(1)用户洞察。利用大数据技术抓取微博、论坛和企业客服系统等文本数据来洞察用户对产品的关注点和走势，实时掌握用户需求及动向;基于大数据的用户行为数据分析，并结合用户调研，深度掌握用户潜在需求和预期;对企业内部数据进行系统化梳理后，为企业内部数据用户搭建自助分析工具，协助企业内部数据用户(如产品经理、营销人员)灵活提取和分析数据，帮助他们进行相关研究和决策;
(2)体验优化。我们可以通过大数据构建各种用户体验监测模型来进行用户体验优化。如电商用户购买行为的漏斗模型，监控用户进入首页、查看商品产品详情、把产品放到购物车、购买以及支付等各环节之间转化率来发现用户购物过程的体验问题;通过大数据技术监测用户使用产品的评价以及时发现产品体验问题，并提交给相关产品或服务部门进行调整和优化。
业务运营监控层和用户洞察/体验优化层这两个层面终极目标是实现企业运营健康度监控的智能化，这两层面做出的工具好比是人体的体温计、血压计、B超、CT等工具，我们用这些工具就能快速透视企业运营中那一模块或者环节发生问题，以辅助相关人员进行及时的改进。
精细化运营和营销层。这一层主要的目的是通过大数据驱动企业进行精细化运营和营销。实现精细化运营和营销有六方面关键：
(1)构建基于用户的数据提取和运营工具。运营和营销人员通过简单的条件配置(如选择男性、18-24岁以及特定兴趣爱好)，便可把用户信息提取出来，对相应的用户进行营销或运营活动;
(2)构建基于大数据的CRM系统。传统的CRM系统只关注企业内部数据，而大数据时代的CRM不仅仅是整合企业内部数据，还需要整合更多的外部数据，利用大数据技术获取更多实时和多元化的用户行为和偏好数据，为企业潜在用户、存留用户打标签，构建多维度及实时的用户视图，更有效掌握不同用户的价值，对不同用户实施不同的营销策略;
(3)构建基于大数据的营销活动数据挖掘体系。通过数据挖掘提升用户对营销活动的响应(如点击率)，常见的数据挖掘算法有决策树、逻辑回归等，通过这些算法有效的提前识别最有可能参与活动的用户，或者发现潜客;
(4)推广渠道质量监控和防作弊。通过大数据手段建立营销推广渠道质量的监控模型，实时的监控推广渠道的效果和质量，防止渠道作弊，及时优化和挑战推广策略和预算;
(5)通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理，做到实时对不同生命周期的客户进行实时标记和预警，并把有效的活动当成商品一样及时的推送给不同生命周期阶段的客户;
(6)客户个性化推荐。主要是用个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化。
业务市场传播层。这一层面要做到通过“性感”的数据分析和挖掘来辅助产品进行传播，主要有两种实现方式：
(1)制作有趣的数据信息图谱。相信大家都不喜欢看产品的公关软文，而更喜欢看好玩的有趣的内容。互联网上内容的传播更是如此。第三方数据公司CNNIC中国互联网络信息中心2014年的数据显示，10-29岁的网民占所有中国网民的55%，而这些用户偏年轻、偏“屌丝”，所以这些受众更喜欢“性感”的内容。某电商平台曾经通过统计其购买胸罩C-Cup以上的用户地区分布，发现西安的网民相对比例最多，并发布了这个数据，暗示西安女生身材好，引起不少“屌丝”网民传播。而某社交平台在则基于其8亿多活跃用户披露“逃离北上广”数据图，发现11%的用户在春节后逃离了北上广，并引起央视的深入报道;
(2)提供数据可视化产品。如某搜索引擎厂商，提供关键词搜索指数，让关注此关键词的用户可以实时掌握该关键词被网民关注的走势，在提供此服务的同时，也形成了该搜索厂商的品牌传播效应。另外一个案例是，某互联网地图服务上基于其位置定位数据，向网民展示了春节期间的全国春运出行热度图，以可视化的大数据产品形式来展现全国春运动态，网民可以在动态的出行热度图上查看某城市的人口迁入、迁出线路排行，并能进行飞机、汽车、火车等不同出行方式的热度对比，由此来知晓某地区春运的出行热度。全国春运出行热度图被央视报道，可见这样结合社会热点的数据可视化产品更被关注。