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在团队占据移动互联网营销阵地的过程中，从推广渠道的控制与优化，到内部管理运营的成本计算，都应设法获得充分优势。其中，对用户数据进行充分积累和挖掘，能够帮助电商团队洞察先机、设计产品、迎合用户，而这正是大数据思维崭露头角的机会。
一家从实体连锁门店发展到移动互联网领域的家具店，就从大数据思维中找到了自身优势。在实体店面经营阶段，该商户难以具体分析转化率，只能通过一段时间的经营之后，从“坪效”等维度进行最终效益的分析。但在向移动电商运营转型过程中，该团队确定以转化率作为衡量经营状况的指标，他们将每天成交订单数额和企业微信公众号、天猫店铺的日均访问总人数进行比较，一旦转化率发生迅速变化，即寻找原因并加以应对。该团队通过这种大数据思维的具体应用，明确了对移动互联网营销业务的管理评价指标。
另一家儿童玩具企业则用类似方法寻找到了控制营销成本的方式。该企业主要销售电动玩具，并需要使用特殊型号充电器。之前，凡是购买产品的顾客都能得到充电器，但因此导致成本上升。在推出App之后，该企业认真分析了消费数据，一对一为顾客服务：对于老顾客，不再附赠充电器，而是改为更加符合其需求的其他优惠。这样，服务得到用户的更大好评，品牌价值进一步升级，成本也同时得到有效下降。
上述案例说明，仅仅了解“看数据”的重要性，还只是移动电商的初级思维阶段，只有懂得在拿到数据之后如何去加以运用，才能体现出其本身应有的威力。
大数据思维的发挥，离不开对历史数据规律的发现。电商应总结自身促销活动数据，分析其重点，主要包括不同品类的销售情况、销售量最大的品类、销售量最小的品类、每周或每月的平均增长率和复合增长率等，如图1-4所示。
图1-4 善于利用产品的历史数据
通过对这些指标的分析，可以从历史业绩表现中清楚了解产品差别，确定怎样的品类适合做促销活动。
在电商和用户的互动中，同样也会产生大量数据。
以某团体官方社区为例，需要注意的数据包括总注册用户数、每日登录用户数、每日新用户注册数等，其他需要更加细致关注的还有每天老用户登录数、每天被回复最多的帖子数等。通过仔细解读这些用户互动数据间的联系，电商能够找到互动过程中的问题，并提升其效率。
电商可以通过大数据分析，及时发现其中规律，以数据监控和提前预测来驱动产品营销。举例来说，当电商掌握了近年来每月不同产品品类的销售增长率时，就能在一定程度上预测未来每个月的营销增长情况。
利用大数据思维，意味着应对数据进行正确分解。
例如，电商可以将每年的数据指标分解到不同季度，或者将同一个产品的营销数据拆分到不同地域、不同群组的顾客身上，借以发现这些数据产生的原因具体来自哪些方面，为何形成增高或降低的现象。
当然，对数据的分解，还需要结合产品或服务本身的特点，电商尤其要了解不同用户群体的行为特征，这样才能准确地分解数据。