小旻25岁,单身男,运营出身,热衷大数据分析,和左右手两两相忘后,决定认真钻研,用数据分析来实现自己的“脱单计划”。

　　找女友第一步:整理思路

　　找女友第二步:界定问题

　　1、为什么要找女朋友(Why)?

　　小旻用马洛斯需求层次理论思考了一晚上,发现自己目前在每个层次都需要女朋友。特别是去参加同学聚会自己总是孤身一人,已经被嘲笑了好多次了。

　　2、找什么样的女朋友(What)?

　　又是一个通宵,小旻整理出两张图。

　　(图一:择偶标准)

　　(图二:SWOT分析)

　　3、用多少预算找女朋友(How much)?

　　对于这个问题,小旻实在没概念,只能定个大原则,就是不超支。

　　找女友第三步:收集数据

　　根据前期思考,小旻制定了两套方案。

　　1.主动出击

　　根据自己事先设定的条件,小旻觉得自己的女朋友不会在大学校园及周边,也不会在各种奢侈品消费场所。出现几率最大的地方应该是公司的商务谈判室,公共场所的咖啡厅,百货商场的化妆品、鞋服专区,甲级写字楼及周边的公共场所等地方。

　　所以,一有空小旻就往这些地方跑,按他的说法是提高认识未来女朋友的机率。

　　2.耐心等待

　　是等待父母及亲戚介绍,二是每天在社交媒体上更新状态,将自己最精神、专注的一面有意识的展示给身边人。三是拉个运营群,多拉一些做运营的女孩,然后每天展示自己诙谐、风趣、博学的一面。

　　经过一个月的努力,小旻认识了5位女孩,于是提出聚餐,大家交流交流,其中一位(姑且叫小A)是在吃饭时认识的,当时小A坐在小旻对面,当小A起身离开时,将手机遗落在沙发上。但小旻却没有叫住她,而是拿起手机火速离开。小A急匆匆回来没找到手机,只好狂拨自己手机,小旻这才“急匆匆”出现,说“我刚才追你去了!”(ps:懂大数据的,果然都是心机男啊……)

　　这还不算什么,接下来的数据分析更让你吃惊。以下是小旻收集的目标对象的数据。

　　目标女生数据

　　基本数据: 年龄、身高…户口所在地、毕业学校、工作单位、家庭状况。微博ID,微信号……

　　规律数据: 微博、微信等社交媒体的内容及更新频率,QQ登录及在线时间,更新发型频率,作息时间规律,经常出现的场所及频率……

　　喜好数据: 喜欢的颜色,食物,运动,偶像,喜欢看的书类型(小旻坚持认为喜欢看书的女孩子是最有魅力的)……

　　目标女生闺蜜的数据

　　基础数据: 有几个闺蜜、分别是谁、联系方式是?闺蜜们的喜好?、微信账号?……

　　关联数据: 闺蜜和目标女友的关系,一起活动的频率,是否可以影响目标女生的行为?……

　　竞争对手数据

　　基础数据: 曾经的男友?目前的竞争对手?和目标女友关系?……

　　关系数据: 每周和目标约会频率,约会时间长度,进展程度……

　　财力数据: 是否有车,有房?经济状况……

　　1.公共渠道: 微博、微信等社交网络…在微博、百度等网上搜索对方名字等关键信息。

　　2.市场调查: 找专业的调查公司(不是高帅富一般不推荐此方法,太耗钱)。

　　3.内部渠道: 目标女友的朋友圈+小旻自己的圈子。

　　找女友第四步分析数据

　　收集这些数据几乎花费了小旻一个月的工资,这么多数据如果不做分析,简直就是浪费,不过这难不倒小旻。

　　1、挖掘数据之间的关联性

　　例如对方的微博最近更新频率快,内容多为悲伤失意,评论中没有男友的出现,而情敌的微博却欢声笑语一片,这些数据传递的很可能是她失恋了,你有机会了。

　　2、掌握数据规律

　　即她什么时间会在什么地方出现,这个主要为小旻找机会接近对方做准备,制造一次邂逅场景能增加不少好感。

　　3、成功机会分析

　　小旻整理出目标女生的社交关系图,运用“波特五力分析模型”对五位女生进行了量化分析,得分越低说明该女生越容易被追到手。

　　(ps:五位女生的综合评分)

　　综合以上分析后,小旻决定将女生L列为追求目标。

　　为增加好感,小旻日常会主动创造各种机会,除此之外,还每天盯着女生L的微博和微信内容等等。据说有一天,女生L在朋友圈更新一条消息:“受伤了,连陪我去医院的人都没有”,小旻看到后,以神速出现在她面前,感动了对方。后来,又不断制造惊喜,并在女生过生日时,趁热打铁, 成功将普通朋友关系推进到男女朋友关系。