第一，對於利用大資料進行商品關聯進行的挖掘營銷來說，透過大資料探勘技術，保證資料之間得到有效的關聯性，這樣在具體的企業運用過程中，應該保證有效分析原有資料的基礎上，建立起相關的資料聯絡。比如，透過相關的啤酒和尿布的關聯營銷的案例，能夠給電商提供有效的解決思路，能夠有效實現電商企業產品資訊的相關推薦以及結算介面的互補推薦的內容。利用小型的資料庫進行處理和分析，能夠使得使用者的短期需求得到滿足，但是，透過大資料對於商品關聯度進行關聯，則能夠有效保證介面資訊的準確度大大提升，能夠更好保證使用者潛在需求得到一定激發。所以，利用大資料的分析，保證充分對於商品的關聯性進行挖掘，並能能夠保證推薦介面的有效性，這點則是電商應該注重的地方。　　第二，對於利用大資料進行的社會網路營銷來說，當前，社會化媒體的高度發展，已經使得海量的人群得到覆蓋，並且社會網路營銷的傳播速度正在呈現飛速的發展，利用大資料，人們可以對於社會化網路的傳播進行充分地瞭解，能更好地開展電商進行類似於社會網路營銷活動的開展。對於電子商務企業來說，應該充分利用好大資料分析的優勢，能夠有效把握好社會化網路傳播媒介對於消費者的偏好的分析，在相關的社會媒介上進行分享活動的積極開展，使得傳播範圍不斷擴大，有效提高營銷效率。　　第三，對於利用大資料進行的地理營銷來說，利用大資料的技術優勢，能夠充分對於網站的交易資料進行有效分析，在進行商品的地理營銷中，能夠根據地理位置區域特定區域中人們的不同喜好，因此有效地開展不同型別的營銷策略活動。對於電子商務企業來說，大部分電商則是在交易最後環節獲得使用者的收貨地址，只有部分的電商則會有效地在開始階段，就能夠獲得使用者地理位置，這樣的情況不利於進行商品的地理銷售。應該透過大資料技術，分析使用者地理位置的有效劃分，保證存在的差異性的確定，應該充分保證使用者地理資訊和感興趣商品的關聯度，同時，能夠在對於產品的服務，在細節上更加完善。　　第四，對於利用大資料進行使用者行為的分析營銷來說，電商主要分析消費者的歷史記錄以及涉及的購買行為，這樣就能有效獲得使用者的消費習慣，有效可以為企業提供使用者行為分析營銷。比如，使用者的心理、行為軌跡可以透過瀏覽網頁時停留在具體產品上的時間進行判斷，有利於發現潛在的使用者，進行具有針對性的商品廣告的投放，使得廣告轉化率大大增加，另外，電子商務企業來可以透過一定相關的搜尋行為，針對潛在使用者的需求進行分析，使得商品種類進一步完善化。　　第五，對於利用大資料實現的個性化推薦營銷來說，在實際市場分析過程中，滿足消費者的個性化要求顯得越來越重要，這就要求電子商務企業也能更好滿足個性化的營銷水平。根據大資料環境的發展特點，電子商務企業應該根據使用者的個性化要求來進行商品的推薦活動，以及產品分類等，能夠積極邀請使用者對於感興趣商品進行關注，之後還能夠繼續進行個性化資訊的新增和推薦，保證使用者對於喜歡的類別進行有效修改，使得資料庫內容進行有效更新。