企业认识到收集客户相关数据的价值，懂得如何从这些数据中获得洞察力，继而创造智慧的、主动的、与客户相关的交互通路。公司明确如何有效地使用客户数据做决策，将洞察力转变为平台销售业绩的增长。对于他们而言，“大”并不是大数据中最重要的，最重要的应该是企业如何来驾驭这些大数据，企业对大数据进行分析，以及随之采取的业务改进措施才是最重要的。拥有大量的数据本身并不会增加任何价值，只有全面地利用数据、统计和定量分析以及基于事实的管理，才能在当前复杂的环境中做出更明智的决策。而数据也为企业带来了从未想象过的市场营销新变化。
公司的平台、客服和市场团队以及众多加盟商通常掌握着独特的顾客数据集，如果能很好地整合起来，就能提高整体绩效，并有助于通过更相关、及时的互动和沟通建立起客户接洽关系。借助数据营销，企业将数据、流程、人力、渠道和技术等内部和外部营销职能进行合并和简化。公司通过服务中心和加盟店共享客户数据，确定哪些客户是最好的业务来源。同时针对不同地区门店营销数据，结合其他一些相关因素，比如前几周的销售趋势，是否采取促销手段以及整个年度的经济形势等，对未来销售趋势生成预测然后将这些预测结果分享给所有市场部门和加盟商，营销人员可根据这些预测趋势进行适当的进货和补货调整，集中了解客户与公司所开展的所有互动，达到最好的销售成果。
企业在洞察大数据的结构和多元性的基础上，对其进行搜集、分析和执行，建立起以驱动客户参与为目标的市场推广模式。这种推广模式为公司内部职责建立可量化标准，协助营销人员整合市场化流程、更高效地制定计划、执行任务和证明其业务价值，从而实现市场推广营销成果量化。
数据整合赋予了供应链多种“灵活”值，其中制定计划应对变化尤其重要。零售行业经常会出现这样的情况：生成订单后找不到库存。关于货品的一些信息由于没有采用数据整合，企业无法得知究竟是在途还是在供应商手中，是还没发货还是刚刚成品状态，以及具有数量等。新型o2o企业在整合战略流程后，得以对海量信息及相关数据进行很好的管理。基于数据的可见和完整，平台可以准确的告知加盟商，这批货的具体位置、到达时间以及库存数量等方面的信息。加盟商可以依据这些具体且准确信息，实时做出销售方面调整，实现营销效果最大化。设定这个流程管理后，公司可以将供应链进行拆分和切割，把每一个计划切割成一小段，增强其管理弹性。
对于零售行业来说，流失是一个非常严重的问题。管理客户流失一直是而且以后仍将是理解客户使用情况和收益是关键。利用大数据来应对客户流失是最简单也是最合乎逻辑的方法。平台通过对会员消费领域的数据分析，甄别出哪些客户可能流失，了解是什么情况和什么问题导致客户不再平台消费。通过对客户消费数据记录进行分析，梳理出关键事件，确定客户流失前的行为模式，制定出提升客户体验战略，将客户流失率降到最低。
在每个行业，以及全球每个地区，企业高层领导都在寻求充分发挥企业内现有的海量信息价值的方式。企业利用新技术手机的数据达到了前所未有的量级，然而，只有对数据拥有更明确、更及时的洞察力，才能从现有的数据中获得价值并在市场上赢得竞争优势。
大数据可以更全面地了解客户偏好和需求，通过这种深入了解、所有类型地企业均可以找到新地方式与现有客户地潜在客户交互。这一原则尤其适用于零售业。大数据分析带有的价值体现在获取、处理和理解与客户相关数据，共享这些洞察力，并且将其转化为企业以前不可能开展的推广营销模式。更好地处理和使用客户数据，而不是面对大量数据无所适从。基于大数据分析结果地数据驱动型营销正式值得关注、投资和实验地领域，它可能正是传统零售行业正在寻求的转折点。