之前的玩法单纯粗暴，就是冲销量或者买位置到第一，然后开始赚钱。

　　当然除了阿里之外，大数据精准营销在其他的互联网企业也都被看做是长线的利润价值，对于企业来说，这种趋势，不是把眼光放在短期的盈利上，主要依托大数据对用户的画像，设身处地的去触动用户，把握数据的长期黏性，从而实现长期增长。

　　如教育行业:如学历提升、职业教育、教育培训、K12教育等，可以通过大数据建模抓取教育相关网站的实时访客，抓取相关教育垂直APP的活跃用户……

　　如快消行业:家居洗护、食品饮料、个人护理品等，可以通过大数据建模分析用户的日常消费情况、性别、年龄、有没有孩子……

　　所以，依托于大数据思维，每个咨询团队都可以通过自己人员配备的不同需求，建立适合自己团队需要的大数据库，以匹配使用效率为此数据库的原则:一个资本团队的关注倾向与一个管理团队的关注倾向不同，使用泛化数据库的意义很小，效能会其低下。在收集和整理团队数据库时，团队人员配置，是建立此大数据库重要的，依托于这个所建立的数据库模块，才能在不同的，但针对性和指向性都相同的案例中，迅速发挥作用，并且形成拥有自己特点的业务模式，揭示自身团队的核心咨询价值。所以，定位在某种程度上，也是对咨询团队构建核心的一种正常要求。

　　所以，当产业链完成初期发展时，上游企业的产品成为下游企业的原材料和供货商，下游企业将产品呈现，来到市场，这样的供应链环节，成为了资本主义发展和市场经济发展的正常步骤，以及整个商业社会的基础。但是，由于产业链的逐渐发展，产业链的每一端，所谓都会出现大量同类竞争者 —— 同类竞争者在几乎类似的产品和供应商不断的提高产品质量和降低成本，不断优化供应链体系，在供应链的端口完成市场占据和市场 —— 20世纪90年代以及21世纪头十年，中国的珠三角，地区，出现了大量的类似供应商，而很多供应商产品的成本，已经降到了不可想象的程度 —— 横向整合的结果，会形成在某产业环节的，或者几家竞争的格，这是供应链企业做大做强的表征。

　　在这样的条件下，咨询行业一旦接触到新的企业咨询立案，就能度的切入，利用组织对标 —— 一些可以量化的，只要新企业也有量化标准，行业标准对比模型一旦建立，诊断方案便可以即刻得出，剩下的，只是对于个体本来个性方法论的探讨和进一步实施落地，但事先数据的整理，很好的避免了这些问题 —— 毕竟对标机构的落地实施细则具有强的参考性，抛开时代变化和一些的细微调整，定位诊断的理论基础仍然存在。所以，一个咨询团队利用自身数据库进行定位诊断企业，并且在接触新的企业数据时，能够时间更新自身企业数据库，从而有概率不断的为新案例提供对标，从而拥有更加科学，效率更高的企业战略以及企业文化的诊断机制。