1、个性化营销
作者罗杰斯和派柏斯曾这样表示，“我们正经历从工业时代到信息时代史诗般宏伟的转型。我们也随之目睹了大众营业员销的衰亡，一对一营销的兴起。”事实上，在这场营销革.命的背后，大数据的应用恰恰是始作俑者。这也是大数据在当前商业方面最典型的一项应用。可以说，由数据驱动的个性化营销正成为任何企业不容回避的重要趋势。
伴随信息过载与消费者异质化，一方面是海量数据和海量信息导致用户信息饥饿感，用户对非关联信息的容忍度与日俱减。同时，用户兴趣数据与日俱增，但用户甄别信息能力占比与日俱减，消费者呈现长尾化趋势，这一切，导致了个性化成为大数据的应用方向。
由此个性化的技术被关注和应用，并进而推动企业在生产领域由单纯追求成本最优的规模化生产向客户化定制方向转变。同时，个性化推荐、移动跨屏推荐成为典型应用。而这些应用的背后，是计算机学、统计学、营销学的集成。
2、对客户价值的识别和挖掘
客户终身价值是“从一个客户身上所得到的其生命周期中全部销售额减少公司用来获取该客户和销售与服务于该客户所花费的总成本的净值。”就是公司将从该客户身上所得到的未来所有现金流的净现值。
这意味着，以数据为支撑的客户终身价值的评价和分析将有助于公司建立市场细分的策略，确认哪一类客户才是值得花费成本来建立客户关系的，并最终找到自己真正的目标客户群。同时，它将帮助企业更好地推进客户关系管理，比如通过数据的挖掘和分析，可以知道究竟百分之多少的销售额分别来自于现有客户和新客户。当然，它还会影响到企业的定价行为，比如降价可以迅速提升老客户保留比率和新客户获取比率，但同时也会降低利润率。涨价将提高利润率，但同时也会降低老客户保留比率和新客户获取比率，这意味着企业需要用数据支持决策，最终获得一个最优化的平衡。
3、客户流失预警
在用户即资产的时代，客户流失预警对企业的战略制定有着重要意义，流失的是否是目标客户，这些客户流失是否代表进攻者的强势进攻，还是自然选择的一个过程，哪一类型的客户，或者满足哪些条件的用户更容易流失，而满足哪些条件的用户则不易流失等等，通过不同的算法，可以发现最终客户流失的特殊及其原因，最终帮助企业决定是否需要挽留这些用户。
4、数据驱动的精准广告
在大数据时代，以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素，即消费者、成本、便利和沟通。但是大数据出现，尤其是由因果关系向相关关系的转变，4R理论正变得越来越适时，即关联、反应、关系和回报。
营销理论的变迁背后，恰恰是数据驱动的精准广告时代的来临，它要求广告主在投放广告前要识别目标消费者，在投放中要实现精准定位，投放后要用一系列的数据工具进行广告效果监控。
5、企业商业决策
企业的诸多重要的商业决策已经变得与数据密不可分，在很多企业里，用数据说话，拿数据指路已经成为企业运营过程的必备准则。
6、库存管理和物流配送
广州华美表示对于很多电商公司，或者是O2O公司来说，库存管理和物流配送正成为企业重要的竞争力，它不仅直接关系到企业的成本、利润，同时还直接关系到用户体验。由此，通过数据的分析和挖掘，可以精准测算出不同品类不同规格段商品的库存水平，同时获取物流配送的时间效率、最佳用户体验与物流整体配送效益的平衡。