与“小数据”（结构化数据）相比，“大数据”更加实时、海量和全面，这也是市场调研的“小数据”非常欠缺的。正因为这一点，很多人都说在大数据时代，市场调研即将走向末世。但大数据与推荐引擎技术公司百分点却并不这样认为。
　　“如果需要了解消费者的态度或行为与态度之间的因果关系，只通过大数据的研究手段目前为止是不行的，基于小样本数据的市场研究能够给予不可或缺的补充。”百分点数据科学与研究部有关负责人在接受记者采访时表示。
　　在探索数据决策化的商业分析道路上，百分点正以洞察消费者为目的，带着小数据的思维用大数据构建解决方案，实现大小数据的融合。它们具体是如何做到的呢？
　　首先，百分点将企业Web站的第一方数据、微信、电子邮件、APP等数据和百分点全网数据进行打通，然后搭建个性化的用户标签体系，打造360度全景画像。百分点基于用户的获取、成熟和衰退这种完整的生命周期去做模型平台的建模，帮助企业用户实现客户价值的最大化，再通过归因模型和聚类分析模型去分析获取新增用户的最优渠道，并把客户进行细分，实现精准识别人群特征。百分点还能提供一些模型去做用户价值群体的运营，即通过用户忠诚度和活跃度模型进一步识别价值群体，用识别意见领袖的社会网络分析模型去寻找传播节点等。最后，当用户数量走向衰退期，百分点会通过流失预警模型去分析哪些因素导致了用户的流失，哪些用户是容易流失的群体。
　　其次，为满足客户提出的网站运营分析需求，百分点会通过营收成本指标、访客行为度量和商业内容兴趣指标来衡量客户的网站。而在用户分析方面，百分点会围绕人口统计学特征、日常媒体接触习惯和网购行为加以分析。当客户产品上市之后，百分点会实时追踪该产品来自多渠道的销量，并且和同类其他产品的销量基准值进行比较，判断问题所在，调整营销战略。如果客户也有深度挖掘消费者行为的需求，百分点就会运用RFM模型（一种衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，包含最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标。）将消费者人群细分为不同价值群体，分别查询他们的搜索、浏览和购买情况。百分点构建的关联规则模型可以帮助客户找到品类或具体商品之间共同购买的可能性，为品牌拓展产品线提供建议，也可以为客户的渠道、品牌的促销活动中的打包销售提供建议。另外对于营销的其他几个要素：价格、渠道、促销，百分点也可以通过大数据提供解决方案。
　　最后，百分点将帮助广告主效果追踪，实现ROI（投资回报率）最大化。实际上对于很多广告主来说，合理规划渠道营销预算，实现ROI最大化是最大的目标。然而面对复杂媒介类型，很多广告主都无从下手。依托百分点全路径效果追踪技术，广告主可以更清楚了解每一转化背后的过程是怎样的。这一技术的优势在于：能以数字化的方式将每一渠道的价值具体反映出来，可以帮助广告主有效调控媒介渠道，并且在分配营销预算、优化渠道从而提高ROI方面也有显著作用。对于广告主而言，首先他需要清楚了解和明确他自己的市场推广目的，不论是提升转化量、增加用户注册或下载购物折扣券等。而对于销售渠道，可以按照每个渠道针对某一产品的销售数据与行业平均值进行比较。百分点还发现，目前有很多客户都希望了解消费者全网媒体浏览行为，并根据浏览时段、不同设备研究，做活动。而百分点可以根据浏览时段、使用设备的趋势，以及日常接触媒体类型帮助客户做出相应的营销活动渠道、方式、内容的调整。
　　此外，百分点提供的大数据服务还可以帮助客户优化品牌。目前，除了最基本的统计描述分析和对比外，百分点也可以通过分布聚类模型考察消费者的搜索行为，了解客户的品牌竞争情况，以及消费者最需要的信息。
　　百分点上述负责人表示，大数据商业分析偏重对数据本身的分析，属于数据驱动型的分析方法，而市场调研是以解决具体问题为出发点，创造针对营销问题的解决模型。在市场调研中，定性研究以心理学为基础，虽然脱离狭义的“数据”这一概念，但是更适合探究消费者深层的心理原因与偏好。而大数据商务分析则崇尚一切以数据出发，相对来说，缺少对“原因”的研究。所以，大小数据融合是大数据时代商业分析的必经之路。