对于许多企业来说，大数据的概念不再是新的，但是如何在营销中应用大数据仍然说起来容易做起来难。事实上，作为大数据第一次来到地球并首次展现其价值的应用领域，网络营销在数字化过程中拥有成熟的经验和运作模式。
一，获取全网用户数据
首先，需要明确的是，只有企业数据，无论有多大，都只是孤立的孤岛数据。在企业内部收集和获取用户数据时，有必要与互联网数据进行整合，以准确把握站内站外用户的全方位行为，使数据在营销中体现其应有的价值。在数据收集阶段，建议在收集各方面数据形成DMP数据平台后，还应与三方的共同DMP数据接口，以获得更多的目标人口数据，并形成基于整个网络的数据管理系统。
二，使数据易于理解
收集的原始数据难以理解和阅读，因此需要集中、结构化和标准化的处理，以使“天书”成为可理解的信息。
在这一过程中，需要建立和应用各种“库”，例如行业知识库(包括产品知识库、关键词库、域名知识库、内容知识库)；源自“数据格式化处理库”的底裤(用户行为库，URL标签库)；中层图书馆(用户标签库，流量统计，舆论评价)；用户共性库等。
通过多维用户标签识别用户的基本属性特征、偏好、兴趣特征和商业价值特征。
三，分析用户特征和偏好
将一标签和三标签相结合，根据不同的评价维度和模型算法，通过聚类将具有相同特征的用户分成具有不同属性的用户组，而描述用户组由静态信息(性别、年龄、职业、教育背景、相关人群、生活习惯等)组成。)，动态信息(信息偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等。)，以及实时信息(地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关行动等)。)网站
注:上图显示七大数据运行模式
四，开发渠道和创新战略
根据目标群体的特征测量和分析的结果，在营销计划实施之前，对营销释放策略进行评估和优化实施。例如，选择更合适的用户组，匹配合适的媒体，制定性价比和效率更高的频道组合，根据用户特点制定内容策略，从而提高目标用户组的转化率。
五，提高营销效率
在启动过程中，仍然需要不断回收分析数据，并使用统计系统对分析不同渠道的值进行统计，如类型、时间段、区域、位置等。，以评估用户转换率的贡献程度，并在营销期间进行实时策略调整。