对很多企业来说，大数据的概念已不陌生，但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实，作为大数据落地先体现出价值的应用领域，网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。
一、获取全网用户数据
首先需要明确的是，仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。在收集、打通企业内部的用户数据时，还要与互联网数据统合，才能准确掌握用户在站内站外的周全的行为，使数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。
二、让数据看得懂
采集来的原始数据难以懂读，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”变成看得懂的信息。
这个过程中，需要建立、应用各类“库”，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）；基于“数据格式化处理库”衍生出来的底层裤（用户行为库、URL标签库）；中层库（用户标签库、流量统计、舆情评估）；用户共性库等。
通过多维的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、分析用户特征及偏好
将方标签与第三方标签相结合，按不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分成不同属性的用户族群，对用户的静态信息（性别、年龄、职业、学历、关联人群、生活习性等）、动态信息（资讯偏好、娱乐偏好、健康状况、商品偏好等）、实时信息（地理位置、相关事件、相关服务、相关消费、相关动作）分别描述，形成网站用户分群画像系统。
四、制定渠道和创意策略
根据对目标群体的特征测量和分析结果，在营销计划实施前，对营销投放策略进行评估和优化。如选择更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更高的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提高目标用户人群的转化率。
五、提升营销效率
在投放过程中，仍需不断回收、分析数据，并利用统计系统对不同渠道的类型、时段、地域、位置等价值进行分析，对用户转化率的贡献程度进行评估，在营销过程中进行实时策略调整。
对渠道依存关系进行分析：分析推广渠道的构成类型与网站频道、栏目的关联程度（路径图形化+表格展示）；
对流量来源进行分析：分析网站各种推广渠道类型的对网站流量的贡献程度；
对用户特征及用户转化进行分析：分析各个类型的推广渠道所带来的用户特征、各推广渠道类型转化效率、效果和ROI。
六、营销效果评估、管理
利用渠道管理和宣传制作工具，利用数据进行可视化的品牌宣传、事件传播和产品，制作数据图形化工具，自动生成特定的市场宣传报告，对特定宣传目的报告进行管理。
七、创建准确投放系统
对于有意先进准确营销的企业来说，则可更进一步，整合内部数据资源，补充第三方站外数据资源，进而建立广告准确投放系统，对营销全程进行精细管理。
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