很多人感觉到大数据时代正在到来，但每每只是一种昏黄的感觉，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。现实上，照旧应尽量弄晓畅，才会晓畅其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的重要价值源于以下几个方面。
第一不锈钢阀门，用户举动与特性分析。
显然，只要积累充足的用户数据，就能分析出用户的喜爱与购买风俗，甚至做到“比用户更了解用户本身”。有了这一点，才是很多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些曩昔将“统统以客户为中间”作为口号的企业可以想想，曩昔你们真的能及时周全地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个题目的答案才更明确。
第二，精准营销信息推送支持。
曩昔多少年了，精准营销总在被很多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其缘故原由，重要就是曩昔名义上的精准营销并不怎么精准，由于其缺少用户特性数据支持及细致正确的分析。相对而言，如今的RTB广告等应用则向我们展示了比曩昔更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支持。
第三，指导产品及营销运动投用户所好。
假如能在产品生产之前了解潜在用户的重要特性关键词排名优化，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好的导演与演员，效果果然捕捉了观众的心。又比如，《小时代》在预报片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的重要观众群为90后女性，因此后续的营销运动则重要针对这些人群睁开。
第四，竞争对手监测与品牌传播。
竞争对手在干什么是很多企业想了解的，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。品牌传播的有用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、内容特性分析、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结果。
第五，品牌危急监测及管理支撑。
新媒体时代，品牌危急使很多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危急爆发过程中淄博网络公司，最必要的是跟踪危急传播趋势，识别紧张参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危急跟踪和报警，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，进而可以珍爱企业、产品的声誉，捉住源头和关键节点，快速有用地处理危急。
第六，企业重点客户筛选。
很多企业家纠结的事是：在企业的用户、挚友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这统统都可以更加有事实支持。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干;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，行使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态，做最适时的提示。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题目之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对珍爱生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就行使这种基于大数据的展望性分析体系来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性补缀
第八，SCRM中的客户分级管理支撑。
面对日月牙异的新媒体，很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。大数据应用可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消耗者画像各种规则，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，雄厚用户不同维度的标签，并可动态更新消耗者生命周期数据，保持信息奇怪有用。
第九，发现新市场与新趋势。
基于大数据的分析与展望，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撑。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急的到来。又如，在2012年美国总统推举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，正确展望了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的推举效果，正确性高于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展望，除最佳导演外，其它各项奖展望悉数命中。
第十，市场展望与决策分析支撑。
对于数据对市场展望及决策分析的支撑，曩昔早就在数据分析与数据发掘盛行的年代被提出过。沃尔玛闻名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是因为大数据时代上述Volume(规模大)及Variety(类型多)对数据分析与数据发掘提出了新要求。更周全、速度更及时的大数据，必然对市场展望及决策分析进一步上台阶提供更好的支持。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祸。
那些探求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。