数据收集是零售企业实现精准营销的基础。通过POS机、观测设备、移动终端、互联网、智能终端等收集企业与顾客的交互数据同时在企业运营过程中重视对商品数据、销售数据、会员关系數据等交易数据的收集。另外企业外部的数据如市场调查数据、专家意见、第三方机构数据等也可收集，并对数据进行清洗、重构、填補保证数据质量，补充到数据库根据企业的商业目标，对数据进行分类将原始数据整理为目标数据集。

消费者的消费行为利用收集到的数据进行消费者分群，分析不同消费群体的特征、消费偏好进行消费需求预测。

对得到的消费者类别进行描述性分析根据帕累託的二八原则，企业80%的利润是由20%的重要消费者创造的零售企业只要把握住这部分消费者，针对不同价值的消费者群体投入相应的营销资源优先满足重要消费者的需求。

零售企业首先设立营销目标如增加销售10%、提升消费者忠诚度、提升消费者价值、扩大企业知名度等。

總的来说可描述为优化消费者价值、获取新消费者、实现消费者保持、实现交叉销售和增量销售，最终提升企业利润

通过营销活动，將以前低价值消费者转换为重要消费者并保持其忠诚度。

利用数据分析选择最合适的营销方案实施渠道并对营销活动进行活动效果跟蹤。既需不断保证方案实施的灵活性也要对实施过程中出现的意外情况保持警惕，才能在竞争对手发现其市场份额被抢占之后再发起反擊之前将营销活动的影响开展到尽可能大的局面。

通过对营销方案实施过程中的数据进行分析并总结经验用于指导下一阶段的营销方案制定。

对整个营销过程效果的评估可从营销成本、销售收入、企业知名度、消费者满意度等方面进行综合分析

在当今大数据时代，信息技术不断发展和完善为零售企业带来了海量数据，同时数据挖掘技术使得零售企业能够有效应用数据数据被提升到前所未有的高度。

零售企业应重视数据的力量深层次挖掘隐藏在海量数据中有价值的市场信息，指导企业制定各项决策建立符合自身实际情况的精确營销体系，有针对性地实施营销计划比以往靠管理者个人经验和判断作决策更科学有效。