精准营销过程：机器学习。机器学习是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法， 在搜索排序、商品排序、点击率预估、反作弊、实时竞价等各种领域有着广泛的应用。机器学习平台最主要的算法包括逻辑回归、随机森林、深度学习。 在精准营销过程中，机器学习算法被用于多维度人群分析，进而筛选目标用户，进行目标用户量化分析，完成精准定向投放。
精准营销趋势：打通企业内部 CRM 数据，迈进智能营销 2.0 时代 。 未来互联网数字营销行业的竞争将从过去粗放式/资源式转变为精细化/智能化，拥有雄厚技术实力的垂直类服务商有望脱颖而出。大数据智能营销正是在这一背景下快速发展起来的新兴领域，是商业智能在数字营销领域的应用。我们认为大数据智能营销 1.0 时代是基于用户识别与行为监测、数据仓储与挖掘分析、用户模型识别、归因分析、最优化等技术实现了搜索营销的智能化、精细化，是对外部数据的整合挖掘以达到提高曝光率、流量转化率、降低 CPA 和 CPC，提升营销 ROI 的目的。而 2.0 时代是通过企业内部数据和外部数据的打通，解决各部门信息孤岛现象，实现对业务营销与运营优化流程的重构和对企业资源最优化分配。
数字营销行业六大趋势风起云涌
趋势一：人工智能已在 PC 端 DSP 成熟应用，程序化投放实现价值最大化。 以 DSP、RTB 等技术为代表的程序化广告投放通过大数据和即时撮合，实现了广告资源的优化匹配，提升广告投放效率和效果。人工智能的运用使得 DSP 超越了传统的根据广告特性挑选流量-投放-分析-再挑选流量投放的人工运营方式，通过数据分析预判竞价价格，实现整个运营流程的自动化。用户的大数据挖掘是 DSP 程序化投放的核心环节之一，它有助于实现营销受众的精准发现和即时定位，提高从营销到消费的转化率，实现广告投放的价值最大化。
趋势二：移动DSP加速发展，海外移动营销市场广阔。在移动互联网时代，无线二字将计算的维度进一步提升，同时信息脉络也更清楚。首先，信息量成几何增长，移动设备可以揭示更多的数据，例如 GPS 位置信息、移动设备信息等。其次，移动端的数据信息链接的更为紧密，相比以往 PC 时代的 IP 和 Cookie，移动设备号的唯一性可以更好地把相关信息串联起来，让分散的信息回归到一个目标受众上。因此，移动 DSP 通过更深入的数据分析和更精准的用户定位成为智能营销未来重点拓展的方向。 产业趋势方面，由于国内移动互联网市场竞争激烈，海外移动营销服务商将深度受益于移动互联网企业出海浪潮的高涨。同时，由于国外 Facebook、 Google 等互联网巨头的数据资源开放程度更高，海外移动营销服务商拥有的数据和技术优势更为显著。
趋势三： 社交平台拥有更丰富的用户数据，更精准用户画像助力 O2O 营销。 在所有互联网应用中，社交网络记录着我们全部的网络行为，对社交数据的深入挖掘，能够还原用户的喜好、背景，甚至揭示潜在内心需求，对用户消费行为进行预测。