如何做好營銷工作
關於用戶行為和特征的大數據分析
顯然，只要積累了足夠多的用戶數據，就可以分析出用戶的喜好和購買習慣，甚至“比用戶更懂用戶”。這是大數據營銷的前提和出發點。以前雖然有“壹切以客戶為中心”為口號的經營理念，但是妳可以思考壹下，妳是否真的能夠及時全面的了解客戶的需求和想法。也許只有大數據時代這個問題的答案才能更加清晰。
大數據支撐精準營銷信息推送
這幾年，精準營銷總是被很多公司提起，但是做的很少，反而是垃圾信息泛濫。主要原因是過去名義上的精準營銷並不是很精準，因為缺乏用戶特征數據的支撐和細致精準的分析。RTB廣告的應用現在向人們展示了比以前更好的準確性，並且有大數據的支持。
大數據讓營銷活動更適合。
如果妳能在生產前了解潛在用戶的主要特征和他們對產品的期望，那麽妳的產品就能成為他們想要的。比如《小時代》的預告片投放後，通過大數據分析從微博、微信了解到，其電影的主要受眾是90年代出生的女性，因此後續的營銷活動主要針對這些人群。
大數據幫助企業篩選關鍵客戶。
很多創業者糾結的是:在企業的用戶、朋友、粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這壹切可以更有事實支撐。從用戶訪問的各種網站，可以判斷他們最近關心的事情是否與妳的企業有關。從用戶在社交媒體上發布的各種內容，以及與他人互動的內容中，我們可以找出無數的信息。通過使用壹些規則進行關聯和綜合，可以幫助企業篩選重點目標用戶。
大數據分析消費者的特征
面對日新月異的新媒體，很多企業都想把粉絲轉化為潛在用戶，激活社交資產的價值，通過對公眾內容和粉絲互動記錄的分析，對潛在用戶進行多維度畫像，目的是更精準地分析妳的產品的消費特征。
大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像的各種規則，關聯潛在用戶和會員的數據，關聯潛在用戶和客服的數據，篩選目標人群進行精準營銷，再結合傳統的客戶關系管理和社交數據，豐富用戶在不同維度的標簽，動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。
在大數據分析框架下的眾多商業管理模型中，UFO模型更受關註，其中U代表用戶體驗，即用戶體驗，其對應的方向是產品設計；f代表Freemium，即免費的商業模式，對應的方向是商業模式研究與設計；o代表精細化運營，對應的方向是產品營銷運營。研究表明(2014)大數據在以下三個方面發揮著不同的作用。其中，大數據與U(用戶體驗)和F(免費商業模式)的相關性中等，而與O(精細化運營)的相關性最高。
今天，我們運營商在商業模式設計、商業模式研究、創新商業模式方面的大數據分析能力還比較薄弱。到目前為止，我們在國內還沒有看到非常成功的利用大數據分析設計商業模式的案例，可能是因為目前計算機的智慧還沒有達到能夠設計商業模式的水平。
然而，我們可以通過大數據分析方法來監控行業和創新，這些方法可以協助戰略規劃者設計商業模式。
好的產品是運營出來的，互聯網產品需要不斷的運營，不斷的打磨。產品運營的目的是擴大用戶群，提高用戶活躍度，找到合適的商業模式，增加收入。
成功的互聯網運營要精細化，成功的精細化運營需要大數據的支撐。大數據和互聯網思維在這方面最相關。因此，在大數據的應用場景中，企業必須優先考慮如何通過大數據進行精細化運營，以驅動更好的運營效率和效果。
基於大數據，可以做更好的精細化運營監控、更精準的用戶細分、更精準的個性化推薦、更合理的營銷推廣效果評估以及基於用戶生命周期的相關營銷策略創新。具體來說，以下幾個方面值得關註:
1.基於大數據的用戶細分。基於大數據，可以找到更好的細分維度，更好的區分用戶，從而輔助產品運營人員進行更精準的用戶細分，洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，分別針對每壹類用戶進行有針對性的規劃和運營活動。
2.通過大數據的方法，可以實現不同渠道的效果評估。如果只看壹些表面數據，比如廣告的點擊率，很難衡量不同推廣渠道的真實效果。如果對用戶的渠道行為以及後續的產品行為(即用戶通過渠道獲得的對產品的各種使用行為)進行追蹤，並在此數據基礎上構建渠道質量評估模型，那麽就能更好的發現渠道的真實質量，或者更直接的說，可以發現推廣渠道有多少是虛假流量。
3.利用基於大數據的有針對性的用戶畫像，通過用戶畫像數據、用戶行為和偏好，結合個性化推薦算法，根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或產品，通過算法真正做到“自己喜歡的”，從而實現推廣資源的效率和效果最大化。