篩選目標群體做精細營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，并可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。9、發現新市場與新趨勢。基于大數據的分析與預測，對于企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。10、市場預測與決策分析支持。對于數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪***的“啤酒與尿布”案例即是那時的杰作。只是由于大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更***、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上臺階提供更好的支撐。似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者是災難。[編輯]參考文獻↑魏伶如.《大數據營銷的發展現狀及其前景展望》[J].現代商業.2014年15期來自"wiki./wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%90%A5%E9%94%80"本條目對我有幫助20賞MBA智庫APP掃一掃。

在金融行業，大數據營銷既提升了產品推廣的針對性，又保障了業務**。金融企業通過整合客戶的信用報告、資產配置情況、過往投資產品的持有周期與收益反饋、風險測評結果等數據，建立客戶風險偏好模型。對于風險承受能力低的客戶，優先推薦貨幣基金、定期理財等穩健型產品；對于高收入且風險承受能力強的客戶，介紹**型基金、信托計劃等收益較高的項目。同時，大數據分析能實時監測異常交易行為，如短期內頻繁大額轉賬、異地登錄購買高風險產品等，及時觸發風控預警。某商業**采用這種方式后，理財產品的銷售周期縮短 40%，客戶投訴率降低 35%，且不良**率控制在行業較低水平，實現了業務增長與風險防控的平衡。