进入Web 2.0互联网时代，对消费者的精准细分研究分为几个阶段，门户时代的目标人群定位主要依托网站锁定企业和品牌营销传播对象，搜索引擎时代则通过对消费者主动的关键词匹配方式进行消费者细分，社交媒体时代则通过广泛的渠道去尽可能覆盖多的细分人群。进入大数据时代，寻求更精准、细化的消费者细分这一目标逐步得到更好的实现。在当前的研究中，静态的数据库可以升级为实时数据流，记录消费者个体的线上行为轨迹，这些轨迹除了消费者的基本信息和购物记录外，还包括网站浏览习惯、社交媒体评论、阅读喜好等综合信息，同时大数据技术可以实现将消费者这些线上信息与线下的人口学特征、线下购物记录和传统CRM相联系，实现企业和品牌针对个体和群体细分消费者的多层式营销效果评估。

首先，企业作为其产品的经营者可以通过大数据的分析定位到有特定潜在需求的受众并针对这一群体进行有效的定向推广以达到刺激消费的目的。红米手机在QQ空间上的首发就是一项成功的精准营销案例。通过对海量用户的行为（包括点赞、关注相关主页等）和他们的身份信息（包括年龄、教育程度、社交圈等）进行筛选后，公司从6亿用户中选出了5 000万可能对红米手机感兴趣的用户作为定向投放广告和推送红米活动的目标群体，并最终预售成功。

其次，针对既有的消费者，企业可以通过用户的行为数据分析他们各自的购物习惯并按照其特定的购物偏好、独特的购买倾向加以一对一的定制化商品推送。Target百货的促销手册、沃尔玛的建议购买清单、亚马逊的产品推荐页无一不是个性化产品推荐为企业带来可预测销售额的例证。(www.daowen.com)

最后，企业可以依据既有消费者各自不同的人物特征将受众按照“标签”细分，再用不同的侧重方式和定制化的活动向这些类群进行定向的精准营销。对于价格敏感者，企业需要适当地推送性价比相对较高的产品并加送一些电子优惠券以刺激消费；而针对喜欢干脆购物的人，商家则要少些干扰并帮助其尽快地完成购物。