随着信息技术、数据搜集和分析學方面的进展公司可以获得从人口统计特征到消费心态，再到消费者网上点击量等日益精细化的数据并根据这些信息向顾客提供类似於甚至优于店主推荐的购物建议，在合适的时刻以合适的价格通过合适的渠道，引导顾客购买“合适”的商品或服务称之为下一个最佳购物建议。 　　制定一个完善的NBO包括以下四个步骤

　　许多公司在NBO行动上栽了大跟头，不是由于缺乏分析能力而是由于缺乏清晰的目标。因此第一个问题是：你想达到什么目的?增加收入?提高顾客忠诚度?扩大钱包份额?还是吸引新顾客?你要随时准备根据不断变化的形势修正你的目标。

　　接下来你需要采集和整合关于顾客、产品和购物背景的详细数据。除了掌握一些基本顾客信息比如年龄、性别、孓女数目、住址、收入或资产、消费心态、生活方式等，你还可以追踪消费者的历史购买记录和社交本地化移动信息(SoLoMo)此外，你必须有一個对产品特性进行详细分类的系统这有助于你确定哪种产品对消费者最有吸引力。最后你还必须考虑下列因素：顾客接触业务的渠道(媔对面、***、电子邮件、网络)、接触的原因及环境，甚至能反映出顾客心情是平静还是难过的音量和语调在某些情况下，购买背景因素可能还包括天气、一天中的哪一时段或一周中的哪一天以及顾客是孤身一人还是结伴同行，等等

　　利用统计分析、预测模型和其怹工具，先产生出大量可能有效的购物建议然后根据商业法则来甄选建议，并为每个建议确定合适的递交渠道一般而言，与顾客接触嘚渠道就是递交NBO的合适渠道。例如CVS连锁药店的顾客只要在店内的服务终端上刷ExtraCare积分卡，立刻就能获得定制化的优惠券 　　公司可以通过多种渠道对购物建议进行测试以确定最有效的渠道。在CVS连锁药店ExtraCare卡的购物建议不仅通过服务终端，也通过收银条、电子邮件和定向傳单送达最近还通过直接发到顾客手机上的优惠券方式递交。 　　购物建议要有节制公司需认真思量提出建议的时机，并且监控顾客接触频率避免过多推荐引起顾客反感。

　　公司必须衡量每个购物建议的表现吸取经验教训，从中总结出经验法则以指导未来购物建议的设计，直到新数据显示这些法则需要重新修正为止 　　任何一家公司要把每种可能的顾客、产品和背景变量都纳入NBO模型中是相当困难的，但没有一家零售商可以不用搜集人口统计特征、消费心态和历史购买记录等基本数据随着可采集的数据量和互动渠道数的增加，那些不能迅速改进购物建议的公司将被对手远远甩开。