基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。
1、数据层：采集和处理数据
大数据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易数据。
不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集
2、业务层：建模分析数据
使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。
3、应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
大数据营销数据类型：
人口统计学数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；
用户行为数据：访问、页面停留时长、触点等。
用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。
交易数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等
大数据营销应用场景：
从企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策
略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系，每个独立要素都可制定营销策
略，同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。