談及大數據，多數人將其直譯解釋為大量的數據，現在這看似高冷的大數據已經融入到人們的生活之中，為人們的生活提供各種大便利和小影響。大數據促進產業發展提升消費，降低了許多不必要的人為誤差，成為時下發展的新熱點。但在大數據的發展中還需進行一些改進來減少一些不必要的不愉快。

大數據電銷應該更機靈

通過大數據，許多商家獲得了客戶需求信息，由此衍生的就是無數的推銷電話。有些營銷電話正中消費者下懷，各取所需合作愉快;但跟多時候營銷電話卻成了騷擾電話。

大數據的精準推算可以根據一個人的網頁瀏覽記錄、信用卡消費記錄、網上購物記錄甚至是聊天記錄來綜合分析出這個人現階段的購買喜好。但因想提升一下自己報個業余班學習一下。隨便在網上一注冊，隨之而來的就是各色補習班的電話。有些時候并沒有直接注冊也會收到電話，而這些電話往往跟實際需求有偏差，之后被歸類為騷擾電話，大數據也跟著背黑鍋。

其實在大數據的應用上還可以更加精細一些，不是根據某一些片面信息去判斷消費者的需求，而是將消費者厭惡的信息也呈現出來。比如說某位消費者很討厭電話推銷，那么大數據不妨在消費者憤怒的拒絕了某種推銷之后為這位消費者做上一個“不喜某某推銷”的標簽。這樣，節省了商家的時間也減少了消費者的抱怨。

將大數據融入到實際銷售

很多傳統企業覺得大數據是網絡應用，實體店面沒有需要，其實不然，并不是不涉及大數據的企業就不能享受大數據的服務。大數據無處不在。現階段韓國已經將許多精力投放在大數據上，力將大數據做成體系，而我國在這方面還有所欠缺。

韓國某面包店因結合大數據短時間提升20%銷量已經成為具代表性的案例。借助大數據分析購買者喜好、存儲時限、以及時段購買人群等，更好的掌握面包的上架周期和數量。同時還可用大數據分析交通和天氣信息，為銷量提供輔助幫助，提升售出量，減少浪費。

除了食品，現在正興起的智能產品也可以借助大數據來分析使用者的需求和分配，在功能開發和廣告投放上也可以更對癥。

無形中變成電商集中優惠購物大節的雙十一即將到來，在雙11中從利用大數據合理分析人群購買類別可以更順暢的進行頁面推廣和商品推薦，提升購買力。大數據的答題實行已經初具規模，現階段，只有不斷的完善細節，才能將大數據的能力發揮的盡善盡美。