根据一项由惠普实验室和惠普全球客户智能合作的试点实验项目显示，综合分析企业数据和社会媒体信息可以预测消费者行为，其准确率高达90%。

实验表明，揭秘社会媒体的商业价值，市场部门和IT部门的合作至关重要。使用该系统可以将社会媒体对特定产品功能的评论与实际消费者交易联系起来。

惠普扩大了实验的内部研究范围，用媒体和娱乐行业的惠普客户来研究其隐含的技术。

一家小餐馆的老板能够轻易地从网站Yelp中找到数十条关于她的餐馆的评价意见，从中了解客户需求并采取相关措施。

对于跨国大型企业来说，每天都会有成千上万条的评论意见，无法通过人工方式直接了解情况。因此，这个时候需要使用软件分析方法。但是，如果软件分析中不加入其它商业数据，则社会媒体的观点仍然无法与企业其它方面联系起来，减小了采取措施的机会。

惠普将这个试点项目称之为“项目融合”，因为它包含了两大类数据：

1. 非结构化的数据（亚马逊网站评论，消费者调查，消费者支持log和其它语言文字的文本）

2. 结构化的数据（客户支持请求，交易量，客户人口统计）

利用惠普研究室最新的文本分析技术，研究小组先将非结构化数据整理成结构化数据。然后，分析人员使用标准的数据挖掘和统计工具来分析这两组数据。在一个案例中，利用社会发出的讯息预测客户支持请求，准确率高达90%。在另一个案例中，社会发出的不同讯息与其销售量相关。

“完全可以根据预测结果开展行动，”惠普客户智能副总裁帕萨纳•都尔解释道，“应用这项技术能够改善客户体验。”例如，如果惠普可以预见到产品问题，就可以在客户寻求帮助之前安排专业支持人员。该信息也可以用于在市场活动运行中调整公司的营销费用。

和许多企业一样，惠普从现有客户数据库中摘取了最有用的信息。要想利用丰富的社会媒体，惠普就必须发明新的技术。

惠普实验室的“即时客户智能”项目包括数据可视化、并行处理以及其他重要部分。而其发明的文本分析方法只是其中的一小部分。

“Prasanna需要一种洞察客户内心想法的能力，以确定在客户心中特定产品的价值和感受。”惠普实验室智能信息管理主任Meichun Hsu说，“这正是该项技术能做到的。它比其他技术更能分辨客户的情绪，我们可以将文本转化成结构化数据。”

这个软件还被设计用来进行实时工作，也可以与Vertica这类数据库科技公司一起工作。Vertica公司于2011年1月被惠普公司收购。（Vertica的客户包括很多像Twitter和Groupon这样的社会媒体）

“我们能够在各行各业看到它的巨大商机，” 惠普通信和媒体解决方案的Jeff Edlund说，“尤其是在媒体和电信公司，由于它们已经拥有详尽的客户资料库，因此会有很多有趣的应用程序。你拥有越多的客户数据，就会增添越多的社会媒体讯息。”

正如Dhore所说，现实的情况是，想要将这项技术带入人们的生活，5%靠洞察力，95%要靠执行。“像这种超越企业界限的转型项目，需要更多的密切关注和合作。”他说。

对这个挑战，Edlund不一定会失败，但是他认为需要好好应付。“我们之所以如此兴奋，其中一个理由是惠普具备所有客户需要的能力，可以去整合社会媒体和企业IT。”

除了在实验室中创造出的能力，惠普还在这个月早期收购了Autonomy公司，进一步扩大了对非结构化数据分析的投资组合。Autonomy公司在企业信息管理和meaning-based computing领域的出于领先地位。

“对于消费者、企业和政府来说，结构化和非结构化数据的爆炸性增长以及揭秘其价值是最大机会。”惠普首席执行官梅格•惠特曼在最近关于Autonomy的声明时说，“帮助客户解决他们最棘手的IT问题是我们的使命。”