如今的中国是世界上最活跃也是竞争最激烈的电商市场。近20年来互联网商务的高速发展淘汰了许多企业，也成就了一批巨鳄。如今放眼现实，我们不难发现当前市场的一些新特征，以及其中暗含的问题。
据《2014年中国网络零售市场十强榜单》披露，截至2014年12悦，中国B2C网络零售市场上，天猫遥遥领先，以59.3%的份额虎踞第一，第二名京东不及天猫一半，仅占20.2%，而第三名苏宁的份额与前两名大佬则不在一个数量级上，只有3.1%。
市场份额向少数寡头靠拢，巨头电商不断合并，单家电商的市场统治力达到巅峰，甚至还在通向巅峰的路上。这种力量能够只手创造类似于“双十一”的年度消费热点，在寡头们赚得盆满钵盈的同时，留给独立电商的空间却愈发狭窄。
独立电商如何巩固固有的市场份额并谋求发展，成为了自身存亡攸关的问题。近年来兴起的大数据营销正提供了这样一种机遇。这种营销方式能给电商带来强大、精准的穿透力，通过直击目标受众提高流量和转化率。
互联网市场的整合兼并在带来垄断的同时，也打通了各种资源的通路。媒体资源得到整合，为广告的程序化买、智能竞价、动态创意等大数据应用提供了舞台。
电商的数据通常分为三个层面：一是数据库的数据;第二是访客数据，其中有很大一部分未进行注册，因此不在数据库内，数量巨大，远超数据库数据;第三为外部数据，购买自媒体方或其他第三方。若要使RTB(广告实时竞价)更加高效智能化，则必须整合利用这三个层面的数据。
复旦大学计算机博士、智子科技CEO朱建秋举例说：“如果你买了一个APPLE笔记本，再营销广告会不断的给你投笔记本宣传片拍摄广告，因为‘再营销广告’知道你看了这类商品，但是因为没有打通购买数据，所以这种投放效果就不好。如果将浏览和购买打通，在你买笔记本后，会投放‘买笔记本后一般人还会购买的商品’，从而体现‘智能’。”
“大数据因为数据量巨大，并且持续不断，直接对大数据本身进行实时利用是很困难的。数据挖掘的作用是用算法将大数据变小，变得能实时利用。所谓的变小，就是从大数据中分析得出一些规律，专业的说法叫模型或者规则，再对模型或规则进行利用。举例来说，‘买APPLE笔记本的人70%会买鼠标’是一条规则，那么对于买了APPLE笔记本还没买鼠标的人，就可以投放‘鼠标’这个商品。这种智能的RTB广告效率就比其他形式的广告要高不少。从这个角度来说，在大数据和应用之间，数据挖掘是一个桥梁，通过数据挖掘能够获得关联规则、时间序列、预言模型、聚类、异常模式等等有价值的规律或者知识。当然，数据挖掘算法并不是一开始就能处理大数据，目前一些算法能够处理，也得益于分布架构和计算技术的进步，传统的数据挖掘要在MapReduce和云计算上跑通，并能增量更新模型，才能处理持续不断到达的大数据。在大数据上实现了一些数据挖掘算法，这些算法是智子云平台的效率的保障。”
通过在客户全站部署代码，智子云可以建立访客行为追踪数据仓库，并构建推荐模型。当访客离开客户网站时，智子云能够在互联网媒体进行重新定向，为访客投送其感兴趣的广告，引导访客再次回到客户网站。该个性化推荐模式曾为梦芭莎带来20%-30%的订单。
程序化购买的大趋势不仅限于PC端，日益火爆的移动端市场也成为了商家必争之地。
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