2.加强数据分析，发现新的商机，制定的决策通过建立从“大数据采集->大数据存储->大数据分析->大数据展现->大数据应用”这样一套完整的数据分析流程，基于此流程，构建数据驱动业务增长模式，能够帮助保险企业发现新的销售增长点，实现利润的高额增长。3.大数据分析市场，建立人群画像通过大数据获客软件对消费者的需求、购买力、年龄、性别等信息进行处理和分析，从而寻找到更加的潜在用户，不仅能够避免推销人员盲目的打电话行为，还能够让潜在用户及时找到自己想要的服务，从而提高客户满意度。

　　过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。大数据大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是好的服务。

　　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。

　　公司想要与客户保持精确联系的问题主要体现在两个方面。一是目标受众不够准确；二是目标受众不够准确。另一种是鄙视用户肖像。因此，要获得准确的客户，先决条件是:有足够准确的“用户画像”来支持它。因此， 公司解决了精确获取客户的两个难题，它可以快速获取准确的用户。