第一，用戶行動與特點剖析。

　　明顯，隻要積聚充足的用戶數據，就可以剖析出用戶的愛好與購置風俗，乃至做到比用戶更懂得用戶本身。有瞭這一點，才是很多大數據營銷的條件與動身點。不管若何，那些曩昔將統統以客戶為中間作為標語的企業能夠想一想，曩昔你們真的能實時周全地懂得客戶的需求與所想嗎?大概隻要大數據時期這個題目的謎底才更明白。

　　第二，精準營銷信息推送支持。

　　曩昔若幹年瞭，精準營銷總在被很多公司說起，然則真正做到的少之又少，反而是渣滓信息眾多。究其緣故原由，重要就是曩昔名義上的精準營銷其實不怎樣精準，由於其缺乏用戶特點數據支持及具體精確的剖析。相對而言，如今的rtb告白等運用則向我們展現瞭比從前更好的精準性，而其背後靠的等於大數據支持。

　　第三，引誘產物及營銷運動投用戶所好。

　　假如能在產物臨盆之前懂得潛伏用戶的重要特點，和他們對產物的等待，那末你的產物臨盆便可投其所好。比方，netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即經由過程大數據剖析曉得瞭潛伏不雅眾最愛好的導演與演員，成果果真捕捉瞭不雅眾的心。又好比，《小時期》在預報片投放後，即從微博上經由過程大數據剖析得知其片子的重要不雅眾群為90後女性，是以後續的營銷運動則重要針對這些人群睜開。

　　第四，合作敵手監測與品牌流傳。

　　合作敵手在幹甚麼是很多企業想懂得的，縱然對方沒有會告知你，但你卻能夠經由過程大數據監測剖析得知。品牌流傳的有用性亦可經由過程大數據剖析找準偏向。比方，能夠舉行流傳趨向剖析、內容特點剖析、互動用戶剖析、正負情感分類、口碑品類剖析、產物屬性散佈等，能夠經由過程監測控制合作敵手流傳態勢，並能夠參考行業標桿用戶謀劃，依據用戶聲音謀劃內容，乃至能夠評價微博矩陣運營後果。

　　第五，品牌危急監測及治理支撐。

　　新媒體時期，品牌危急使很多企業聞風喪膽，但是大數據可讓企業提早有所洞悉。在危急發作進程中，最須要的是跟蹤危急流傳趨向，辨認主要介入職員，便利快速應對。大數據能夠收羅負面界說內容，實時啟動危急跟蹤和報警，依照人群社會屬性剖析，聚類事宜進程中的不雅點，辨認癥結人物及流傳途徑，進而能夠掩護企業、產物的榮譽，捉住泉源和癥結節點，快速有用地處置危急。

　　第六，企業重點客戶挑選。

　　很多企業傢糾結的事是：在企業的用戶、石友與粉絲中，哪些是最有代價的用戶?有瞭大數據，大概這統統都能夠加倍有究竟支持。從用戶拜訪的各類網站可斷定其比來關懷的器械是不是與你的企業相幹;從用戶在社會化媒體上所宣佈的各種內容及與別人互動的內容中，能夠找出千絲萬縷的信息，應用某種規矩聯系關系及綜合起來，便可以贊助企業挑選重點的目的用戶。

　　第七，大數據用於改良用戶體驗。

　　要改良用戶體驗，癥結在於真正懂得用戶及他們所應用的你的產物的狀態，做最合時的提示。比方，在大數據時期大概你正駕駛的汽車可提早救你一命。隻要經由過程遍及全車的傳感器網絡車輛運轉信息，在你的汽車癥結部件產生題目之前，就會提早向你或4s店預警，這決不但僅是節儉款項，並且對掩護性命大有裨益。究竟上，美國的ups快遞公司早在2000年就應用這類基於大數據的猜測性剖析體系來檢測全美60000輛車輛的及時車況，以便實時地舉行防備性補綴

　　第八，scrm中的客戶分級治理支撐。

　　面臨一日千裡的新媒體，很多企業想經由過程對粉絲的公然內容和互動記載剖析，將粉絲轉化為潛伏用戶，激活社會化資產代價，並對潛伏用戶舉行多個維度的畫像。大數據能夠剖析活潑粉絲的互動內容，設定花費者畫像各類規矩，聯系關系潛伏用戶預會員數據，聯系關系潛伏用戶與客服數據，挑選目的群體做精準營銷，進而可使傳統客戶幹系治理聯合社會化數據，豐碩用戶分歧維度的標簽，並可靜態更新花費者性命周期數據，堅持信息新穎有用。

　　第九，發明新市場與新趨向。

　　基於大數據的剖析與猜測，對付企業傢供給洞察新市場與掌握經濟走向都是極大的支撐。比方，阿裡巴巴從大批生意業務數據中更早地發明瞭國際金融危急的到來。又如，在2012年美國總統推舉中，微軟研討院的david rothschild就曾應用大數據模子，精確猜測瞭美國50個州和哥倫比亞特區總計51個選區中50個地域的推舉成果，精確性高於98%。以後，他又經由過程大數據剖析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬舉行瞭猜測，除最好導演外，別的各項獎猜測全體射中。

　　第十，市場猜測與決議計劃剖析支撐。