通過大數據營銷可以有效節省企業或電商平臺的營銷成本，也可以實現營銷的精準化，通過大數據實現精準營銷。
通過分析大數據，分析消費者的消費偏好，在消費者輸入關鍵詞後，提供與消費者消費偏好匹配度高的商品，節省消費者尋找商品的時間成本，使雙方實現快速對接。實現電商平臺或企業營銷的效率。在數據時代，針對消費者進行針對性營銷，可以實現精準營銷，提高產品的下單率，提高電商的營銷效率。
2.個性化導購服務。
對於電商平臺，往往會為用戶提供壹些推薦和導購服務。通過對大數據的分析和挖掘，可以實現導購服務的個性化。根據消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、所購商品種類、查詢歷史等信息，系統分析消費者的消費意向、消費習慣、消費特征，根據大數據分析為消費者制定個性化推薦和導購服務。
大數據的應用可以抵消電商虛擬性的影響，提升競爭力，挖掘更多的潛在消費者。要根據消費者的消費偏好，進行適當的廣告推廣，提高產品的廣告轉化率，提供個性化的導購服務。
對於壹些大型電商平臺來說，產品種類繁多。為了提高消費者的消費和下單率，需要分析消費者的消費偏好，主動推送商品。這種通過大數據分析的方式，不僅可以增加商品的瀏覽量，還可以根據消費者的消費需求提供商品的推送，提高消費者的用戶體驗，進而提升消費者的忠誠度。
3.為商家提供數據服務。
大數據的分析不僅可以幫助電商平臺提高訂單率和銷售額，還可以將大數據的分析作為產品和服務賣給中小電商商家。這不僅可以提高平臺的收益，還可以幫助商家了解消費者的喜好，消費者對此類產品的偏好等信息，從而幫助商家及時研究和調整大多數消費者的消費喜好和市場動態，以及產品的性能。
擴展數據:
大數據的應用:
1，LAPD和加州大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2.谷歌流感趨勢使用搜索關鍵詞來預測禽流感的傳播。
3.統計學家Nate Silver利用大數據預測了2012美國大選的結果。
4.麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5.梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存情況，該公司基於SAS的系統實時調整多達7300萬種商品的價格。
6.醫療行業長期以來壹直面臨著海量數據和非結構化數據的挑戰。近年來，許多國家都在積極推動醫療信息化的發展，這使得許多醫療機構有資金做大數據分析。
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