简单的说说，这重点体现在以下几个方面：

1.精准预判：

大数据的核心作用不在于分析过去，而在于预测未来，即是说对市场形式、竞争走势及对手动作，以及对客户需求做出准确的洞察及预判，

当然，这会基于对过去数据的分析，而基于大数据对客户需求的预判，比如预判到某一个消费家庭的大米要吃完了，食用油也快差不多了，那么大数据就会激发智能促销系统，以这个客户感兴趣的促销类型，向这个客户推送一条针对性的促销信息。

如果，基于特定设计的数据规则，数据系统会帮我们找到符合上面哪种情况的“一群”消费者；同样基于特定的数据规则，数据系统还会对这一群消费者进行细分化的标签及圈层分类，而智能促销系统同样会做出针对性的促销动作。

2.精准洞察需求及关注点：

比如，就像上面讲到过的顾客快没米没油了，他们对什么价位档次、什么品牌及厂家、什么产地等的米油感兴趣，他们在买米油时候的主要关注点是什么，针对他们及其消费个体设计什么样的促销活动是他们最感兴趣，最可能刺激马上购买的……大数据能在洞察需求及关注点的基础上，做出针对性又或者是所谓千人千面的数据应用及智能营销选择与反馈。

先说大数据精准营销，第一步就是用户覆盖，而用户覆盖的基础则是用户行为数据的采集。用户行为数据采集通常有三个渠道，其一是自身互联网系统的信息采集，包括各种企业自身的各种互联网产品；其二是大型互联网资讯平台，这是一个比较重要的渠道；其三是搜索渠道。除了自身的互联网平台之外，其余两个平台通常需要进行合作。第二部是用户行为数据分析，通过DM hub来发现目标用户和潜在用户的关键环节，这是传统企业转型数字化要关注的重点环节。数据分析的方式和能力往往决定了数据分析的效果，通常不同行业都有针对性的分析工具，也可以让营销实验室开发针对性的数据分析产品。第三步是信息推送。信息推送是大数据精准营销的最后一个环节，同时也是一个非常重要的环节，信息推送的形式对于效果有重要的影响。目前常见的推送形式包括短信息、传统电话以及互联网方式，目前互联网方式更容易被用户接受。互联网信息推送通常需要跟具体的convertlab平台进行合作，呈现形式往往也比较多样化，可以根据实际情况进行选择。

另外，商业的本质是为用户创造价值，即开发出用户已想到或者不曾想到的产品/服务，来解决他们当下遇到的问题，使其得到物质和精神的满足，所以找出用户的痛点是保证生意能做大，能做多久的关键所在。 用户痛点构成的3个要素（1）用户：通过对用户分类找出我们的产品面对的是什么样的人群，他们有什么样的行为和特征 （2）场景：从时间、空间、人物、目的、事件这5大要素来构建场景，还原用户的行为与会遇到的问题 （3）问题：从迫切性的高低来分析用户的痛苦，痛苦度越高，说明用户想要解决这个问题的迫切性也越高。利用DM hub平台，多维度标签化刻画真实用户画像、还原各种用户问题场景、数据分析精准推送个性化信息，解决用户实际需求，筛选符合产品消费群的新用户+老用户+回流用户，利用不同的渠道投放精准营销信息，进一步提升转化率和推荐复购，促进业绩增长。