价格优化模型，就是能够去大限度销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有大的影响。关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

　　大数据带来的营销，让商业零售业在电子商务的竞争下，找到一条突围之路——不但给传统商业带来了直接的经济效益，减少了传统商业的管理成本，改变了以往库存的管理方式;更重新增加了用户的黏性。    有营销专家认为:“推送、定位，只是我们应用大数据的基础功能。实体百货在传统运营模式基础上，应学会实现用大数据技术提高运作能力，争取客户、留住客户、业绩。”“过去是商场进什么顾客买什么，后来发展到顾客需要什么商场就进什么，但现在，商业企业需要分析顾客即将买什么。”某品牌连锁百货负责人一语切中商场命脉。在该公司的营销策划方案中，商场客户关系管理系统会对销售、库存等数据统计和归纳;整合每位消费者的购物信息并同生产厂家共享数据，确定下一次营销活动。顾客登录浏览的行为自动上传，作为分析哪个商品更受关注、哪个时段消费更集中等问题的依据。眼下，着眼大数据挖掘，该品牌百货计划打通线上和线下客户群，搜集的数据类型由过去的几种扩大到十几种，资源形成共享，能做更准确的消费定位分析。

　　但无论哪条路，都要确定三项基本能力:1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。

　　金融财税行业移动运营商大数据精准获客合法吗?事实上，移动运营商大数据精准获客可以改善发展。数据分析的计算水平使我们能够在几分钟内掌握某个DNA的信息。并使我们能够制定一个新的治疗方案。

　　同时，我们可以更好地了解和预测疾病的分析。大数据还可以帮助患者进行更强的治疗，记录和分析婴儿的心率，然后监督婴儿的身体状况，从而保证婴儿的身心健康。