当今社会，市场均势正在发生变化，消费者拥有更多的选择和更高的决定权，传统的市场营销技巧注重提高品牌认知度和吸引潜在客户，现在早已过时。经济不确定性弥漫，数字化转型仍是大多数企业的优先选择，新的竞争对手也在不断涌现，客户体验逐渐成为衡量一家企业发展前景和竞争力的重要指标，企业的关注点也在向更深层次的个性化和更智能的数字体验转移。
过去，市场营销和销售分析师主要依靠低效和昂贵的人工流程来跟踪和核对企业内部碎片化、重复、不一致、不准确和不完整的数据，或者求助于零散的单点解决方案。然而，这些方案流程同样耗时费力，提供的数据也并不确定。
如今，借助系统化的大数据管理方法能帮助营销分析师不断地迅速从更多数据中挖掘更多业务价值，利用多渠道、业务职能、地理位置及 Apache Hadoop 等新数据平台，使用大数据明确营销归因和队列群体分析，与销售、潜在客户和客户建立更有效的关系。同时，无需承受因未受监管或人工流程所带来的固有风险。
要提供卓越体验，企业市场营销团队还需寻求高效的方式来管理不断发展且通常与大数据相关的“数量、多样化和速度”。
借助基于机器学习的自动发现流程，挖掘现有客户数据，识别有意义的关系，有针对性的对客户、市场营销和销售进行精确分析。并利用大数据实时匹配和关联能力，帮助分析师更快速、更有效地掌握数据并发现所有业务关键数据之间的关联，取代困难耗时的人工流程。
凭借高效、可复用的协作过程，企业能够快速准备和共享有助于提供竞争性市场营销分析的数据，通过确定数据交付的优先顺序，确保在恰当时间为决策制定者提供正确的数据，以便快速交付业务价值。
例如，大数据管理的多用户配置界面和规则构建器有助于营销分析师、数据管理员以及其他业务用户就数据标准和数据词典进行高效协作，让大数据快速转变为值得信赖的业务洞见。并通过内置数据沿袭、企业范围数据资产发现、智能数据集推荐及众包数据资产标记与共享支持更快速的访问更可靠的洞见，确保适当的人员能够在适当的时间获得正确的数据。
此外，企业注重营造个性化和智能化的数字体验还在于：能够支持企业为营销分析导入和提供更多数据，并享有内置安全和治理的额外优势，确保在不增加风险的前提下，从更多数据获得更可靠的洞见。
以此辅助市场营销团队全方位了解企业的客户关系，包括不同地点、渠道和合作伙伴的客户偏好，更好的进行客户划分并提供相关性更高和更个性化的营销，从而提高客户转化率。赋能销售团队，让其对客户拥有的产品有更加深入的了解，有效的交叉销售和追加销售相关产品，创造收入。帮助客户服务团队快速、自信地处理与解决问题，提供更出色的体验，从而提高客户满意度。
在客户期望飙升并且组织必须随时有条理、无延迟地满足客户所需的时代，将大数据管理作为企业信息管理战略的一部分，能够将客户置于业务中心，实现长期营销目标。
通过将客户数据转换为可信的经验证客户资料，为业务用户提供精密工具，以战略化管理数据、直观地识别和探索客户关系、安全地与员工和其他应用分享数据，选择更加私人和适当的方式与客户接触，可实现多个关键营销指标的显著改进，包括：
提升营销活动效率；
增加忠诚会员之间的支出；
提高机会转换率；
在交叉销售和追加销售中获得更高的成功率；
最终找到清晰的途径实现更有效的营销策略，赢得更高的客户忠诚度和更出色的数据驱动型客户体验，同时改善客户维系、增加利润和降低成本。
企业想要在市场中抢占先机，不仅要利用所掌握的宝贵的客户数据在每一次市场营销接触和每一次销售互动中做出明智决策，还要确保高效的客户服务互动营造卓越的客户体验，方能在当今的竞争环境中建立长期的竞争优势，迅速抓住市场机遇。