帶顯示購物者一過大門就右轉。）於是零售商把他們最希望你一開始就買下的、最賺錢的商品擺在店裡右側。
• 穀片與湯品不按字母順序排列：當它們看似隨機上架時，我們的本能是多逗留一會兒、看更廣的選擇。所以你很少會在 Rice Chex 旁邊找到 Raisin Bran——你得在架上搜尋你要的那款穀片，也許就被誘惑抓了另一個牌子的一盒。

過去二十年，隨著零售市場愈來愈競爭，Target 這類連鎖店開始理解：他們不能再倚賴同一套老把戲。提高利潤的唯一方法，是搞清楚每一位購物者的習慣，一個一個地行銷，用針對顧客獨特購買偏好設計的個人化訴求。

購物清單為什麼擋不住習慣#

這種認知，部分來自對「習慣多麼強力地影響幾乎每一個購物決定」的日益覺察。

一項研究錄下了消費者穿越雜貨店時的聲音，研究者特別關注帶著購物清單來的人——理論上，他們已經事先決定要買什麼了。

結果發現：儘管有清單，超過 50% 的購買決定發生在顧客看見架上商品的那一刻。因為儘管購物者立意良善，他們的習慣比他們寫下的意圖更強。

• 「我看看，」一位購物者邊走邊喃喃自語，「洋芋片在這裡。我要跳過。等等。喔！Lay’s 洋芋片在特價！」他把一包放進了車裡。
• 有些購物者月復一月買同樣的品牌，即使他們承認自己並不怎麼喜歡那個產品。「我不是很愛福爵咖啡，但我就是買它，你知道嗎？還有什麼別的選擇？」一位女性站在陳列著數十種其他咖啡品牌的架子前這麼說。
• 購物者每次購物買的食物量大致相同，即使他們曾誓言要減量。

「消費者有時表現得像習慣的生物，」南加大兩位心理學家在 2009 年寫道，「自動地重複過去的行為，幾乎不顧當下的目標。」

但這些研究令人驚訝之處在於：儘管每個人都倚賴習慣引導購買，每個人的習慣都不一樣。

那個愛洋芋片的男人每次都買一包，但那位福爵女士從不走進洋芋片走道；有些人每次購物都買牛奶（即使家裡還很多），有些人在說自己要減重時卻總是買甜點——而買牛奶的人和甜點成癮者通常不重疊。習慣是每個人獨有的。

「顧客編號」與顧客肖像#

Target 想利用這些個人癖好。但當每天有數百萬人走進你的店門，你要如何追蹤他們的偏好與購物模式？

你蒐集數據。龐大到近乎難以想像的數據量。

十多年前開始，Target 打造了一個巨大的資料倉儲，為每位購物者分配一組識別碼——內部稱為「顧客編號」（Guest ID number）——追蹤每個人如何購物。

**會被記錄的行為包括：**使用 Target 發行的信用卡、在收銀台出示常客標籤、兌換郵寄到家的優惠券、填寫問卷、寄回退款申請、撥打客服專線、打開 Target 的電子郵件、造訪 Target.com，或在線上購買任何東西。

而與那組顧客編號連結的，還有 Target 自行蒐集或向其他公司購買的人口統計資訊：

• 年齡、是否已婚、有無小孩、住在城裡哪一區、開車到店裡要多久、收入估算、最近是否搬家。
• 造訪過哪些網站、錢包裡帶著哪些信用卡、住家與行動電話號碼。
• 族裔、工作經歷、閱讀哪些雜誌、是否曾宣告破產、哪一年買下（或失去）房子、在哪裡讀大學或研究所，以及是否偏好特定品牌的咖啡、衛生紙、穀片或蘋果醬。

還有數據販子如 InfiniGraph 會「傾聽」購物者在留言板與網路論壇上的線上對話，追蹤人們正面提及哪些產品。

一家名為 Rapleaf 的公司販售購物者的政治傾向、閱讀習慣、慈善捐贈、擁有幾輛車，以及他們偏好宗教新聞還是香菸折扣的資訊。

其他公司分析消費者張貼在網路上的照片，分類他們是胖是瘦、是高是矮、多毛或禿頭，並據此判斷他們可能想買什麼產品。

「以前，公司只知道顧客願意讓他們知道的事，」研究企業如何運用數據與分析的頂尖學者湯姆・戴文波特（Tom Davenport）說，「那個世界早已遠去。你會震驚於外面有多少資訊——而且每家公司都在買，因為那是生存的唯一方式。」

一個具體例子：如果你用 Target 信用卡每週買一盒冰棒，通常是平日晚上 6:30 左右；每年七月和十月買特大號垃圾袋——那麼 Target 的統計學家與電腦程式會判定你家裡有孩子、傾向下班回家路上順道採買、夏天有草坪要割、秋天有樹會落葉。

程式還會注意到你有時買穀片，卻從不買牛奶——這意味著你一定是在別的地方買的。於是 Target 會寄給你 2% 低脂牛奶的優惠券，以及巧克力米、學校用品、庭園家具、耙子，還有——既然你在漫長的一天後很可能想放鬆——啤酒。

「有了顧客編號，我們有你的姓名、地址與付款方式，我們知道你有 Target Visa 卡、簽帳卡，而且我們能把它綁到你的店內消費，」波爾在 2010 年一場研討會上對零售統計學家們說。

這家公司能把約一半的店內銷售、幾乎全部的線上銷售，以及約四分之一的線上瀏覽連結到特定的個人。

在那場研討會上，波爾秀出一張顯示 Target 所蒐集數據樣本的投影片——那張圖表出現在螢幕上時，台下有人驚嘆到吹了口哨。

「我們稱之為『顧客肖像』，」波爾說，「我對一個人知道得愈多，我就愈能猜中他的購買模式。我不會每次都猜對你的一切，但我猜對的次數會多過猜錯。」

波爾 2002 年加入時，分析部門已建好能辨識有小孩家戶的程式：每年十一月寄給父母腳踏車與滑板車的目錄（看起來會很適合擺在聖誕樹下）、九月寄學校用品優惠券、六月寄泳池玩具廣告。電腦會尋找四月買比基尼的購物者，七月寄防曬乳優惠券、十二月寄減重書廣告。

Target 並不是唯一渴望預測消費者習慣的公司。幾乎每家大型零售商——Amazon、Best Buy、Kroger 超市、1-800-Flowers、Olive Garden、Anheuser-Busch、美國郵政署、富達投資、惠普、美國銀行、Capital One 等數百家——都有致力於摸清消費者偏好的「預測分析」部門。

「但 Target 一直是這方面最聰明的公司之一，」主辦「預測分析世界」研討會的艾瑞克・席格（Eric Siegel）說，「數據本身不代表任何意義。Target 擅長的是提出真正聰明的問題。」

人生大事，是習慣的裂縫#

1984 年，UCLA 一位訪問教授艾倫・安德里森（Alan Andreasen）發表了一篇論文，試圖回答一個基本問題：為什麼有些人會突然改變他們的購物常規？

安德里森的團隊花了一年對洛杉磯周邊的消費者進行電話調查，詢問他們最近的購物行程：買了哪些牌子的牙膏和肥皂、偏好是否改變。他們總共訪談了近三百人。

• 如同其他研究者，他們發現多數人週復一週買同樣品牌的穀片與體香劑——習慣至高無上。
• 除了那些不然的時候：10.5% 的人在過去半年換了牙膏品牌，超過 15% 的人開始買新的洗衣精。

安德里森想知道這些人為什麼偏離了慣常模式。他的發現已成為現代行銷理論的支柱：

• 結婚時，更可能開始買新的咖啡品牌。
• 搬進新家時，更容易買不同種類的穀片。
• 離婚時，開始買不同品牌啤酒的機率更高。

經歷重大人生事件的消費者往往沒注意、也不在意自己的購物模式變了。但零售商注意到了，而且非常在意。

「搬遷、結婚或離婚、失業或換工作、家庭成員的加入或離開，」安德里森寫道，這些人生變化讓消費者更「容易受到行銷人員的介入」。

而對多數人而言最大的人生事件是什麼？造成最大擾動與「行銷介入脆弱性」的是什麼？生小孩。

對多數顧客而言，幾乎沒有比孩子降臨更大的劇變。因此，新手父母的習慣在那一刻，比成年生活中幾乎任何其他時期都更有彈性。

一項 2010 年的調查估算，父母在孩子第一個生日之前，平均會在嬰兒用品上花費 6,800 美元。

**但那只是購物冰山的一角。**與商店能藉由利用新手父母轉變中的購物習慣所賺取的利潤相比，那些初期支出只是零頭。如果疲憊的媽媽和睡眠不足的爸爸開始在 Target 買配方奶和尿布，他們也會開始在 Target 買食品雜貨、清潔用品、毛巾、內衣——上限是天空。因為那很方便。而對新手父母而言，方便勝過一切。

「只要我們讓他們開始在我們這裡買尿布，他們就會開始買其他所有東西，」波爾說，「如果你匆匆穿過賣場找奶瓶，經過柳橙汁時，你會抓一盒。喔，還有我想要的那部新 DVD。很快地，你會開始在我們這裡買穀片和廚房紙巾，然後一直回來。」

新手父母如此有價值，以致大型零售商幾乎什麼都願意做去找到他們，包括進入產房，即使他們的產品和嬰兒毫無關係：

• 紐約一家醫院給每位新手媽媽一個禮物袋，裡面有髮膠、洗面乳、刮鬍膏、能量棒、洗髮精與一件柔軟的棉 T 恤試用品，還有線上沖印服務、洗手乳與當地健身房的優惠券。裡面也有尿布和嬰兒乳液的試用品，但它們淹沒在非嬰兒用品之中。
• 全美 580 家醫院裡，新手媽媽會收到華特迪士尼公司的禮物——該公司 2010 年成立了專門針對嬰兒父母行銷的部門。寶僑、Fisher-Price 等公司也有類似的贈品計畫。
• 迪士尼估計北美新生兒市場每年價值 363 億美元。

但對 Target 這類公司而言，在產房接觸新手媽媽某種意義上已經太遲了——到那時，她們早已出現在所有人的雷達上。

Target 不想跟迪士尼和寶僑競爭，他們想打敗它們。Target 的目標是在嬰兒出生之前就開始向父母行銷。

如果他們能早在第二孕期就辨認出準媽媽，他們就能在所有人之前先抓住她們。

二十五項商品，與一個懷孕預測分數#

唯一的問題是：搞清楚哪些顧客懷孕了，比看起來難得多。

• Target 有嬰兒禮物登記系統，這幫忙辨識了一些孕婦——而且這些準媽媽自願交出了預產期這類寶貴資訊，讓公司知道何時該寄產前維他命或尿布的優惠券。但只有一小部分 Target 的孕婦顧客使用登記系統。
• 還有一些顧客因為購買孕婦裝、嬰兒房家具與整箱尿布而被懷疑懷孕。但「懷疑」和「知道」是兩回事——你怎麼知道一個買尿布的人是懷孕了，還是要送給懷孕的朋友？
• 而且時機至關重要：一張在預產期前一個月有用的優惠券，在嬰兒出生幾週後可能就被丟進垃圾桶。

波爾從梳理 Target 嬰兒禮物登記系統的資訊著手，觀察一般女性的購物習慣如何隨著預產期逼近而改變。這個登記系統就像一間可以驗證直覺的實驗室——每位準媽媽交出自己的名字、配偶的名字與預產期，Target 的資料倉儲能把那些資訊連到這家人的顧客編號。於是每當這些女性在店內或線上買東西，波爾就能依她提供的預產期，標定該筆購買發生在哪一個孕期。

很快地，模式浮現了：

• 乳液：很多人買乳液，但分析師注意到嬰兒登記名單上的女性，會在第二孕期開始前後買下異常大量的無香精乳液。
• 維他命：在頭二十週的某個時點，許多孕婦會大量囤積鈣、鎂、鋅等維他命。
• 臨盆訊號：很多人每個月都買肥皂和棉球，但當某人在買了乳液、鎂與鋅的幾個月後，突然一口氣買下大量無香精肥皂、棉球、乾洗手，以及數量驚人的洗臉巾，這就標示著她接近生產日了。

波爾的程式爬梳數據後，辨識出大約二十五種商品——當它們被放在一起分析時，讓他在某種意義上能「窺看一位女性的子宮」。

最重要的是，他能猜出她處於哪個孕期，並估算預產期——好讓 Target 能在她即將展開新一輪採購時寄出優惠券。

專案完成時，他的程式能為幾乎任何一位常客指派一個「懷孕預測分數」。

實際運作起來像這樣：

波爾把程式套用到 Target 資料庫裡的每一位購物者。完成時，他手上有一份數十萬名可能懷孕的女性名單，Target 可以在她們購物習慣特別有彈性的時刻，用尿布、乳液、嬰兒床、濕紙巾與孕婦裝的廣告淹沒她們。

然而，就在這場廣告雪崩即將開始之際，行銷部門有人問了一個問題：當女性發現 Target 知道得這麼多，她們會有什麼反應？

「如果我們寄給某人一本目錄說『恭喜您的第一個孩子！』，而她從沒告訴過我們她懷孕了，那會讓某些人感到不舒服，」波爾說，「我們對遵守所有隱私法規非常保守。但即使你守法，你還是可能做出讓人反胃的事。」

Target 並非唯一引發消費者疑慮的公司。其他企業也因以遠沒那麼侵入性的方式使用數據而遭抨擊：

• 2011 年，一位紐約居民控告麥當勞、CBS、馬自達與微軟，指控這些公司的廣告代理商監控人們的網路使用以建立購買習慣檔案。
• 加州有針對 Target、沃爾瑪、維多利亞的祕密等零售連鎖的集體訴訟持續進行中，起因是它們要求顧客在刷卡時提供郵遞區號，然後用那項資訊挖出他們的通訊地址。

波爾與同事知道，用數據預測女性懷孕是一場潛在的公關災難。於是問題變成：

你要如何把廣告送到準媽媽手中，卻不讓它看起來像在監視她們？你要如何利用一個人的習慣，卻不讓他知道你正在研究他生活的每一個細節？

「Hey Ya!」為什麼一開始是張爛牌#

2003 年夏天，Arista 唱片一位名叫史蒂夫・巴特爾斯（Steve Bartels）的宣傳主管開始打電話給廣播 DJ，告訴他們一首他確信他們會愛上的新歌：嘻哈團體 OutKast 的〈Hey Ya!〉。

〈Hey Ya!〉是放克、搖滾與嘻哈的輕快融合，還帶著一點大樂團搖擺，出自地球上最受歡迎的樂團之一。它聽起來不像廣播上的任何其他東西。

「我第一次聽到它的時候，手臂上的汗毛都豎起來了，」巴特爾斯說，「它聽起來就像一首熱門歌，那種你未來好幾年會在成年禮和畢業舞會上聽到的歌。」

而這份確信不只基於直覺。當時唱片業正經歷著與 Target 相似的數據驅動轉型：

一家名為 Polyphonic HMI 的西班牙公司（由人工智慧專家與統計學家組成）開發了一個叫「熱門歌曲科學」（Hit Song Science）的程式，分析一首曲子的數學特徵並預測其受歡迎程度。藉由把某首歌的節奏、音高、旋律、和弦進行等因素，與資料庫裡數千首熱門歌對比，它能給出一個預測成功機率的分數。

• 它曾在業界多數人看衰時，預測諾拉・瓊斯（Norah Jones）的《Come Away with Me》會大賣。（該專輯最終賣出一千萬張，贏得八座葛萊美獎。）
• 它曾在 DJ 們懷疑時，預測山塔那（Santana）的〈Why Don’t You and I〉會走紅。（該曲登上告示牌 Top 40 第三名。）

當廣播電台主管把〈Hey Ya!〉丟進熱門歌曲科學，**它的分數是任何人見過最高的之一。**演算法說：這會是一首怪物級的熱門歌。

2003 年 9 月 4 日晚間 7:15 這個黃金時段，費城 Top 40 電台 WIOQ 開始播放〈Hey Ya!〉。那一週又播了七次，整個月總共播了三十七次。

當時 Arbitron 公司正在測試一項新技術，能算出特定時刻有多少人在收聽某個電台、以及有多少人在某首歌播放時轉台。WIOQ 是測試電台之一。主管們確信〈Hey Ya!〉會把聽眾黏在收音機前。

然後數據回來了。

恨到將近三分之一的人在歌曲開始的前三十秒內就轉台。而且不只 WIOQ——全國各地，在芝加哥、洛杉磯、鳳凰城與西雅圖的電台，只要〈Hey Ya!〉一播，大量聽眾就關掉。

「我第一次聽到時覺得那是首很棒的歌，」每週有超過兩百萬人收聽的聯播 Top 40 節目主持人約翰・葛拉貝迪安（John Garabedian）說，「但它聽起來不像其他歌，所以它一播出來有些人就抓狂了。有個人跟我說那是他聽過最糟的東西。

人們聽 Top 40，是因為他們想聽自己最愛的歌，或聽起來就跟自己最愛的歌一樣的歌。當不一樣的東西播出來，他們覺得被冒犯。他們不想要任何不熟悉的東西。」

Arista 花了大錢宣傳這首歌。音樂與廣播產業需要它成功——熱門歌值一大筆錢，不只因為人們會買歌，更因為一首熱門歌能說服聽眾放下電玩與網路回到廣播。熱門歌能在電視上賣跑車、在時髦商店裡賣衣服；熱門歌是廣告商、電視台、酒吧、舞廳，甚至蘋果這類科技公司所倚賴的數十種消費習慣的根源。

現在，一首最被看好的歌，一首演算法預測會成為年度歌曲的曲子，正在撲街。

「黏性」的祕密：熟悉感#

「如何讓一首歌變成熱門？」這個問題從音樂產業誕生起就困擾著它，但只有在過去幾十年，人們才試圖得出科學的答案。

先驅之一是曾任電台經理的瑞奇・梅爾（Rich Meyer）。1985 年，他與妻子南西在芝加哥自家地下室創辦了一家叫 Mediabase 的公司。他們每天早上起床，取來前一天在各城市錄下的電台錄音帶，計算並分析播放的每一首歌，然後發行週報追蹤哪些曲子人氣上升或下滑。

梅爾最愛的謎題之一，是搞清楚為什麼在某些歌曲播放時，聽眾似乎從不轉台。在 DJ 圈裡，這類歌被稱為「黏歌」（sticky）。

有些歌之所以黏，理由很明顯——碧昂絲的〈Crazy in Love〉、賈斯汀的〈Señorita〉當時剛發行就已極受歡迎，那是成名巨星的好歌，黏得合理。

但另一些歌黏得莫名其妙：

• 2003 年夏天，電台播放 Blu Cantrell 的〈Breathe〉時幾乎沒人轉台。這是首極其容易遺忘、由節拍驅動的曲子，DJ 們覺得它平淡到多數人只是勉為其難地播。但不知為何，只要它一上廣播，人們就聽了下去——即使民調後來發現，那些聽眾說自己並不怎麼喜歡這首歌。
• 3 Doors Down 的〈Here Without You〉、或魔力紅（Maroon 5）幾乎任何一首歌也是。這些樂團平淡到樂評與聽眾創造了一個新的音樂類別「沐浴搖滾」（bath rock）來形容他們溫吞的聲音。然而只要它們一上廣播，幾乎沒人轉台。
• 還有些歌是聽眾主動表示討厭、卻依然很黏的。一項又一項調查中，男性聽眾說他們討厭席琳・狄翁（Celine Dion）、受不了她的歌。**但只要狄翁的曲子一播，男人就留在原頻道。**在洛杉磯市場，那些固定在每小時結尾（也就是收聽人數被測量的時候）播狄翁的電台，能穩定地把聽眾拉高多達 3%——這在廣播界是個巨大的數字。

「聽起來就是對的」#

某天晚上，梅爾坐下來，把一堆黏歌一首接一首、反覆地聽。聽著聽著，他開始注意到它們之間的一個共通點。

不是歌聽起來像——有些是抒情曲，有些是流行曲。**而是它們每一首都聽起來，正好就像梅爾預期會從那個特定曲風聽到的樣子。**它們聽起來很熟悉——就像廣播上其他所有東西——但更精緻一點點，更接近「完美歌曲」的黃金比例。

「有時候電台會打電話給聽眾做研究，播一小段歌，聽眾會說：『我聽過一百萬次了，我完全膩了。』」梅爾說，「但當它在廣播上響起，你的潛意識說：『我知道這首歌！我聽過一百萬次！我可以跟著唱！』

黏歌就是你預期會在廣播上聽到的東西。你的大腦祕密地想要那首歌，因為它與你已經聽過並喜歡的一切如此相似。它聽起來就是對的。」

有證據顯示，這種對「熟悉」事物的偏好是我們神經構造的產物。

科學家檢視人們聽音樂時的大腦，發現聽音樂會活化包括聽覺皮質、視丘與頂上皮質在內的多個區域——而這些同樣的區域也與模式辨識、以及幫助大腦決定該注意哪些輸入、該忽略哪些輸入有關。

換句話說，處理音樂的區域，是被設計來尋找模式與熟悉感的。

這說得通。音樂畢竟很複雜——幾乎任何一首歌裡（或就此而言，繁忙街道上任何一個說話的人）的眾多音調、音高、重疊旋律與競爭的聲響，多到壓倒性；若沒有大腦專注於某些聲音、忽略其他聲音的能力，一切都會像一團噪音的雜訊。

正如 MIT 的科學家發現行為習慣防止我們被每天必須做的無盡決定所淹沒，聆聽習慣的存在，是因為沒有它們，我們就不可能在週六足球賽時判斷該專注於孩子的聲音、教練的哨聲，還是繁忙街道的噪音。

這解釋了為什麼〈Hey Ya!〉在廣播上失敗，儘管熱門歌曲科學與音樂主管都確信它會紅。

廣播聽眾不想在每次被呈上一首新歌時做一個有意識的決定——他們的大腦想遵循一個習慣。多數時候，我們並不真的「選擇」喜不喜歡一首歌，那會耗費太多心力。

我們是在回應提示（「這聽起來像我一直以來喜歡的所有其他歌」）與獎賞（「跟著哼很好玩！」），然後不假思索地開始唱，或伸手轉台。

Arista 與電台 DJ 面對的，其實是安德魯・波爾在 Target 所面對問題的變體：

• 聽眾樂於聽完一首他們可能說自己不喜歡的歌，只要它看起來像他們以前聽過的東西。
• 孕婦樂於使用收到的優惠券，除非那些優惠券讓 Target 正在窺看她們子宮這件事變得太明顯——那不熟悉，而且有點可怕。

收到一張讓「Target 知道你懷孕了」變得明確的優惠券，與顧客的預期相牴觸。那就像告訴一位四十二歲的投資銀行家，他跟著席琳・狄翁一起唱了。那就是感覺不對。

那麼，該怎麼辦？

給新東西穿上舊衣服，讓不熟悉的顯得熟悉。

內臟、肉餅，與二戰的飲食工程#

1940 年代初，美國政府開始把國內大部分肉類供應運往歐洲與太平洋戰場支援部隊。國內牛排與豬排的供給開始枯竭。到 1941 年底美國參戰時，紐約餐廳用馬肉做漢堡，家禽的黑市已然出現。

聯邦官員擔憂漫長的戰事會讓國家陷入蛋白質飢荒。前總統胡佛（Herbert Hoover）1943 年在一份政府小冊子中對美國人寫道：

「隨著戰爭持續，這個問題在美國將愈來愈嚴峻……肉類與油脂在這場戰爭中，和坦克與飛機一樣，同樣是軍需品。」

國防部找上數十位全國頂尖的社會學家、心理學家與人類學家——包括後來成為明星學者的瑪格麗特・米德（Margaret Mead）與庫爾特・勒溫（Kurt Lewin）——給了他們一項任務：

讓家庭主婦把富含蛋白質的肝、心、腎、腦、胃與腸子端上桌給丈夫和孩子——那些是肋眼與烤牛肉運往海外後剩下的部分。

當時內臟在美國並不受歡迎。1940 年代的中產階級女性寧可挨餓，也不願用舌頭或牛肚玷污自己的餐桌。

於是這群被納入「飲食習慣委員會」的科學家在 1941 年首次開會時，替自己設定了一個目標：**系統性地辨識出阻礙美國人吃內臟的文化障礙。**最終總共發表了兩百多項研究，而它們的核心都包含一個相似的發現：

• 科學家的結論是：要說服美國人吃肝和腎，家庭主婦必須知道如何讓這些食物的外觀、味道與氣味盡可能接近家人預期在餐桌上看到的東西。
• 一個實例：1943 年，負責餵養士兵的軍需部門開始供應新鮮高麗菜給部隊時，遭到拒絕。於是伙房把高麗菜切碎、煮到看起來就像士兵餐盤上其他任何蔬菜——部隊二話不說就吃了。

「當食物以與過往經驗相似的方式烹調、以熟悉的方式供應時，士兵更可能吃下它，無論它熟不熟悉。」一位當代研究者在評估這些研究時寫道。

很快地，家庭主婦收到政府寄來的郵件，告訴她們「每個丈夫都會為牛排腰子派歡呼」。肉販開始發放食譜，說明如何把肝偷渡進肉餅裡。

結果：

• 二戰結束幾年後，飲食習慣委員會解散。但到那時，內臟已完全融入美國人的飲食。
• 一項研究顯示，戰爭期間內臟消費量上升了 33%；到 1955 年，上升了 50%。
• **腰子成了晚餐的主食，肝則留給特殊場合。**美國的飲食模式已轉變到讓內臟成為某種「療癒」的象徵。

此後，美國政府推出了數十項其他改善飲食的努力：「一天五蔬果」運動、農業部的飲食金字塔、推廣低脂起司與牛奶。

沒有一項遵循委員會的發現，沒有一項試圖把建議偽裝進既有習慣裡——結果所有這些運動都失敗了。

迄今為止，唯一造成美國飲食持久改變的政府計畫，仍是 1940 年代那場內臟推廣。

三明治戰術：把新的夾在舊的中間#

DJ 們很快意識到，要讓〈Hey Ya!〉成為熱門歌，他們得讓這首歌感覺熟悉。

問題是：熱門歌曲科學這類電腦程式相當擅長預測人們的習慣，**但有時候，那些演算法找到的是還沒真正浮現的習慣。**而當公司向我們尚未採納、或更糟地、我們不願對自己承認的習慣（比如我們對芭樂情歌的祕密偏愛）行銷時，企業就有倒閉的風險：

• 如果一家雜貨店誇口「我們有超多含糖穀片和冰淇淋！」，購物者會走避。
• 如果一位肉販說「這是給您餐桌的一段腸子」，1940 年代的家庭主婦會改端鮪魚砂鍋。
• 如果一家電台誇口「每半小時一首席琳・狄翁！」，沒有人會收聽。

**所以取而代之的是：**超市老闆宣傳他們的蘋果和番茄（同時確保你在走向收銀台的路上會經過 M&M’s 和哈根達斯）；1940 年代的肉販稱肝為「新牛排」；而 DJ 們則悄悄地放進《鐵達尼號》的主題曲。

WIOQ 的播放清單#

於是在費城的 WIOQ——以及全國其他電台——DJ 們開始確保：每當〈Hey Ya!〉播出時，它都被夾在已經很受歡迎的歌曲之間。

「這現在是教科書級的播放清單理論了，」廣播顧問湯姆・韋伯斯特（Tom Webster）說，「把一首新歌放在兩首公認的熱門歌之間。」

而 DJ 們不是隨便挑熱門歌來夾——他們夾的是梅爾發現具有獨特黏性的那類歌曲，來自 Blu Cantrell、3 Doors Down、魔力紅與克莉絲汀・阿奎萊拉。（有些電台甚至急切到把同一首歌用了兩次。）

2003 年 9 月 19 日的 WIOQ 播放清單：

11:43  Here Without You — 3 Doors Down
11:54  Breathe — Blu Cantrell
11:58  Hey Ya! — OutKast
12:01  Breathe — Blu Cantrell

10 月 16 日：

9:41  Harder to Breathe — Maroon 5
9:45  Hey Ya! — OutKast
9:49  Can't Hold Us Down — Christina Aguilera
10:00 Frontin' — Pharrell

11 月 12 日：

9:58  Here Without You — 3 Doors Down
10:01 Hey Ya! — OutKast
10:05 Like I Love You — Justin Timberlake
10:09 Baby Boy — Beyoncé

「管理播放清單完全是風險控制，」韋伯斯特說，「電台必須在新歌上冒險，否則人們會停止收聽。但聽眾真正想要的是他們已經喜歡的歌。所以你必須盡快讓新歌看起來熟悉。」

結果：

全國其他大型電台使用同樣的三明治技巧，轉台率也遵循同樣的模式。

隨著聽眾一次又一次聽見〈Hey Ya!〉，它變得熟悉了。一旦這首歌流行起來，WIOQ 一天播它多達十五次。人們的聆聽習慣已經轉變成預期——甚至渴求——〈Hey Ya!〉。一個〈Hey Ya!〉習慣浮現了。

這首歌最終贏得葛萊美獎，專輯賣出超過 550 萬張，為電台賺進數百萬美元。

Target 也用了同一招#

在波爾建好懷孕預測機器、辨識出數十萬名可能懷孕的女性購物者，並在有人指出這些女性大多會因收到「明擺著 Target 知道她生育狀態」的廣告而不悅之後，所有人決定退一步思考選項。

行銷部門認為，在推出全國性活動之前，先做幾個小實驗會比較明智。他們從波爾的懷孕名單中隨機選出女性，測試不同的廣告組合，看購物者如何反應。

「我們有能力寄給每位顧客一本專為他們設計的廣告冊，上面說『這是你上週買的所有東西，還有它們的優惠券』，」一位對波爾的懷孕預測器有第一手了解的 Target 主管說，「我們對食品雜貨產品一直都這麼做。

但在懷孕產品上，我們發現有些女性反應很糟。於是我們開始混進一堆我們明知孕婦絕不會買的東西的廣告，好讓嬰兒廣告看起來是隨機的。我們會把割草機的廣告放在尿布旁邊，把酒杯的優惠券放在嬰兒服旁邊——那樣看起來，所有產品都像是隨機選出來的。

然後我們發現，只要一位孕婦認為自己沒有被監視，她就會使用那些優惠券。她只會假設同一條街上的每個人都收到了同樣的尿布和嬰兒床郵件。只要我們不嚇到她，這招就有效。」

Target 與波爾那個問題的答案——如何向孕婦行銷卻不透露你知道她懷孕了——本質上與 DJ 們用來勾住聽眾的答案完全相同。

Target 開始把尿布優惠券夾在非懷孕產品之間，讓廣告顯得匿名、熟悉、令人安心。他們把自己知道的事偽裝起來。

很快地，Target 的「媽媽與寶寶」銷售爆炸性成長。該公司不揭露特定部門的銷售數字，但從波爾被僱用的 2002 年到 2009 年，Target 的營收從 440 億美元成長到 650 億美元。

2005 年，公司總裁葛雷格・史坦哈佛（Gregg Steinhafel）對滿屋子投資人誇耀公司「對吸引特定顧客區隔（例如媽媽與寶寶）的商品與品類的高度聚焦」：

「隨著我們的資料庫工具日益精密，Target Mail 已自成一格，成為向新手媽媽或青少年這類特定顧客區隔推廣價值與便利的有用工具，」他說，「**例如，Target Baby 能夠追蹤從產前照護到汽車座椅與嬰兒推車的各個人生階段。**2004 年，Target Baby 直效郵件計畫帶動了來店次數與銷售的顯著成長。」

如果你為新東西穿上舊習慣的衣服，大眾就更容易接受它。

同一課，也能用來改變自己#

這一課的用處不限於想操縱我們品味的大型企業、政府機構或廣播公司。同樣的洞見也能被用來改變我們的生活方式。

2000 年，全美最大的非營利組織之一 YMCA 僱用了兩位統計學家——社會科學家比爾・拉薩魯斯（Bill Lazarus）與數學家迪恩・亞伯特（Dean Abbott）——用數據驅動的算命能力讓世界更健康。YMCA 在美國有超過 2,600 個分部，多數是健身房與社區中心，而組織領導者開始擔心如何保持競爭力。

兩人蒐集了多年來累積的超過 15 萬份會員滿意度調查，開始尋找模式。

當時 YMCA 主管圈的公認智慧是：**人們想要高檔的運動器材與閃亮現代的設施。**該組織已為此花費數百萬美元建造重訓室與瑜伽教室。

**但分析結果卻是：**設施的吸引力與器材的可得性也許讓人們一開始加入，但讓他們留下來的是別的東西。

數據顯示，留存率是由情緒因素驅動的——例如員工是否知道會員的名字、他們進門時是否會打招呼。

**人們去健身房，往往是在尋找一種人際連結，而不是一台跑步機。**如果一位會員在 YMCA 交到了朋友，他們出現在訓練課程的機率就高得多。

換句話說，加入 YMCA 的人有某些社交習慣。如果 YMCA 滿足了那些習慣，會員就會開心。所以如果 YMCA 想鼓勵人們運動，它需要利用已經存在的模式，並教會員工記住訪客的名字。

這正是 Target 與廣播 DJ 所學教訓的變體：要推銷一個新習慣（在此是運動），就把它包裝在人們已經知道且喜歡的東西裡——例如「去一個容易交朋友的地方」的本能。

「我們正在破解如何把人們留在健身房的密碼，」拉薩魯斯說，「人們想造訪能滿足他們社交需求的地方。讓人們在團體中運動，會讓他們更可能堅持下去。你可以用這種方式改變一個國家的健康。」

預測分析專家說，不久的將來，企業將能比我們自己更了解我們的品味、更能預測我們的習慣。

然而，知道某人可能偏好某個牌子的花生醬，並不足以讓他依那份偏好行動。

要行銷一個新習慣——無論是食品雜貨還是有氧運動——你必須理解如何讓新奇的事物顯得熟悉。

作者最後一次與波爾談話時，提到自己的妻子懷第二胎已經七個月了。他說他和妻子偶爾在 Target 購物，大約一年前給了公司地址以便收到郵寄優惠券；而最近隨著妻子懷孕的進展，他注意到寄到家裡的尿布、乳液與嬰兒服廣告數量微妙地上升。

他說他正打算就在那個週末用掉一些優惠券，也在考慮買一張嬰兒床、幾片嬰兒房的窗簾，也許再買幾個「巴布工程師」玩具給還在學步的孩子。Target 寄來的優惠券，正好就是他需要買的東西，真的很有幫助。

「等寶寶出生再看看吧，」波爾說，「我們會在你還不知道自己想要之前，就把那些東西的優惠券寄給你。」