TA选择需要实时的数据全覆盖；TA分析则是要看选择的目标人群特征与实际业务上的特征 ， 是否相互匹配 ， 如媒体属性、LBS属性、业务属性、环境属性等；而TA触达过程中也需要有数据作为支撑 ， 帮助判断投放方式和触达方式是合理的；TA评估能够通过数据全程链追踪 ， 发现哪个环节是作弊、哪个环节是异常、哪个环节是可修正的等等；TA迭代能够针对TA人群进行迭代与优化 ， 比如该人群如果是通过线下的特征定义获取的 ， 便可以针对LBS地理位置属性进行优化 。
整个营销场景闭环的形成 ， 都不开数据和算法的支持 ， 数据和算法的结合也正在让营销变得越来越智能和高效 ， 绫致时装就曾通过与TalkingData合作实现了在一次折扣季活动中收获94倍的ROI 。 而这仅仅是大数据在营销中的一次简单应用 ， 未来随着技术的进一步发展 ， 大数据在营销场景的应用必定会越来越广泛 。
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