传统上，所有的营销模型都会告诉企业，消费者会经历一个漏斗的过程：你要吸引他的注意，进而引起他的兴趣，让他产生意向，他会搜索，搜索以后会产生购买，购买以后会产生分享——这是一个单向式的链路过程。
G-ALIBA消费者行为模型（来源：《Alimama大数据营销白皮书》）
但是，如果我们把互联网的消费者行为分成看、挑、查、买、享这五个过程，你会发现，其实任何两点之间都会产生连接。比如有的人在买了以后会直接去分享；也有的人是先查再看之后再分享，但他不会购买；也有的人是先挑直接就买了。这样，所有行为就变成了一个网状结构，在这个网状结构里，我们如何更好地解决营销问题呢？
网状结构背后，媒体也好、传播渠道也罢，都被碎片化了。在互联网上，仅仅依靠原有的媒介团队去管理数以千计的媒体渠道，这样的做法已经行不通了。
大数据有一个很基本的理念叫做算法代替经验公式。从这里出发，我们来说明大数据营销之道。
全域营销（来源：《Alimama大数据营销白皮书》）
这个图总结了企业平时做营销的时候都会碰到的问题：企业要确定目标，然后要去定向消费者，要去做渠道的计划，最后要进行效果衡量。大数据营销能帮助我们做什么呢？就是图的右边，大数据营销平台将会用机器代替传统公司中占用大量人力和成本的事情，帮助企业减少这些人力环节所花费的成本，提高这些环节的周转速度和效率。然后，企业只要努力做好左边四步就可以了——公司最多的精力应该用在创意上，用在服务上，用在提供更好的体验上，而不是花在找一个公司上，该公司可能会花半年的时间、用一些很传统的方式来写报告，在互联网时代，半年过去这个市场可能就已经发生变化了。
再回到一个最核心的问题上，大数据营销到底能够在哪些领域帮助企业？
大数据营销（来源：《Alimama大数据营销白皮书》）
第一，大数据营销在消费者洞察方面是有先天优势的，因为有海量的数据和海量的关联。消费者今天在线下消费，但当他走出这家店铺，商家不会知道他去了哪里，或者他为什么来这家店。但是在互联网上，消费者走到任何地方，都会产生很多数字足迹，通过大数据关联的方式，就可以把这些数字足迹连接在一起，以帮助企业做出更好的消费者洞察，包括但不限于以下方面：他们什么时候开始搜索购物关键词，他们的兴趣爱好是什么，他们喜欢日系还是北欧风格等。
第二，大数据能够帮助企业管理营销接触点（Marketing Touchpoint），这里的接触点已经不仅仅是渠道了，这些接触点广泛地存在于各种移动端中，比如说打开支付宝APP，里面有公众号，有余额宝，有信息提示，这些都可以被认为是接触点。这么多的接触点要如何来管理呢？简单来说，机器来帮助你管理。
美国有一个未来学者说，未来的变化不是机器代替人，而是机器会加强人的智力，解放人让他去做人应该做的事情（创意、体验等），因为高频的、需要管理的、需要花费大量人力去处理的事情，机器能够帮人来解决。机器的核心就是大数据，这点在营销上表现得特别明显。
第三，当企业在消费者洞察（C）和营销接触点（M）上都做得很好，并且和消费者产生了连接之后，消费者会给企业反馈，这个反馈可以持续优化企业在C和M两点上的策略，并且持续优化企业的消费者洞察，企业会对消费者了解得越来越深入，营销越来越精准，然后企业的渠道也会管理得越来越好，营销策略会做得越来越符合实际场景，这就会给企业带来全新的营销机会（O）。
营销机会不仅仅是销售机会，在过去很多时候，特别是电商，只讲ROI，只讲投入产出比，所谓的效果都是即时销售效果，但是消费者行为里面其实有大量的动作。消费者会去点击，会去收藏，会在网页上停留——所有这些东西在最后的ROI里面都是不考量的，这中间其实有大量的机会，只是以前这些数据没办法跟其他数据产生关联，但是大数据营销可以做到，在这里会发现大量的品效机会（O）。
举个例子，阿里巴巴和优酷土豆的数据打通之后，作为消费者，你可能会发现：当你在优酷土豆的视频里看到一件很好看的衣服时，屏幕右下方可能会跳出来一只可以点击的手，点击的话就可以把这件物品添加到购物车里面。这时，作为企业就会很清晰地知道，你是看了这个视频之后才产生的购买欲望，这就是新的营销机会。