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。

　　“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题:如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？以往的方法是这样的:评估网络问卷大约是5%的回收率，想要收到200份的问卷，就有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标:

　　根据总客户历史大数据分析的广泛特点，建立产品目标客户群的预测模型，根据数字模型信任和预测分析具体效果识别实体模型线性拟合调整，得到目标客户群，为营销发展战略提供有效支持。2)移动运营商大数据营销外呼平台获客实体模型。首先，根据个人标签的描述，获取访问过相关网站的访问量信息，拨打相关400/固定电话客户。准确获取标准，降低客户客户成本，提高同行业竞争意向客户的成功转化率。移动运营商拥有强大的云计算技术大数据中心，可根据网站、网页、网站地址、移动应用、400电话、固定电话、关键词、短信号等服务平台实时准确的数据统计分析，也可根据客户综合个人行为、客户偏好等综合客户信息。

　　关于行的影响:我们对这方面有很好的了解，主要是在交通中的作用。最显著的是GPS导航。大数据可以立即反映交通状况，选择最佳线路。

　　此外，还可以利用现有的GPS数据信息计算有限道路的速度，最终根据单位时间和车辆总流量的速度计算某一驾驶道路的空气污染指数。随着时间的推移，可以计算出每个地区的环境污染水平，并采取改进措施。