大数据营销的十大切入点
如何利用大数据进行精准营销
如何利用大数据进行精准营销近年来，随着互联网和移动互联网的发展，大数据的应用也越来越广泛。
对于企业而言，大数据营销已经成为了提高销售额和商业竞争力的一种关键手段。
通过大数据的分析和利用，企业可以更好地了解用户需求和反馈，提高产品服务的质量和精准度。
本文将探讨如何利用大数据进行精准营销，以提高企业的市场竞争能力和盈利能力。
一、大数据的定义和作用大数据是指无法通过传统方法进行处理和管理的海量、高维和高速的数据集合。
它包括结构化数据和非结构化数据，不仅包括传统的数据库、表格和文本数据，还包括音频、视频、图片、社交媒体和应用程序等数据。
大数据的应用可以解决企业所面临的各种问题，如市场趋势分析、用户行为分析、风险预测、营销策略制定等。
二、大数据分析的流程大数据分析是指通过技术手段从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
大数据分析的流程一般包括数据采集、数据准备、数据分析和数据可视化。
1.数据采集数据采集是指从各种数据源中收集和整合数据，包括社交媒体、企业内部数据、在线调查和第三方数据等。
数据采集的目的是获取大量的数据，并提取其中的有用信息和知识，为后续的数据分析做准备。
2.数据准备数据准备是指在数据采集后对数据进行处理和清洗，以提高数据的质量和准确性。
数据准备包括数据清洗、数据转换和数据集成。
3.数据分析数据分析是指通过特定的分析模型和算法从大数据中提取有用的信息和知识，以帮助企业做出正确的决策。
数据分析可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘、文本分析和可视化分析等。
4.数据可视化数据可视化是指通过图表、图形和仪表盘等方式将分析结果呈现给用户，以便用户理解和使用。
数据可视化可以帮助用户更好地理解数据和信息，从而更好地做出决策。
三、利用大数据进行精准营销的关键利用大数据进行精准营销，企业需要掌握以下关键：1.数据源的选择在选择数据源时，企业要考虑数据的质量和可用性。
数据源需要经过验证和整合，避免使用数据质量较差或不可靠的数据源。
大数据在市场营销中的应用
大数据在市场营销中的应用
大数据在市场营销中的应用非常广泛，以下是一些主要的应用方式：
1. 精准营销：大数据可以通过客户画像和消费者广泛的购买记录，精准地分析用户的行为、偏好和心理。
例如，通过大数据的分析，可以找到目标客户的个人特征，如性别、年龄、收入、教育程度等，进而推送个性化的营销信息，提高市场精准营销的效果。
2. 产品优化：大数据技术可以助力企业进行产品或服务优化，制定合理的调整策略，从而让用户更满意，增强用户满意度。
大数据分析可以稳定供应链管理，从根本上解决供应风险，提高产品质量和降低产品成本。
3. 定价策略：大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量，提高销售机会数据的质量，提高目标客户开发精确性，区域规划，赢利率等等。
在市场营销中，大数据也功不可没。
除了提供提高转换率策略，销售前景预测，增长收入和客户生命周期外，还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的，以及如何改进客户关系管理系统。
4. 客户关系管理：大数据还可以用于客户关系管理。
通过分析客户的行为和偏好，企业可以更好地了解客户需求，提供更好的产品和服务。
同时，大数据还可以帮助企业识别潜在客户，提高客户满意度和忠诚度。
总之，大数据在市场营销中的应用可以提高企业的营销效率和精准度，降低成本并增强竞争力。
大数据在营销领域的应用
大数据在营销领域的应用近年来，随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为了各个行业的重要资源。
其中，大数据在营销领域的应用更是受到了广泛的关注。
本文将探讨大数据在营销领域的应用，并分析其带来的影响和价值。
一、大数据在营销领域的应用首先，大数据在营销领域的应用主要体现在以下三个方面：1. 数据分析和挖掘大数据在营销领域的第一个应用就是数据分析和挖掘。
营销是一个复杂的过程，需要根据消费者的需求、喜好、购买习惯等多方面的信息来进行精准的定位和营销。
大数据的出现为营销领域提供了更精准、更高效的数据分析和挖掘手段，通过大数据分析，可以更好地了解目标客户的行为习惯和需求特点，从而更精准地制定营销策略，提高营销效果和销售额。
2. 用户画像和标签除了数据分析和挖掘，大数据在营销领域的第二个应用就是用户画像和标签。
通过对大数据的分析和挖掘，可以得到目标客户的各种信息，比如年龄、性别、职业、兴趣爱好等，这些信息可以形成一个客户画像。
同时，通过更进一步的数据分析和挖掘，可以给客户打上标签，比如忠诚客户、新客户、频繁购买客户等。
这些用户画像和标签，可以提供更精准的营销策略，更好地满足不同客户的需求。
3. 营销策略的制定和实施大数据在营销领域的第三个应用就是营销策略的制定和实施。
通过对大数据的分析和挖掘，营销人员可以制定更精准、更有效的营销策略。
比如通过对客户的购买习惯和偏好的分析，制定更个性化的（比如货到付款、送货上门等）营销策略；或者可以利用大数据分析得到的客户画像和标签来调整广告投放的方向和频率等，使广告投放更加精准和有效。
二、大数据在营销领域的影响和价值大数据在营销领域的应用带来了很多影响和价值，具体可以归纳为以下几个方面：1. 提高了营销精准度大数据分析的结果可以更好地了解目标客户的行为习惯和需求特点，能够更精准地制定营销策略，提高营销效果和销售额。
2. 降低了营销成本通过对大数据的分析和挖掘，可以更好地判断客户的需求和兴趣爱好，从而可以采用更轻量级的营销方式，比如电子邮件、微信等新媒体。
大数据白皮书2024(二)2024
大数据白皮书2024（二）引言概述：随着科技的不断发展，大数据已经成为了企业和组织中的不可或缺的一部分。
2024年，大数据的发展将进一步加速，并为各行各业带来更多的机遇和挑战。
本文将以大数据白皮书2024（二）为切入点，从五个大点出发，分别阐述大数据在社会、经济、科技、教育和医疗领域的应用和影响。
正文内容：1. 大数据在社会领域的应用a) 大数据助力城市管理和规划：- 实现智慧城市的建设和发展- 提升城市交通、环境和安全管理的效率b) 大数据在社会治理中的作用：- 改善政府决策和公共服务- 实现社会风险防控和公共安全的提升c) 大数据驱动社交媒体和网络平台：- 改善广告和营销策略- 推动个性化服务和用户体验的提升d) 大数据助力社会创新和公益事业：- 促进科研和创新的进步- 加强社会组织和非营利机构的运营和服务能力e) 大数据在法律和法律制度中的应用：- 改善司法判决和执法效率- 加强数据隐私和信息安全的保护2. 大数据在经济领域的应用a) 大数据驱动商业智能和决策：- 提升企业竞争力和市场份额- 优化供应链和产品设计b) 大数据在金融行业中的应用：- 改进风险管理和决策制定- 推动普惠金融和金融科技的发展c) 大数据促进新兴产业的崛起：- 加速人工智能、物联网和云计算等行业的发展 - 为创业者和创新企业提供更多机会和支持d) 大数据在市场营销和销售中的应用：- 实现个性化营销和广告定制- 提高销售效率和客户满意度e) 大数据推动数字经济的发展：- 促进互联网经济和在线消费的增长- 增强数字技术和数据治理的能力和规范3. 大数据在科技领域的应用a) 大数据支持科学研究和创新发展：- 推动基础科学和应用科学的进步- 加速技术创新和产业升级b) 大数据在人工智能领域的应用：- 提供数据驱动的智能决策和预测- 促进机器学习和深度学习技术的发展c) 大数据助力智能制造和工业互联网：- 提高生产效率和质量- 推动智能制造和工业数字化转型d) 大数据在物联网中的应用：- 实现设备和物品之间的互联互通- 改善供应链和物流管理的效率e) 大数据推动区块链和密码学的发展：- 加强数据安全和隐私保护的能力- 提升数字资产和交易的可信度和可追溯性4. 大数据在教育领域的应用a) 大数据改善教学和学习环境：- 个性化教育和学习资源定制- 提升教育质量和学生表现b) 大数据支持教育决策和政策制定：- 提供教学评估和效果分析的依据- 优化教育资源配置和学校管理c) 大数据推动在线教育和远程学习的发展： - 扩大教育覆盖范围和机会均等性- 提高学习效率和灵活性d) 大数据助力教育研究和教师培训：- 支持教育科研和教育改革的进展- 提升教师专业发展和能力提升e) 大数据促进教育与产业融合：- 提供人才需求和供给的匹配度- 支持教育培训和职业发展的衔接5. 大数据在医疗领域的应用a) 大数据在医疗诊断和治疗中的作用：- 提供个性化用药和疾病管理方案- 改善医疗效率和患者体验b) 大数据支持医疗决策和临床研究：- 提供医学数据分析和模型预测- 促进疾病预防和医学进展c) 大数据助力医疗资源配置和优化：- 提高医疗服务的均等性和可及性- 优化医疗机构的运营和管理d) 大数据推动医疗健康产业的发展：- 加速生物科技和医药研发的进展- 推进数字医疗和远程医疗的应用e) 大数据在公共卫生和健康管理中的应用：- 实现疫情分析和预警系统- 改善健康干预和健康数据管理总结：到2024年，大数据将在更多领域发挥重要作用，如社会、经济、科技、教育和医疗等。
大数据的十三个应用场景
大数据的十三个应用场景在当今信息时代，大数据已经成为了人们生活中不可忽视的一部分。
通过大数据的收集、分析和应用，人们可以更好地理解和应对各种问题和挑战。
本文将介绍大数据的十三个应用场景，展示大数据技术的广泛应用。
1. 金融行业：大数据在金融行业有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，可以从中挖掘出市场趋势和投资机会。
同时，大数据还可以通过风险评估和反欺诈来增强金融交易的安全性。
2. 市场营销：大数据分析可以帮助企业更好地理解消费者的需求和行为习惯。
通过分析大数据，企业可以精确地定位目标客户群体，并根据客户需求来进行有效的市场推广和产品优化。
3. 医疗保健：大数据技术在医疗保健领域有着广泛的应用。
通过对患者的医疗记录和遗传数据进行分析，医生可以更好地进行诊断和治疗。
此外，大数据分析还可以帮助提高医疗资源的分配效率和降低医疗成本。
4. 城市规划：大数据技术可以帮助城市规划者更好地了解城市居民的行为模式和需求，从而进行科学的城市规划。
通过对城市交通流量、环境污染等数据进行分析，可以提高城市的交通运输系统和环境质量。
5. 物流管理：大数据技术可以帮助物流公司提高运输效率和降低成本。
通过对供应链和运输过程的数据进行分析，可以实时跟踪货物的位置和状态，并优化路线和仓储管理。
6. 能源管理：大数据分析可以帮助能源公司更好地进行能源规划和资源管理。
通过对能源使用数据进行分析，可以提高能源利用效率和减少能源浪费。
7. 社交媒体：大数据分析可以帮助社交媒体平台更好地理解用户需求和行为。
通过对用户的社交网络数据和行为数据进行分析，可以提供个性化的推荐和增强用户体验。
8. 基因研究：大数据技术在基因研究领域有着重要的应用。
通过对大量的基因数据进行分析，可以挖掘出基因之间的关联和影响，帮助科学家更好地理解遗传信息和疾病发生机制。
9. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构更好地了解学生的学习行为和学习需求。
通过对学生的学习数据进行分析，可以提供个性化的学习推荐和优化教学方法。
T-参考文献格式!!
第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
J——期刊文章
D——学位论文
R——报告
对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。
对于英文参考文献，还应注意以下两点：
①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, M.R.，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & I.Gordon.；
7.条例
【格式】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期
【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991—06—05
8.译著
【格式】[序号]：起止页码.
三、注释
注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。
第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理
大数据营销策略及案例分析
大数据营销策略及案例分析随着互联网的迅速发展，数据的重要性越来越被企业所重视。
大数据营销策略是指企业通过收集、分析和利用大量数据，以实现更精确、高效的营销目标和效果。
下面将从大数据营销策略和相应案例分析两个方面进行讨论。
一、大数据营销策略1.数据收集：企业可以通过互联网、社交媒体、手机APP等多种途径收集用户的数据，包括个人信息、消费记录、行为偏好等。
同时，还可以通过数据挖掘技术获取潜在客户的信息。
2.数据分析：企业需要借助大数据分析工具对收集到的数据进行深度挖掘和分析，以识别出潜在的市场机会、用户需求和消费趋势。
通过对数据的分析，企业可以更好地了解目标客户群体，并为后续营销策略的制定提供依据。
4.数据驱动决策：企业可以通过数据分析的结果，作出更明智的决策。
例如，通过分析用户的购买行为和偏好，企业可以调整产品的种类和定价，优化营销渠道，提高销售额。
二、大数据营销案例分析1.亚马逊：亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，其成功的原因之一就是大数据的运用。
亚马逊通过对用户的购买记录和浏览行为进行分析，实现了个性化精准推荐。
通过推送相关的产品和促销信息，亚马逊成功地提高了用户的购买率，同时也提高了自身的销售额。
3.美团：美团通过大数据分析，实现了精准营销和精准服务。
通过对用户的消费记录和行为进行分析，美团可以根据用户的偏好推送个性化的优惠券和折扣信息。
同时，美团还可以通过对餐厅、酒店等服务商的评价和用户反馈进行数据分析，提供更好的服务体验。
通过以上案例可以看出，大数据营销策略可以帮助企业更好地了解用户需求、提高用户参与度和购买率，从而实现营销目标。
但是在实施大数据营销策略时，企业需要注意合法、合规的数据收集和使用，保护用户隐私权。
同时，还需要注重数据分析的质量和精准度，避免因数据分析不准确而导致的错误决策。
大数据营销的策略和方法
大数据营销的策略和方法随着数字时代的到来，大数据已经成为企业营销的重要工具。
通过大数据，企业可以深入了解客户需求，制定更精准的营销策略，提高营销效果。
本文将探讨大数据营销的策略和方法，包括数据收集整合、数据分析和挖掘、个性化推荐、精准营销、社交媒体营销、大数据技术应用、数据安全和隐私保护以及持续优化和创新等方面。
1.数据收集整合数据收集是大数据营销的基础。
企业可以通过多种途径收集数据，包括传统数据收集和现代数据收集。
传统数据收集方式包括问卷调查、客户反馈、销售数据等；现代数据收集方式则包括社交媒体监测、网站分析、移动应用数据等。
将收集到的数据进行整合管理是至关重要的。
企业需要建立数据仓库，整合不同来源的数据，确保数据的准确性和一致性。
同时，需要建立数据治理机制，规范数据的收集、存储和使用，避免数据泄露和滥用。
2.数据分析和挖掘对收集到的数据进行深入分析和挖掘，发现其中的价值，是大数据营销的核心。
企业可以通过数据预处理、数据挖掘建模等手段，深入了解客户需求和行为，发现市场趋势和竞争对手动态。
数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据聚合等，旨在去除无效和错误数据，将数据进行统一和规范，为后续的数据挖掘提供高质量的数据源。
数据挖掘建模则包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，旨在发现数据中的模式和规律，为企业的营销决策提供支持。
3.个性化推荐根据用户的行为和兴趣进行个性化推荐，是提高用户转化率和增加企业收入的重要手段。
企业可以通过大数据分析用户的购买历史、浏览记录等，为用户推荐相关的产品和服务，实现精准营销。
个性化推荐需要充分考虑用户的偏好和需求，同时需要考虑产品的属性和特点。
企业可以通过机器学习算法等手段，对用户进行分类和画像，根据不同用户的特点进行个性化推荐。
同时，需要不断优化推荐算法，提高推荐准确度和用户满意度。
4.精准营销精准营销是指根据目标客户的需求和行为，制定个性化的营销策略和方案，提高营销效果和ROI。
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大数据营销的十大切入点大数据营销的十大切入点2013-12-3 9:45:002013年似乎人人都在谈论大数据，然而说得云里雾里者多。
许多企业家更关心的事是：如何才能真正找到大数据营销的切入点？大数据营销的十大切入点许多人感觉到大数据时代正在到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。
实际上，还是应尽量弄明白，才会明白其厉害之处。
对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。
第一，用户行为与特征分析。
显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。
有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支撑。
过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。
究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。
相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。
第三，引导产品及营销活动投用户所好。
如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。
例如，Netflix 在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。
又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。
第四，竞争对手监测与品牌传播。
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。
品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。
例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。
第五，品牌危机监测及管理支持。
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。
在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。
大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。
许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。
从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验。
要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。
例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。
只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。
事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理第八，SCRM 中的客户分级管理支持。
面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。
大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势。
基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。
例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。
又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。
之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。
第十，市场预测与决策分析支持。
对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。
沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。
只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。
更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。
要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。
那些寻找大数据营销切入点的企业不妨看看上述应用，或许能有所启发。
切入大数据营销需要开阔思路在企业寻找大数据营销切入点时思路必须开阔，不必拘泥于既有应用，需要营销人员与技术人员进行思想碰撞，进而找到与众不同的突破点。
以别克君威与淘宝所合作的营销活动“为一再心动买单”为例，其即体现了大数据营销的创新思路。
该活动分为两个部分：第一部分调用淘宝用户的收藏夹并鼓励分享心动故事，第二部分利用大数据对参与活动的用户进行精准营销。
该活动的第一部分开始于2013年10月12日，持续两周。
淘宝用户登录时，会向用户提示“***，你的淘宝收藏夹走光了”之类的话。
点击之后，会进入一个flash画面，告诉你在使用淘宝收藏夹的***天里，你心动了***次。
系统会把这个最高类别里面的所有商品都罗列出来给你，鼓励你在当中挑选最让你心动的一个，并说出的心动故事，然后再选择通过微博分享自己的心动故事。
接着系统罗列了君威的一些核心卖点，让消费者选打动他们的卖点，然后则可能获得由Regal全新君威为你买单那个心动的宝贝的机会。
该活动的第二部分则更加突出了大数据营销。
针对所有参与活动的人，淘宝帮助汽车品牌做消费行为的分析，看看这些参与者究竟是运动狂人，还是时尚达人，抑或是宅男宅女、顾家派。
君威品牌根据消费行为的判断，定向地向他们推送不同的广告创意内容。
此活动在国内率先开了大企业与淘宝等大型电子商务网站在品牌推广活动中大数据营销方面合作的先河。
借助于上述新技术与新思路，新君威进行了全新的营销活动尝试，即将“大数据营销”与“品牌展示”、“互动营销”及“CRM”有机贯穿整合。
充分开动脑筋是拓展大数据营销思路的必要条件，结合企业或行业特点则可以更好地发挥大数据的商业价值。
例如，龙湖地产即在提供WiFi 服务的基础上，利用本地位置信息类大数据，不仅在一定程度上获得了的用户信息，而且还可以收集用户在该地产商圈的行走路线，从中可以得知用户最主要逛哪类店、先逛哪个店再逛哪个店等信息，进而可以为判断用户的消费层次提供非常有力的数据支撑。
企业可以根据自己所处行业及企业自身的特点，认真思考大数据可能为企业带来的价值，然后与技术人员探讨数据收集、数据清理、数据存储与管理、数据分析及数据呈现等主要环节的技术实现可能性。
如果自己企业没有相关人员，则可能需要与其他专门的企业进行合作。
小数据也可用大数据思想管理实际上原来并没有“小数据”一说，只是因为有了“大数据”，其常常指PB容量级及以上的数据量，故不足此数量级的数据就有了小数据或准大数据的说法。
小数据可能在量上相对小一些，但其仍可以借鉴大数据管理理念。
你用还是不用，数据就在那里。
按照大数据的理念，你同样可以从相对小一些的数据中发掘出高价值信息，如通过分析了解竞争者，明确自己在市场竞争中的正确位置；了解现有用户或发现潜在用户，进行深层发现，趋势预判，引导产品设计，营销创新，支持决策，跟踪效果。
在数据支撑下，决策才能相对科学，核心在于数据的理解。
某些行业的数据可能只是大数据时代的一个应用领域（小），但大数据营销理念将带来旅游经济发展的量化革命（大）。
其中，大数据理念可以将复杂、无序的数据变成简单、有序的信息；可以基于在线评论和其他网络数据，构建产品声誉评价机制；将逻辑性、文字性的信息转化为可视化、图形化的信息，进而可以引导或影响消费。
以某旅游景点的相关微博内容为例，利用大数据营销理念，可以重点分析微博用户在分享、传播和讨论旅游景点相关内容的过程中，通过内容中体现了4类典型用户行为：日常讨论和互动内容，游客旅游前发布的微博内容，旅游中发布的微博内容，旅游后发布的微博内容。
同时，相关用户行为又与微博发布者所处的旅游阶段有关，也与微博作者面向的阅读者定位都有关系。
通过对某旅游景点的分析数据，可发现有价值的信息。
例如，研究游客旅行前发布的微博内容发现，通过微博咨询建议和讨论某景点旅游攻略，表达出旅游意向的微博内容占12%，其典型的网络行为包括：表达前往旅游目的地的意愿，询问旅游攻略和路线安排，询问征求其他用户对特定目的地（酒店、餐厅）的评价，@旅游机构账号或者@旅游名人求助，约人同行等。
再看游客在旅行中发布的微博内容。
在微博内容中明确处于某景点旅游行程中的微博内容占19%，其典型的微博内容行为包括：发布旅行位置和签到，发布旅行图片和感受，咨询、求助及投诉等。
另外，通过准大数据分析还可获知，游客在旅行结束后发布的微博内容占23%，在微博内容中发起和参与厦门旅游话题的微博内容占66%，它们二者还可以通过分析得知分别的不同类型用户行为的比例。
应该说，上述这些重要的数据在过去多数旅游景点的营销管理中通常被忽略。
可以这样讲，充分利用大数据或小一些的数据，则可以发现许多有价值的信息。
仍以微博中关于某个城市旅游的内容为例，可以发掘的信息非常多，例如：游客到某城市休闲旅游目的有哪些，游客发布关于某城市旅游微博作者的关注点，游客对某城市当地景点的口碑量排名及主要抱怨点排名，微博发布者的性别、认证统计和社会属性统计，微博发布者的简介标签和地域分布统计，微博发布者的博龄和客户端统计，微博发布者的粉丝数分布统计，等等。
上述几个例子中许多数据监测与统计分析的数据指标完全可以应用于其他行业，价值显而易见。
关键是要有充分利用大数据发掘有价值信息的理念，这是大数据时代最需要的东西。
具体需要什么类型的数据，则应该在实践过程中逐步深化与扩展。
总之，随着大数据时代的到来，企业也正向着智慧性方向发展，如何利用好大数据是当今几乎所有企业面临的问题，找到、找准大数据应用的切入点是融入大数据时代所迫切需要迈出的第一步。