据国外研究机构称，今后企业的核心竞争力主要体现在对海量数据的管理上。企业通过持绫挖掘数据信息来支撑新型业务决策模式，同时可以通过分析数据来制定适用于不同层次用户的精准营销方案，让用户享受到更人性化的增值服务。
在产品种类繁多的传统零售业中，互联网思维同样得到了广泛应用，企业可以借助大数据等互联网技术来优化自己的供应链，然后根据各门店的零售数据来分析不同区域的消费者需求特征，从而精确控制全球各个分店的商品种类与数量，甚至货架摆放方式。
京东网上商城就是一个典型的利用零售数据驱动业务的电子商务企业，数据驱动模式已经成为京东保持市场优势的重要武器。
像京东这样业务量惊人的大公司，管理工作复杂繁重，公司员工数量众多且拥有完整的物流运输渠道。公司每天生成的订单、配送的货物、接听的咨询电话都数以万计。这些中小企业难以想象的工作量，在京东大数据中心的协助下，保持了良好的运作秩序。
网上商城的价格战给许多电商企业造成了很大的压力，这不仅仅是资金、人力的差距，也是用户思维与大数据思维之间的差距为了更好地打赢价格战与节点营销，京东每天都利用互联网技术来分析自己的流量数据据和订单数据，以求从中挖掘到更多更具体的用户需求。
大数据分析是互联网思维中最重要要的技术手段之一，其所依赖的数据分为结构化数据与非结构化数据。每日订单数、成交量等属于结构化数据，而用户评价与用户日志属于非结构化数据。京东对这两种数据都非常重视，并致力于将消费者的一举一动都数据化。京东就是依靠大数据来为用户建模。系统自动记录用户首次浏览及最终购买的商品，并统计在此期间用户还搜索过多少同类型的商品等数据。从这些用户消费行为模型可以判断出哪些用户属于冲动型消费者，哪些用户属于理智型消费者。根据京东用户消费行为模型，京东可以分析出某类商品的主流消费群体。
在零售数据化的基础上，京东做到了及时预测用户的消费行为与产品需求量，不断提高商品的“现货率”(单位时间内某商品库存的比例)，让用户能更实惠地买到自己想要的东西。
零售数据化的本质，就是用数据工具来实现用户细分、挖掘新用户、提升用户价值和维护现有用户四大目标，这也是企业贯彻切以用户为中心精神的四个基本要求。
用户细分是为了圈定企业的目标用户，根据性别、年龄、收入水平、交易地域、消费习惯等信息，将用户划分为不同属性的群体。细分用户群体是制定正确营销策略的前提，也是一对一精准营销的前提。假如不能做到这点，企业就无法向用户提供符合需求的增值服务。
所以，数据零售化工作以用户满意度为生命，不怕数据烦琐，只怕工作不细致。
大数据工具为细分目标用户提供了极大的便利，只要即时采集用户在某个时间某个门店里消费某种产品等信息，就可以轻松收集各个零售网点的数据，企业也能借此自动生成该消费者的消费数据模型，从而推算出其今后的消费行为。这将成为企业推荐产品或者服务的主要依据。
企业的发展壮大是通过挖掘新用户来实现的。完成市场细分调査后，企业会选择其中一部分具有共同消费偏好和消费需求的群体作为目标客户，而其他人都属于潜在用户。
把潜在用户发展成新用户，是每个企业的共同目标。但企业应当明确什么人有条件成为自己的新用户，哪些新用户比较容易挖掘，哪些新用户比较难以挖掘。因为企业的人力、财力、时间毕竟有限在以快制胜的互联网经济时代不能不尽最大限度的努力来提高效率。据市场营销专家称:绝大部分的促销费用都会打水漂，能获得5%以上回应率的促销活动，仅仅有1/10。也就是说，传统的拉大网捕鱼的大众化营销模式很难为企业提供更多的新用户资源。
可见，紧紧围绕目标用户特点而展开的个性化营销，是挖掘新用户的关键，这恰恰需要企业坚持销售数据化的道路，建立用户反应预测模型，再根据模型来找出可能对自己感兴趣的潜在消费者，从而挖掘出更多新用户。
在互联网经济中，企业与用户之间是一种长期稳定且不断深入的互动关系，用一句网络术语说，就是培养自己的铁杆粉丝。若想做到这点，就必须运用多种方式和渠道来保持双方的互动。销售数据化可以帮企业分析出最匹配目标用户的销售及服务方式，这将使双方的互动更具有一对一的精准度。
在线CRM(客户关系管理系统)可以根据综合数据库里的用户信息，特别是该用户之前的购买信息来建立其个人消费模型，推算其下一次消费行为。数据挖掘技术根据这一消费行为模式，自动从各种营销方案中筛选最优、最合理的个性化精准营销方案。
销售数据化一方面可以从销售频率较高的商品组合中挖掘出具有此类购买偏好的目标用户，告知他们还有哪些同类产品被忽略另一方面也能对每个目标用户主动推荐对应的系列产品组合。
随着市场竞争日趋白热化，企业挖掘新用户的成本越来越高，对于大部分企业而言，挖掘新用户的成本远远超过维护一个老用户的成本。因此，对现有用户进行“精耕细作”的增值服务，提高他们的品牌忠诚度，已成为大部分企业的共识
为了避免网站建设老用户流失到竞争对手那边，企业更需要借助在线CRM工具来建立用户综合数据库，通过数据中心来分析导致用户流失的主要因素是什么，然后生成用户流失模型作为预警的参照物。当数据中心预测某位现有用户出现流失征兆时，企业可以根据数据中心的反馈意见及时加大对其个性化增值服务的投入。
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