기업의 구매 이력 데이터, GPS의 위치 데이터, SNS의 관계 데이터 등 다양한 데이터들이 결합되면서 다양한 산업 부문에서 소비자가 원하는 서비스를 적시ㆍ적소에 제안할 수 있는 예측분석(Predictive analytics)이 가능해지기 시작했다. 고객 반응, 구매 의사결정, 고객 유치 및 이탈, 제품에 대한 불만 등 다양한 데이터를 전방위적으로 취합하고 각 개인의 취향과 요구를 예측함으로써 경쟁우위를 확보할 수 있는 것이다. 예를 들어 아마존의 예측 배송(anticipatory package shipping)’ 기술은 소비자의 이전 구매이력, 물품검색, 위시리스트, 장바구니, 마우스 커서가 특정 아이템에 얼마나 오래 머무는지 등을 분석하여 쇼핑몰 이용자가 구매를 결정하기 전에 실제 결제 여부를 예측해 포장, 선적, 배송 등의 단계를 미리 시작한다. 소프트뱅크의 로봇 페퍼는 고객이 어느 시간에 방문해 어떤 행동을 하는지와 연령, 성별 등을 고려하여 고객에게 최적화된 맞춤 대응을 제공한다.
빅데이터를 통해 소비자에게 먼저 제시하는 예측분석이 가능해져 경쟁우위를 확보하는 게 가능해졌다. 예로 아마존의 예측 배송 기술, 소프트뱅크의 로봇 페퍼가 있다.