超過半個世紀以來，即使成效不彰，但行銷人員基本上都是運用人口統計資料來定義目標消費者，不過現在隨著改變的速度加劇，這整個系統儼然已經崩壞，由於年輕人越來越缺乏一致的特徵，因此所謂一個世代的時間也越來越短，消費者在哪一年出生，已經不足以代表他會買某樣產品的可能性。
加上社群媒體的興起，用戶可以自由選擇要參與的群組，使得一切變得那麼破碎而短暫，行銷人員雖然以增加更多人口統計資訊來應變，但是成效仍然十分有限。一個可行的方式，是採用所謂的心理變數(Psychographic)，藉由檢視消費者在生命週期下的心理模式，來描繪出他們的輪廓，Amazon的"推薦產品"及"像我一樣的用戶還買了什麼"等功能，就是其中的箇中高手，可以用演算法來預測使用者對什麼感興趣。
藉由心理變數的技巧，社群檔案資料、行為資料、以及消費者生命週期資料終於可以被好好運用，以找出真正準備好要購買的客戶：
**社群檔案資料
**用戶在社群媒體個人檔案中所呈現的公開資料，包括感情狀態、母校、興趣、和職業等，都是可以藉由社群檔案資料管理工具來讓企業好好運用的，這些資訊也是心理變數洞見的基礎，比起傳統人口統計資料要好用得多。此外，GraphEffect之屬的公司，也運用Facebook狀態更新的分析，來衡量用戶的購買意圖，這類的定性分析可以在用戶進行品牌線上初體驗後，便將使用者導引至特定的行銷漏斗中。
