功能一、具备大量数据的端口以及云储存，其次就是拥有海量的客源，全网采集。只有足够庞大的信息群体，才能够更好地从中去进行目标客户信息寻找。信息的基数越大，那么就意味着目标的客户人群就越多。
功能二、针对精准的号码大数据能够随意生成采用爆粉裂变的形式，主动引流。如果不能够做到这一点，那么这个大数据智能平台，就算是信息量在庞大也不能够更好的进行利用，占有的这些信息仅仅只是拥有而不能够利用那也是浪费。
功能三、对于地域的划分，能够进行精准的定位，拥有千万的客源，并且实现信息的实时更新。在拥有庞大的信息数据之后。
对于所有更新的信息能够及时的进行提醒以及更改也是非常关键的，如果信息量全部都是长时间积累、或者是陈年老旧的已经过时的信息，那么同样不存在任何的意义和用处。
功能四，完善数据的分析管理，能够针对采集的大数据进行营销的同时可以分析自动分类，结合ERP以及CRM等企业管理系统来优化客户成交流程。
价值体现：
大数据可以做很多营销效果预测。针对于消费者洞察、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝海等一系列的领域有很多合作。比如，大数据可以帮助电脑零售商预测寒暑假什么本最受欢迎，可以根据电影院线搜索量预测票房。
这个关联应用在是在代言人遴选方面比较典型。很多企业选择代言人希望知名度高，和品牌比较吻合。比如我们看到陈欧的目标受众是20到25岁的女性为主，比较积极上进，关注于培训等有关。
第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。
第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。
第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。
第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。似是而非或错误的、过时的数据对决策者是灾难。
欧界科技的O2O营销服务，也是利用了这种大数据营销的方法来帮助客户锁定目标客户。
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