政治选举和产品营销本质上没有什么区别，两者都是通过各种营销手段， 把候选人最终“卖给”选民的过程。因此，随着社会化网络和大数据分析与营销的进一步融合，美国总统大选已经演变成了一场基于大数据分析的精准营销大对决(2012年奥巴马竞选团队的数据科学家数量比上次竞选增长了五倍)。在“数据科学家如何帮助奥巴马TKO罗姆尼”一文中，我们揭示了奥巴马竞选团队的获胜密码——社会化分析+个性化精准营销，但其中的战术细节、使用的新工具、新方法等“微创新”依然鲜为人知。
最近，MIT科技评论的一篇深度报道详细复盘了美国大选中的数据分析战。 文中的观点和信息虽然在我国的选举中用处不大，但 对企业营销人士来说还是很有借鉴意义——正如哈佛商业评论所言：数据驱动的决策可以让管理者不再依赖直觉。你只需要将总统替换成“某品牌牛奶”，将选民替换成“消费者”，就可以将美国总统大选作为结合大数据分析的精准营销案例进行解读。 以下将该报道为大家编译整理如下：
2010年， 在奥巴马入主白宫后的两年后， 民主党在中期选举中惨败。 民主党在国会中的优势， 保证了奥巴马的金融改革和医疗改革的顺利进行。而在2010年中期选举后， 民主党在众议院的席位的优势地位被共和党取代。 在参议院中， 也仅仅以微弱优势勉强保住席位优势。如果说中期选举是奥巴马及民主党全国委员会的期中考试的话， 很明显，这个成绩是 “不及格”。
“不及格”也不一定完全是坏事。 至少 Dan Wagner是这么认为的。 这位数据分析的专家在2009年就被民主党全国委员会任命为总监， 负责收集和分析选民信息，以帮助民主党选举团队以电话和直邮方式进行选举宣传。 Dan Wagner把收集来的选民信息输入他的统计模型， 生成了一系列关于选民态度和偏好的分析报告。他要求民主党的技术部门的工程师们据此开发出了一套软件。 他把这套软件叫做“Survey Manager”。
预测结果误差不到2.5%
这一年秋天， 在纽约州国会议院的特别选举中， 早在选举日之前很多天， Dan Wagner的Survey Manager就预测出的正确的选举结果，而预测选票与实际结果的票数差不到150张选票。 一个月以后， 由于马萨诸塞州的爱德华 肯尼迪参议员的去世， 马萨诸塞州也举行了国会特别选举来填补肯尼迪参议员的空位。在这场选战中， 人们普遍认为民主党候选人Martha Coakley将毫无疑问在这个传统的民主党大本营的州获胜。而Dan Wagner的Survey Manager则正确地预测出了共和党候选人Scott Brown将最终获胜。这些预测引起了民主党全国委员会的重视。 奥巴马全国竞选阵营的副总监Jeremy Bird说：“当你正确预测我们能赢是一回事，而当你能正确预测我们会输， 就是另一回事了。”
而这个“另一回事”， 是在“会输”的5个月前就做出的预测。 从6月份开始， Dan Wager就建立模型， 对国会选举的74个选区的部分参议员选举结果进行预测。 而这些预测的结果“令人难以置信”的准确。 Dan Wager并没有采取传统的抽样分析的方式， 而是一个一个选民进行统计。 他最初预计到民主党将会在中期选举中有麻烦来自于几千个民主党的调查电话的反馈结果与民主党的选民数据库的比对。 根据调查电话的反馈。 那些民主党的铁杆选民表示将要去投票的比例，要大大低于概率统计所预计的比例。 而Wager能够准确地衡量出民主党每次的竞选宣传活动所能提升的选民支持率。 从这些分析， Wagner认为， 民主党的宣传活动所能去的的效果， 不足以弥补与共和党在支持率上的差距。
他的预测与最终结果的差距平均不到2.5%。 “这让很多不明白这些预测背后的数学模型的人，也理解了这些数学模型能产生的价值”。 奥巴马竞选阵营的总监Mitch Steward补充道：“自从国会特别选举结束后，他的预测在民主党就成了金科玉律了。”