①アマゾン
大量の購買履歴やクリックストリームデータをもとにした「この商品を買った人はこんな商品を買っています」というレコメンデーション機能

②フェイスブック
「もしかして知り合いかも？」機能。フェイスブックはある期間内に一定数以上の友達を見つけることができれば、そのユーザーはフェイスブックを長時間使い続けるということを掴んだ。

③ネットフリックス（オンラインDVDレンタル）
顧客が「見たい映画リスト」に登録した作品数と会員の契約期間の間に相関関係があることを発見した。そのため、ネットフリックスでは、「見たい映画リスト」への作品追加を強力に勧める。

④グーグル
検索ワードの「もしかして」機能、「グーグル翻訳」「音声検索」など、統計的学習手法によって、価値あるサービスを次々に生み出している。

⑤イーベイ（ネットオークション）
イーベイはウェブサイトのデザインを頻繁に変更している。目的は、サイトを訪れたユーザーが気持ちよく利用してくれるようにデザインやインターフェースを最適化すること。ちょっとしたメニューの変更やリンクの配置で売上が大幅に変わってくる。

⑥ジンガ（ソーシャルゲーム）
ジンガは、ユーザー行動に関するデータを細かく取得するためにフェイスブック・プラットフォームに依存している。これらの情報を使い、ユーザーが友達を誘ってゲームに参加させる仕組みを考え出した。
ジンガのゲームは「3クリックテスト」と呼ぶテストをクリアした後にリリースされる。最初の3クリックの間にユーザーはゲームを続けるか、やめてしまうかを決めている。3クリックでユーザーを惹き付けることができなければ、長期のヒットは望めない。

⑦セントリカ（ガス・電力）
スマートメーターから送信されるデータを分析して、顧客のエネルギー消費パターンの分析を行っている。これをもとに「ユーザーのカテゴライズ」「料金メニューの開発」「将来の消費動向の予測」などに活用している。

⑧カタリナマーケティング（レジ・クーポン開発）
カタリナマーケティングは、ポイントカードなどによって顧客を識別し、POSとの連動により、顧客の購買履歴データを蓄積している。顧客がレジで精算する際に、その買い物パターンを他の数千万人のパターンと比較し、最も関心を引きそうなクーポンを打ち出す。

⑨コマツ（建設機械）
建設機械にGPSや各種センサーを取り付けることで、機械の現在位置、稼働時間、稼働状況、燃料の残量、消耗品の交換時期などのデータを収集している。それらデータを販売代理店や顧客はコマツのサーバにアクセスし確認できる。
コマツはデータを利用して「保守サービスの効率化」「燃費向上の運転アドバイス」「在庫・生産量のコントロール」に役立てている。