传统营销的概念是根据性别、年龄、职业和收入等基本属性来判断顾客的购买力和产品需求，从而对市场进行细分，并制定相应的产品营销策略。这是一种静态的营销方式。大数据不仅记录了人们的行为模式，而且进一步记录人们生活习惯，分析人们的情感，可以准确预测客户的需求。这些数据一旦被企业获知，则可以针对性准备基于客户生命周期的营销策略，这是一个动态的营销过程。大数据营销的过程大致分为以下内容：
1 客户信息收集与处理
客户数据收集和处理是数据准备流程的关键组成部分，是数据分析和深层挖掘的基础。正确营销所需的信息分为三类:描述性信息型、行为信息型和相关信息型。
（1）描述信息是指客户的基本属性信息，常见的如年龄、性别、职业、收入、联系信息等。
（2）行为信息是指客户购买行为的特征，通常包括客户购买的产品或服务的类型、消费记录、购买数量、购买频率、退货行为、支付方式、客户与企业之间的联系记录以及客户的消费偏好等。
（3）关联信息是顾客行为的内在心理因素。常用的相关信息包括满意度和忠诚度，对产品和服务的偏好或态度，损失倾向和与企业的联系倾向。
2. 客户细分与市场定位
组织必须对每个客户组进行区分，以便有效地管理每个客户组并执行差别化市场营销活动。传统的市场细分变量(例如人口、地理和心理因素)提供了相对不明确的客户概要信息，因此很难为正确的营销决策提供有根据的依据。在大数据时代，利用大数据技术，我们可以快速地从收集到的大量非结构化信息中过滤出有价值的信息，并对客户行为模式和客户价值进行准确的评估和分析。我们甚至可以从“每个人”而不是“目标群体”中获得深刻的理解，以提供客户的一瞥和提供营销策略。
大数据可以帮助企业选择大量用户群体的关键客户，利用一些规则协会来确定企业的目标客户，从而帮助企业将有限的资源用于这一少数忠诚的客户。这就是说，专注于最重要的20%的客户，更多地关注那部分高质量的客户，投资最少的部分，以获得最大的回报。
3 营销决策与营销战略设计
在现有数据的基础上建立不同的客户概要信息后，商家将企业战略、企业职能和市场环境结合起来，以发现多个环境中的潜在销售机会。最终，您需要为每个消费者群体定制个性化的营销策略，提出的每个营销策略都对应满足特定的目标群体，如吸引品位相同的客户、进行捆绑销售或促销，以及吸引新顾客维护老客户等。