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大数据应用背景下，基于用户行为分析的产品推荐，企业需要思考大数据应用下的需求管理问题，举例说明，国内零售商企业需要思考如何更好地控制用户数据中由于促销等活动引起的数据短时突变;面向用户的个性化推荐应该如何控制计算代价问题;如何去平衡推荐效果和推荐的丰富度等。对于这些问题，企业通过充分利用大数据应用下的先进技术以及海量的数据资源，对营销活动进行实时监控，使得企业在整个营销活动对需求的把控更加**，从而实现对营销的精准管理。过去，人们对数据的利用率低下，认为数据只是起到反映过去状况的作用。然而，市场具有非常紧密的连贯性，大数据很大程度上能够反映未来市场的动向以及发展趋势。基于预测营销的技术能力，企业有很多选择的余地。通过相关预测分析平台，之后再应用合理的方法将模型合理的输入活动管理工具中，进而得出营销的解决方案，或者企业可以将以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商。大数据时代，企业以大量的用户行为数据为前提，利用数据进行决策，预测市场的发展趋势。大数据不仅帮助企业解答了“为什么会发生这种事”，同时利用关联数据库帮助企业预测了“接下来可能会发生这种情况”。最终达到精准营销的目的。
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精准营销主要就是指通过大数据技术找到目标客户，然后通过分析和挖掘于其相关的数据来判断客户需求，最终实现企业宣传资料的准确投放。不过在这一过程中，企业需要挖掘和满足的是受众的内在需求，而不是相关需求。这主要就是因为这里的“相关”仅仅只是意味着企业简单的了解到受众的偏好或者是兴趣，之后根据自己的主观进行宣传，这并不代表着受众会接受和喜欢企业所宣传的内容。而如果企业能够准确的刻画用户画像，明确他们的消费偏好和习惯，这样的宣传和推送才能够更加的高效。