信息应用层
这是最简单、最基本的一层。在这个层次上，企业主要通过利用Internet来发布信息，并充分利用网络优势，与外界进行双向沟通。在这个应用层中，不需要企业对信息技术有太高的要求，只是最基本的使用。比如：通过发E-mail与消费者进行沟通、交流，定期给客户发各种产品信息邮件、产品推荐邮件、电子刊物等，加强与顾客的联系；建立企业主页，将一些有关企业及其产品、服务的介绍放在上面，辅之精美的图文，供访问者浏览；通过专用数据专线上网。
战术营销层
企业主要进行下列工作：
⑴网络营销调研。利用Internet在线调研可以轻松地完成大量的复杂的调研工作，能够充分满足各种统计数据的要求，提高营销调研的质量。由于它使用电子问卷，从而大大减少了数据输入工作，缩短了调研时间。
⑵网上销售。这是网络营销最具诱惑力的地方之一。数以千计的企业在网上安营扎寨，销售产品种类繁多。而实际中，这个企业也许仅仅就是一台电脑，没有厂房，没有员工，没有办公大楼。他们是网上的"虚拟巨商"，却又是如此的真实。网上销售与传统的商业销售的实物流程相分离，是一种信息时代的营销手段。
⑶营销战术系统。主要包括一些用于管理库存的子系统，用于宣传产品、链接网站的子系统及用于答复用户意见、反馈信息的子系统。决策者们利用网上的这一系统分析工具，进行着各种各样的决策活动。
战略营销层
这个层次是建立在战术营销层基础上，将整个企业营销组织、营销计划、营销理念等完全融入网络，依靠网络指定方针，开展战略部署，实现战略转移，缔结战略同盟等战略决策。
基于大数据的精准营销与应用场景
大数据营销时代来临营销学领域过去半个多世纪的发展让我们见证了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。随着近年来互联网、移动互联网、新社交媒体的发展，信息过载，数据爆炸、消费者个性化需求的凸显，消费者成为商业行为的主宰者；另一方面，大数据分布式存储、大数据分析及挖掘技术的发展使得对海量数据中收集、分析、整合并进行分析成为可能。基于大数据精准营销这个过程对企业的营销战略提出了很大的机会和挑战。
基于数据的营销基本过程：
基于大数据的精准营销过程分为：采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。
1、数据层：采集和处理数据
大数据处理的数据类型包括：括图片、文本、网页、社交网络，还有传统的交易数据。
不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集
2、业务层：建模分析数据
使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。
3、应用层：解读数据
数据指导营销最重要的是解读。传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。
而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。
大数据营销数据类型：
人口统计学数据：包括用户的年龄、性别、国籍、注册时提供的信息；
用户行为数据：访问、页面停留时长、触点等。
用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。
交易数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等大数据营销应用场景：从企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策略的制定和实施的。这三要素之间彼此独立又相互联系，每个独立要素都可制定营销策略，同时三要素之间的关联组合更是企业制定有效营销策略的关键。
应用1：客户价值识别（用户特征）
通过对用户交易历史数据收集；
进行RFM分析，定位最有价值用户群及潜在用户群。最具价值客户提高忠诚度；潜在用户：主动营销促使产生实际购买行为。客户价值低用户群在营销预算少的情况下考虑不实行营销推广。
通过因子分析，发觉影响用户重复购买的主要因素，从类似：价格因素、口碑原因、评论信息等信息中识别主要因素及影响权重，调整产品或市场定位。查明促使顾客购买的原因指导，调整宣传重点或组合营销方式。
应用2：用户行为指标：
通过对用户行为数据收集；
通过用户行为渠道来源的自动追踪：系统可自动跟踪并对访客来源进行判别分类，根据三大营销过程对付费搜索、自然搜索、合作渠道、banner广告、邮件营销等营销渠道进行营销跟踪和效果分析。
营销效用方面：知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响，他们怎样进入特定网站，跨屏、浏览某个网站时他们会做什么。
根据地理位置分别设定目标，比如大多数中上层人士，居中位置比较集中。不在是笼统的客户群。
应用3：个性化关联分析
通过对用户购买了什么产品、浏览了什么产品、如何浏览网站等网站行为数据收集；通过分析客户群需求相似程度、产品相似度，通过个性化推荐引擎向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的。他们在多大程度上被促销活动、其他买家对产品的评论所影响。
大数据精准营销面临挑战：
1、多渠道融合进行精准营销：全球数据爆炸、移动互联网、社会化媒体、可选渠道和设备增加、不断变化的消费者特征、营销自动化：营销和销售行为、供应链、客户关系都整合在一起。如何更好的实现将各渠道数据融合对提高精准营销的准确度提出挑战。
2、最近几年，互联网的产品呈现出一轮爆发性发展态势。尤其是移动终端的普及，使得很多传统的互联网产品也开始移动化。地理位置融入社会化媒体营销是精准营销要考虑的问题。
3、基于数据挖掘的即时营销：企业如今正在渐渐远离批量处理，转向实时分析来获取竞争优势。精准营销也要求在活动的同时我们就能得到数据，立即优化营销效果。
4、精准营销系统：自助式营销、可扩展的场景及营销规则管理功能。
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在大部分营销者眼中，SEM所用之处大都用在产品推广中，而实际很多营销者也是这么做的，只有在有新产品上市时才会想到使用SEM做推广。而其实，SEM的作用不仅仅在产品推广中，当你了解了SEM中的网盟推广，是甚至会认为SEM是专为做品牌推广而设计出来的。那么，除了做产品推广外，SEM在营销层面还会应用到哪些方面呢?1、用于产品推广、产品销售
关于产品的推广上面我们已经说到，是现在大部分营销者在做的。销售与网络营销其实两者之间存在很大的相似性，自然营销者可以利用搜索引擎营销“所搜即所想”的特点，相对精准的知道用户的需求，针对性的推广。在这点上，显然其他的网络营销方式都没有SEM那样的精准，所以营销者一直热衷于用SEM来做产品的销售。
2、用户品牌推广
品牌推广上面我们已经也说到，SEM中的网盟推广其对于品牌推广的作用与其他营销方式来说已经遥遥领先，在加上搜索推广，SEM的品牌推广能可见一斑。
3、使用于市场公关
我们知道很多企业会出现存在负面新闻的情况，搜索引擎上回收录大量的负面新闻消息，如何预防此类信息在搜索引擎上进一步传播以免造成更加严重的影响，同时尽可能地给用户一些正面的引导，成为公关层面不可或缺的一步。此时企业可以购买一些相关的关键词推广，压低负面消息的排名位置，降低
其展现给用户的几率，同时适度地做一些正面的公关或解释。而百度品牌专区的推出，除了捕获品牌流量外，更是将公关这个功能发挥到极致。
4、打压竞争对手
此类情况比较少见，但是仍有一些企业不是完全从自身销售业务角度，而是从竞争角度，大量购买竞争对手的关键词流量，从而降低对手的网络流量，进而影响对手的销售额，逐步把竞争对手挤出市场。
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