據國外研究機構稱，今后企業的核心競爭力主要體現在對海量數據的管理上。企業通過持綾挖掘數據信息來支撐新型業務決策模式，同時可以通過分析數據來制定適用于不同層次用戶的精準營銷方案，讓用戶享受到更人性化的增值服務。
在產品種類繁多的傳統零售業中，互聯網思維同樣得到了廣泛應用，企業可以借助大數據等互聯網技術來優化自己的供應鏈，然后根據各門店的零售數據來分析不同區域的消費者需求特征，從而精確控制全球各個分店的商品種類與數量，甚至貨架擺放方式。
京東網上商城就是一個典型的利用零售數據驅動業務的電子商務企業，數據驅動模式已經成為京東保持市場優勢的重要武器。
像京東這樣業務量驚人的大公司，管理工作復雜繁重，公司員工數量眾多且擁有完整的物流運輸渠道。公司每天生成的訂單、配送的貨物、接聽的咨詢電話都數以萬計。這些中小企業難以想象的工作量，在京東大數據中心的協助下，保持了良好的運作秩序。
網上商城的價格戰給許多電商企業造成了很大的壓力，這不僅僅是資金、人力的差距，也是用戶思維與大數據思維之間的差距為了更好地打贏價格戰與節點營銷，京東每天都利用互聯網技術來分析自己的流量數據據和訂單數據，以求從中挖掘到更多更具體的用戶需求。
大數據分析是互聯網思維中最重要要的技術手段之一，其所依賴的數據分為結構化數據與非結構化數據。每日訂單數、成交量等屬于結構化數據，而用戶評價與用戶日志屬于非結構化數據。京東對這兩種數據都非常重視，并致力于將消費者的一舉一動都數據化。京東就是依靠大數據來為用戶建模。系統自動記錄用戶首次瀏覽及最終購買的商品，并統計在此期間用戶還搜索過多少同類型的商品等數據。從這些用戶消費行為模型可以判斷出哪些用戶屬于沖動型消費者，哪些用戶屬于理智型消費者。根據京東用戶消費行為模型，京東可以分析出某類商品的主流消費群體。
在零售數據化的基礎上，京東做到了及時預測用戶的消費行為與產品需求量，不斷提高商品的“現貨率”(單位時間內某商品庫存的比例)，讓用戶能更實惠地買到自己想要的東西。
零售數據化的本質，就是用數據工具來實現用戶細分、挖掘新用戶、提升用戶價值和維護現有用戶四大目標，這也是企業貫徹切以用戶為中心精神的四個基本要求。
用戶細分是為了圈定企業的目標用戶，根據性別、年齡、收入水平、交易地域、消費習慣等信息，將用戶劃分為不同屬性的群體。細分用戶群體是制定正確營銷策略的前提，也是一對一精準營銷的前提。假如不能做到這點，企業就無法向用戶提供符合需求的增值服務。
所以，數據零售化工作以用戶滿意度為生命，不怕數據煩瑣，只怕工作不細致。
大數據工具為細分目標用戶提供了極大的便利，只要即時采集用戶在某個時間某個門店里消費某種產品等信息，就可以輕松收集各個零售網點的數據，企業也能借此自動生成該消費者的消費數據模型，從而推算出其今后的消費行為。這將成為企業推薦產品或者服務的主要依據。
企業的發展壯大是通過挖掘新用戶來實現的。完成市場細分調査后，企業會選擇其中一部分具有共同消費偏好和消費需求的群體作為目標客戶，而其他人都屬于潛在用戶。
把潛在用戶發展成新用戶，是每個企業的共同目標。但企業應當明確什么人有條件成為自己的新用戶，哪些新用戶比較容易挖掘，哪些新用戶比較難以挖掘。因為企業的人力、財力、時間畢竟有限在以快制勝的互聯網經濟時代不能不盡最大限度的努力來提高效率。據市場營銷專家稱:絕大部分的促銷費用都會打水漂，能獲得5%以上回應率的促銷活動，僅僅有1/10。也就是說，傳統的拉大網捕魚的大眾化營銷模式很難為企業提供更多的新用戶資源。
可見，緊緊圍繞目標用戶特點而展開的個性化營銷，是挖掘新用戶的關鍵，這恰恰需要企業堅持銷售數據化的道路，建立用戶反應預測模型，再根據模型來找出可能對自己感興趣的潛在消費者，從而挖掘出更多新用戶。
在互聯網經濟中，企業與用戶之間是一種長期穩定且不斷深入的互動關系，用一句網絡術語說，就是培養自己的鐵桿粉絲。若想做到這點，就必須運用多種方式和渠道來保持雙方的互動。銷售數據化可以幫企業分析出最匹配目標用戶的銷售及服務方式，這將使雙方的互動更具有一對一的精準度。
在線CRM(客戶關系管理系統)可以根據綜合數據庫里的用戶信息，特別是該用戶之前的購買信息來建立其個人消費模型，推算其下一次消費行為。數據挖掘技術根據這一消費行為模式，自動從各種營銷方案中篩選最優、最合理的個性化精準營銷方案。
銷售數據化一方面可以從銷售頻率較高的商品組合中挖掘出具有此類購買偏好的目標用戶，告知他們還有哪些同類產品被忽略另一方面也能對每個目標用戶主動推薦對應的系列產品組合。
隨著市場競爭日趨白熱化，企業挖掘新用戶的成本越來越高，對于大部分企業而言，挖掘新用戶的成本遠遠超過維護一個老用戶的成本。因此，對現有用戶進行“精耕細作”的增值服務，提高他們的品牌忠誠度，已成為大部分企業的共識
為了避免網站建設老用戶流失到競爭對手那邊，企業更需要借助在線CRM工具來建立用戶綜合數據庫，通過數據中心來分析導致用戶流失的主要因素是什么，然后生成用戶流失模型作為預警的參照物。當數據中心預測某位現有用戶出現流失征兆時，企業可以根據數據中心的反饋意見及時加大對其個性化增值服務的投入。
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