對很多企業來說，大數據的概念已不陌生，但如何在營銷中應用大數據仍是說易行難。其實，作為大數據最先落地也最先體現出價值的應用領域，企業網絡營銷的數據化之路已有成熟的經驗及操作模式。
一、獲取全網用戶數據
首先需要明確的是，僅有企業數據，即使規模再大，也只是孤島數據。在收集、打通企業內部的用戶數據時，還要與互聯網數據統合，才能準確掌握用戶在站內站外的全方位的行為，使數據在營銷中體現應有的價值。在數據采集階段，建議在搜集自身各方面數據形成DMP數據平臺后，還要與第三方公用DMP數據對接，獲取更多的目標人群數據，形成基于全網的數據管理系統。
二、讓數據看得懂
采集來的原始數據難以懂讀，因此還需要進行集中化、結構化、標準化處理，讓“天書”變成看得懂的信息。
這個過程中，需要建立、應用各類“庫”，如行業知識庫(包括產品知識庫、關鍵詞庫、域名知識庫、內容知識庫);基于“數據格式化處理庫”衍生出來的底層褲(用戶行為庫、URL標簽庫);中層庫(用戶標簽庫、流量統計、輿情評估);用戶共性庫等。
通過多維的用戶標簽識別用戶的基本屬性特征、偏好、興趣特征和商業價值特征。
三、分析用戶特征及偏好
將第一方標簽與第三方標簽相結合，按不同的評估維度和模型算法，通過聚類方式將具有相同特征的用戶劃分成不同屬性的用戶族群，對用戶的靜態信息(性別、年齡、職業、學歷、關聯人群、生活習性等)、動態信息(資訊偏好、娛樂偏好、健康狀況、商品偏好等)、實時信息(地理位置、相關事件、相關服務、相關消費、相關動作)分別描述，形成網站用戶分群畫像系統。
四、制定渠道和創意策略
根據對目標群體的特征測量和分析結果，在營銷計劃實施前，對營銷投放策略進行評估和優化。如選擇更適合的用戶群體，匹配適當的媒體，制定性價比及效率更高的渠道組合，根據用戶特征制定內容策略，從而提高目標用戶人群的轉化率。
五、提升營銷效率
在投放過程中，仍需不斷回收、分析數據，并利用統計系統對不同渠道的類型、時段、地域、位置等價值進行分析，對用戶轉化率的貢獻程度進行評估，在營銷過程中進行實時策略調整。
對渠道依存關系進行分析：分析推廣渠道的構成類型與網站頻道、欄目的關聯程度(路徑圖形化+表格展示);
對流量來源進行分析：分析網站各種推廣渠道類型的對網站流量的貢獻程度;
對用戶特征及用戶轉化進行分析：分析各個類型的推廣渠道所帶來的用戶特征、各推廣渠道類型轉化效率、效果和ROI。
六、營銷效果評估、管理
利用渠道管理和宣傳制作工具，利用數據進行可視化的品牌宣傳、事件傳播和產品，制作數據圖形化工具，自動生成特定的市場宣傳報告，對特定宣傳目的報告進行管理。
七、創建精準投放系統
對于有意領先精準營銷的企業來說，則可更進一步，整合內部數據資源，補充第三方站外數據資源，進而建立廣告精準投放系統，對營銷全程進行精細管理。
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