大資料：

零售餐飲業是與顧客有最終聯絡的行業。它必須記錄客戶的資料——包括顧客的品味、偏好和生物資料——以便與他們保持緊密聯絡。客戶關係是在業務開發中發揮關鍵作用的重要途徑之一。利用大資料實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。大資料提供瞭解決複雜問題的準確資訊，這些問題與零售業有關。我們可以清楚地知道該做什麼，什麼時候使用大資料。

機器學習：

資料與機器學習技術在市場營銷中的應用主要體現在以下五個方面：一、觸達正確的受眾；二、創意內容定製化；三、規模化受眾投放；四、自動最佳化與執行；五、衡量關鍵的指標。找出相關的特徵，透過機器學習演算法也可以發現對客戶流失造成較大影響的因素，進而可以採取相應的措施來挽留客戶。

深度學習：

深度學習應用領域很多，在市場方面，舉例來說，例如：Google開發的進行自動對話回覆的郵件。亞馬遜研究人員基於深度學習技術分析3D掃描，讓機器人對貨架物品進行整理。使用深度學習來確定客戶的“面板年齡”，確定問題領域，並提供旨在解決這些問題的產品方案等等。