某定制家居品牌在北京的消费群集中在什么年龄段？

某厨电品牌的消费者出入场所是什么地方？

某冰箱品牌的主要关心人群特点是什么？如何接触？

某木门的哪种色彩在成都最让人青睐？

某沙发品牌的哪种功能款在上海销量最大?

当这些问题都可以用翔实的统计数据来回答时，一种全新的营销模式——大数据营销模式，开始在家居行业风行。

在家居行业，随着网购的迅速崛起，在大数据的支撑下，除了具体的某个品牌可以根据统计数据实施产品的改进、服务的强化、订单的跟进以外，还可以和相似的品牌进行关联，实现互动营销。

以前家居行业的互动营销依赖的是联盟，如冠军品牌联盟、中国好家居品牌联盟、家居八大件品牌联盟，都是由企业自发组织的，如同“拉郎配”，未必与消费者的需求相契合。所以分分合合，联盟品牌的相互黏性并不强。总体来讲，基于经销商层面的联合相对牢固些,基于厂家的联合操作难度大,最好的联合还是厂家的联合。

通过大数据精彩、细致入微的呈现，可以发现业主对品牌选择的关联性，关联性占比较高的品牌可以主动联合起来为业主提供优惠营销或服务互动，从而真正满足消费者的需求。比如，某装修网的大数据统计结果发现，消费某品牌衣柜的业主，选择某品牌卫浴、某品牌木门、某品牌电器、某品牌地板等其他品牌的概率较高，如果这些品牌进行联合营销，自然会迎合业主需求，起到事半功倍的效果。

家居的推广互联网化、销售互联网化、供应链互联网化，为线上数据的统计与分析，提供了极大的方便。

互联网+家居可以挖掘出很多的数据，并将大数据营销进行充分运用，能够更加有效地对供应链、产品开发、线上引流进行引导，进而提升互联网平台的运作效率。

后台可以按家居、沙发、床垫等品类统计出每个品牌的销量、产品流向、顾客评价、退单量等，并排出精准的名次。还可通过信息系统的优化，将众多城市发生的庞大而繁杂的数据进行归类、交叉对比和分项统计，形成有用信息，从而指导企业依据消费者需求调整生产和营销方式。

在家居行业，卖场是商家离消费者最近的地方，卖场每天也都将产生大量的数据。在家居店面，每天进入店面的人数是多少、以哪类人群为主、哪个时间段顾客量最大、哪类产品销售情况最理想、顾客在哪类产品前停留的时间长，顾客购买产品时的表情，在导购员介绍时，顾客买与不买的原因又是什么等。每一个消费行为的背后都是一次数据的产生，但很多店面没有对这部分数据进行详细的记录，更多的是笼统的概括。由于没有记录，数据不准确，当然也就不会到达整合数据这一环节。