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有了第一步的用户画像，就有了对渠道的初步圈定，不过为了实现最终的用户挖掘，还需要在多次测试中不断探寻用户的需求点和行为模式。
海内外用户需求点和行为模式的差异，往往是中国品牌出海所面临的最大坑。大疆无人机经过从种子用户到分类和聚类算法的一系列融合，将自己的模式圈定为传统的展销会模式，在聚集了大量无人机爱好者展销会上，大疆很快就打入了专业无人机玩家的圈子。加上被一些影视公司采购，大疆的影响力逐渐从B端传到C端，从小圈子传到大圈子。
海尔与家装节目合作，也是基于对海外用户行为模式的进一步分析：海外用户对于家电的购买模式更倾向于整体化。
home free作为家装节目，虽然是以体现装修设计和家居陈列为主。但当海尔融入其所展示出的场景化的空间结构时，反而以一种更符合海外用户的购买习惯的方式让产品毫无广告痕迹的方式进入视野，从而进行更深层的用户挖掘。
【舆情监测反向优化模型：大数据的生态循环】
对于大数据的应用，很重要的一点是“以战养战”。通过一步步的数据分析圈定营销渠道和模式，通过对营销结果的反馈反向优化用户扩散模型。
不管国内还是国外，在营销事件结束后，通过舆情监测系统对社交媒体上对于该次营销的评论和传播程度进行跟踪监测。用户情绪、对于某一话题点的提及率，每一次营销后产生的数据都可以为下一次营销行为提供参考。
home free节目播出后用户在社交媒体上的广泛讨论，也给了海尔在海外进一步打造品牌的助攻。Twitter和Facebook上的二次传播让海尔继续扩大自己的品牌势能，更重要的是通过大数据和舆情监测可以检测到用户对海尔这次合作的反应，从而判断这次市场行为的性价比几何，今后还要不要继续类似的赞助等等。
善用大数据提高效率，或许是海尔出海之路顺畅的原因之一。在全球化背景下，市场变得更加复杂，每一次投入的费用也更高，数据的应用则能更多的为市场的每一步保驾护航。
【结束语】
在未来，大数据的应用一定是一切营销和市场行为的基本点，企业不论大小都能享受大数据提供的便利。
而在中国企业的出海路上，对大数据的应用或许能为一招独门暗器。
