现如今进入大数据时代，不仅是企业开始利用大数据浪潮为自身创造价值，个人或组织也开始利用此机会谋求发展。对于普通的信息或数据来说，在这个时代最明显的特征就是去中心化，去中心化也让各个企业或个人能够直接与目标客户接触，并积累数据。而每个与目标客户接触的企业或个人呢的最终目的还是营销。那么一旦关联到营销，数据分析带来的价值就会马上凸显。很多人也渐渐的开始使用一些企业或个人能够轻松使用的BI工具，如DataFocus Standard、DataFocus MINI等。没有做数据分析的营销就像无头苍蝇，无论是对内的广告组织和商品搭建，还是对外的消息推送，都需要数据分析支持。我们以前说到过营销应重视互动数据，那么对于这些互动数据，有一个非常常见的分析结论，叫做互惠行为。
什么叫做互惠行为呢。不知道你有没有这样的经历，朋友圈里长时间不联系的好友某一天突然赞或评论了你的内容，作为回应，除了回复评论外，你下次看到对方的内容也至少会去赞一下。这就是互动中所存在的互惠行为，同样的还有互相帮投票、帮转发等。这一部分数据分析的结果都可以归结于此，不仅能够反应营销活动或是客户体验的效果，还能够为下一次的互动数据分析提供很好的数据源和分析方向。
并且，互惠行为中比较常见的转发行为则是一个放大器，将原本或者平淡无奇的小事，在无数转发和评论中被推演成全民热点，让互动拥有了扩散和放大效应。比如我们以前说到过的6大法则，就是利用互惠行为为基础的数据参考维度。对于免费、简单敏感的客户群体反映出降低了用户参与门槛，有趣充分激发了自娱现象；而透明、可累积、可兑现的客户数据则可以很好地利用其获利冲动等等。
