1、分析顾客

分析顾客规定的特点、顾客年纪、性别、爱好、消费习惯等。

2、建立模型

依据数据工程师的数据建模，实体模型分成基本上数字模型和行为数字模型。例如，你是K12文化教育练习领域，在其中行为数字模型如关键字查找，例如小孩考试分数降低该怎么办，有好的课程具体指导老师吗，如何提高小孩考试分数等等。

3、数据挖掘

应用运营商DMP综合服务平台进行规模性大数据挖掘，根据再生产加工深脱敏分析解决分析处理，获得基本图像，有精确的顾客，但搜索小孩的考试分数降低的，就都是需要的顾客吗？不，他可能是老师，可能是文化教育咨询顾问。因而，每一个标签后边都是有概率基数。

4、创建图像模型

创建完善的图像模型，对每一个标签开展各个方面的分析。有关网址，进到的网址是不是注册申请端口、网址的浏览时间长、网址有没有营销推广等是具体的主要参数设置。全部图像慢慢清楚，顾客的图像在营销推广推动的整个过程中慢慢完善。

5、风险管理

       比较简单的风险管理是减少敏感度、删掉保密信息并获得顾客的认同。如今市面上绝大多数组织没有风险管理和风险控制名字，会给协作公司产生意想不到的潜在性安全隐患。