此前，Google 公布了一份名为《Quantifying Movie Magic with Google Search》的白皮书，宣称利用其电影票房预测模型，能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94％。该白皮书发现，一部电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性，根据搜索次数的多少可以判断票房成败，次数越多，意味着票房越成功。谷歌的票房预测模型正是以大数据分析电影的热度走势。

　　根据上述Google 的电影票房预测模型，《致青春》首映日百度搜索量为14万，《小时代》上映前夕百度最高日搜索量为25万，由此大致可以判断出两部影片的票房标准。结果，《小时代》首映日票房7000余万元，大幅超过《致青春》首映日4000余万元的票房。

　　和电影票房相仿，对读者数据的有效利用，也可以助力电商平台的图书预售功能，使得更多的图书参与到预售当中。2014年，经亚马逊中国之手预售的图书，品种数超过2万。当当预售频道2014年的点击量较2013年增长了1倍。京东的预售专区更是分为“一种注目”、“重磅推荐”、“今日新品”等板块，更容易引起不同读者的需求。经过读者数据的再一次反馈，电商和出版企业可以布署下一步的营销推广计划乃至有效完善印量库存的控制。

　　具体到产品，以《爸爸去哪儿》为例，天猫和中南博集天卷联合湖南卫视，上市之前确定玩法、价格策略、附加值等一整套方案。通过天猫的新书打造机制，在尚未使用聚划算等流量杀手锏的情况下，从2014年1月11日开始预售，仅4天即预售2.1万册。在这背后，围绕读者数据的分析起到了相当重要的作用。值得一提的是，像包括人民大学出版社在内的许多企业，其在电商预售的图书，在品种选择上并不受限制，只要信息正确都可提交网店做预售。但预售效果是检验某类图书是否适合市场的主要参考，如果收效不好，这一类别的图书就不会再提报预售了。这也是将读者数据和预售方式相结合，直接分析产品的市场期待。

　　中国出版传媒商报记者在与一位供职于“今日头条”的数据分析师私下交流时，他透露，在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，譬如一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览5个网站、36个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。因此对于电商而言，提炼读者数据也是一大难点。近两年，各大电商纷纷采用预售的模式，其实也是一种对读者数据的有效利用。至于读者数据还可以对图书的销售产生哪些影响，现在还不甚清晰。