1、精准智能营销
市场竞争迫使企业由规模型发展向规模效益型发展转型；电子商务、金融、保险、通讯等运营商的经营模式从“技术驱动”向“市场驱动”、“客户驱动”转化；大众化营销已经失去了其优势；基于客户信息、客户价值和行为，深入数据分析的洞察力营销、精确化营销的理念逐渐被各大运营商所接受，并渴望通过从数据中挖掘价值来减少营销成本、提高营销效益。
依托数据挖掘技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张之路。通过对卖家数据进行分析，挖掘出这潜在顾客，对这部分顾客的行为、需求以及偏好进行动态跟踪和监控，并根据不同的顾客群的不同特点提供相应的产品和服务，从而与顾客建立长期的合作关系，提高顾客保持力，同时方便卖主做出精准的营销策略，快速抢占先机。
2、展会贸易匹配
参展商总是希望能够通过展会找到自己的潜在客户，同时向所有参观者，包括现有客户展示其最新研制开发出的产品和提供的服务。传统的做法是让现场工作人员尽可能多地收集客户的名片或是让客户填写信息收集表格。展会结束之后再让营销人员通过电话的方式和客户联系，寻求潜在客户。但是一旦有了上千个甚至更多的客户资料之后，如果不利用数据挖掘工具进行分析的话，业务人员将很难从中找出有价值的潜在客户并进行跟踪。
现在的贸易匹配模式对于高速发展的贸易需求是一种瓶颈，每一年都有新的参展商希望能够获得参展机会，也有更多的采购商关注交易会，仅靠现场匹配专员远远不能满足需要，也并不利于交易会的发展扩大。
贸易匹配作为对客商最重要的服务，是否有改进的空间？如何进行改进？能否将这一工作提前开始，让采购商在参会的第一时间获得贸易匹配的信息呢？
通过对采购商以往采购行为进行挖掘分析，预测采购商的采购行为、采购内容；将匹配的参展商的信息事先提示给采购商，提高贸易匹配的主动性，提高服务质量。
3、客户需求倾向分析
在大量相关客户信息的基础上，对这些信息挖掘整理来发现各户的特性，针对这些特性，分析客户需求行为，进行有效的营销推广或是各种促销活动，提供个性化的产品和服务。主要目的就是降低营销成本，提高营销效率，分析出不同客户的需求，把产品提供给最需要的，用最小的投入得到最好的销售。