放眼当前国内知名企业，在速递物流方面，有一个名字无人不晓：“顺丰速运”，自从1993年创立以来，经过短短十几年时间，顺丰集团已经发展成为一家年业务量3.1亿票、年平均增长速度50%以上、基层营业网点2500多个、服务网络覆盖全国32个省市区（含直辖市、香港、台湾、澳门）、员工7万2千多人、自有营运车辆4千余台的大型综合性速递企业。在国内速递企业中，SF集团的经营规模、网络覆盖和市场份额仅次于中国邮政集团公司（EMS）,排名第二位。

然而，与其说顺丰集团是一个快递公司，还不如说其是一个数据分析公司，在极其低调的顺丰集团总部内，每天，数以百万票的快递、14万多员工，在庞大的信息系统中高效运转。顺丰也将呼叫中心和信息系统定为最高商业机密和核心竞争力之一。支持快速送达的秘密武器是其自主研发的数据中心系统。这个数据中心的开发和运营，有着多达2000多人的精英团队。顺丰遍布全国的5000多个网点的工作人员，每天都会对快递包裹信息进行实时监控及管理，实现了物流、信息流、人流、现金流无缝对接，快速周转。

大数据在银行业同样适用，日前，中信银行和银联商务合作推出ＰＯＳ贷，以商户自身稳定的ＰＯＳ交易记录为贷款审批的主要依据。事实上，凭借ＰＯＳ机进行贷款，利用交易流水换贷款授信，这种模式在银行业内已有先例，招行、平安、光大等股份制银行也都先后推出过类似产品。中信银行与银联商务的合作，一大突出特点就是整合了大量数据。实际上这就是大数据的优势，可以实现精准营销，剔除经营的成本。

对于农商行而言，要结合自身市场定位用好大数据营销，使其成为银行新的资本和财富。以大数据眼光重新研究并布局客户营销。产品创新、风险管理、资源配置、竞争合作、信息化建设等战略，适应新的市场环境，推动业务发展。

农商行要以长期以来在“阳光信贷”、个体经营户贷款、小微企业贷款服务中积累的客户基础信息为优势，重新梳理，重新检验，做实基础信息，运用到客户关系管理系统中去，建立信息资讯数据仓库，加强数据对比分析和挖掘分析，确定客户目标并进行针对性营销维护，通过形式多样的客户数据进行挖掘、追踪、分析，从更广泛的角度分析客户行为，获取目标客户群的消费习惯、资产配置特征，将不同客户按照产品进行聚类分析，按照客户的贡献度进行分级，提升客户精准化、个性化的金融服务。

在市场经济发展、居民经营投资渠道拓宽、银行同业竞争不断加剧的背景下，银行产品开发从传统的“供给型”向“需求型”转变，客户不断成为银行开发业务产品的第一主体，客户的需求也逐步成为银行产品开发的第一主题，农商行要更加注重客户消费行为的分析，了解并发掘客户的潜在需求，从客户使用银行服务的每一个环节着眼，不断添加客户感兴趣的元素和内涵，以方便快捷的方式提供客户服务，并要坚持在动态中调整，不断淘汰被市场和客户弱化的环节，不断添加客户需要的元素，从产品内容到服务方式满足客户需求。

在大数据运用上，各大银行都在加强云计算、大数据、移动互联技术的研究，当前，建设银行推出了“善融商务”平台，为大型商业银行涉足电商领域拉开了帷幕。随后，交行的“交博汇”、中行的“云购物”纷至沓来，工行“融E购”又以个人网银客户为基础，试图在大数据营销中开辟了新的领域。这些平台都是以电子商务为重要方向，在服务内容上存在一定的同质化趋向，农商行要开展大数据营销，要以自身“做小做散”的市场定位为基础，结合农村市场、中小微企业和社区市民的客户群体，研究其使用习惯，打开大数据营销的新天地，要以客户数据为基础，细分客户所在行业、年龄结构、从业情况等，分析他们使用农商行产品情况，开展集中营销和差异营销。