以电信行业为例，某电信运营商每天的语音业务量超过10亿分钟，短信业务约17亿条，移动数据流量业务超过230万GB；阿里数据平台事业部的服务器上，也有超过100PB已处理过的数据，等于104857600GB，相当于4万个西雅图中央图书馆，580亿本藏书。在过去这是人类很难想象的。
依旧以电信行业为例，电信运营商能够通过大数据实时甄别每个区域里的新老用户，并将客户价值进行分类，哪些是高价值客户，运营商所对应的集团客户经理就会马上知道，你这边的客户发生了变化（如出现了流失等现象），他可能就要安排及时的拜访。在过去这些是不可想象的。
类似百度地图，随便输入一个地址，使用“附近”的功能，描绘商业网点，会弹出大量的图片信息，三维街景透视，以说明周围商圈和设施情况。
线上和线下营销并存的时代，市场整体销售情况，品牌自身表现和竞争对手、市场的表现，电商扩张之线上线下差异，不同渠道、城市、区域的销售表现，都是大数据能够帮助市场和营销部门获取的洞察。我们可以充分利用市场大数据，快速锁定渠道、产品、销售信息，为品牌的市场布局提供洞察。
即便在电商发展迅猛的今天，企业销售和服务依旧离不开网点建设。如咖啡消费，即使现在可以通过网络点单直接送到办公室，但大部分人仍需要在店内喝咖啡消磨一个午后的体验。
繁华的商圈还是僻静的小巷？在解决这个问题时，首先，需要划定一个研究范围，在这个范围里，我们需要分析宏观因素、地理因素、店铺特征等1000多个变量，这些数据整合了国家统计局、城市规划，人口统计信息等大数据源的相关信息。
数据整合之后，建立模型，根据目标，评估它们的销售潜力、投入产出的潜力等等，从上千种变量中筛选出，对商铺选址最有价值的因素。如果品牌有自己的APP，也有线下店，则可利用O2O的方法，再次进行数据采集，同时优化零售网点和铺货策略，不仅能节约销售成本，也可以积累大量消费者的大数据。而这个大数据可以为将来做进一步的营销。为大数据的使用，提升价值。
某车企拟上市一款新车型上市，由于之前品牌表现不佳，企业寄希望于这款新车型能够扩大认知并制胜市场。
今年大城市经济增长放缓进入“新常态”。汽车行业不仅要考虑节约成本，也需要权衡市场扩张，利用大数据对商业网点的价值和潜力作精准测量，以最小化成本的达到最优的成果。
首先，我们需要深入理解市场格局，消费人群特征，并结合新车型高配置，前沿设计和科技配置的特质，成功锁定了创新精英，新锐家庭和潮流达人为目标客户群。
确定目标人群后，可根据用户特征定位网点，根据大数据中的人群静态信息、动态数据以及实时数据，锁定哪些区域有更多的潜在消费者。如某些区域的目标市场高达37%，远高于平均水平，则是我们的目前区域。
通常我们会选择大城市来重点布局，而在客户主攻的10个区域市场里面我们通过可量化可对比的参数寻找出最有潜力的区域市场，针对每个经销店对比表现现状和潜力前景。
理解和锁定都在创造机会，激活则是最后的临门一脚，而针对目标人群的深入洞察则给我们提供了最佳激活方式的指导。我们针对三群人的特点，制定精细化的方案，通过跨媒体营销，利用不同的渠道传递更有价值的信息，与目标用户建立沟通并使之动容。
文章来源：尼尔森大学
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