电商在最近几年的迅猛发展，导致围绕电商的相关产业和服务迅速增加，数据化运营就是一例。相比传统行业，电商对数据的依赖更强，而数据的获取容易太多。进而数据处理的这项工作也有了很大需求和变化：先是纯技术的数据统计，自己的IT，后来有了数据分析师、商业分析师、数据挖掘专家、甚至数据科学家。而在应用上也有了各种工具如量子统计、各种CRM软件，再到咨询公司、顾问公司等。
想在这样的团队有立足，就只能在分工协作的条件下做他们无法靠业务经验来完成的事情——数据挖掘、大数据应用。这样的应用场景是：具有相同兴趣偏好、相同消费习惯的用户群、用户的支付方面的风险控制、用户流失预警、匹配各种用户群的商品组等等。对这些场景可以组合多种营销策略，而达到销售的目的。
而对于销售以后的事情，比如如何保证订单不缺货，选择好的物流及时发货，并能给用户及时的反馈包裹情况等都需要内部的运营系统。当然，除了系统方面的支持外，还需要很多的人力执行层面的执行，仓库的拣货、打包，物流人员的取包、送货等等。尽管这些都不能由机器或者系统代替，但数据中心完全可以提供相关的支持支持。
数据化运营可以在整个公司的运营体系中发挥很大的作用，如果有数据中心的支持，除了可以监控运营的整个流程，还能提供相关的KPI数据、人力管理数据、财务数据等，使得公司能方面快捷的知道公司运营的各个关键节点的表现，以方便做出各种决策，在执行层面能制定出更优化的、更高效的战术。
主题营销是数据化运营中最常见的动作。因为各种节日的活动促销非常频繁，一到节假日就会发现各种促销活动蜂拥而至，无论是商场还是超市都是如此。而线上的电商则更是疯狂，不仅造出了光棍节，还有了诸如“94”备货节之类的节日，更不用说各家自己搞的店庆什么的了。同时，这些主题营销的影响一般比较大，主要表现为：站外流量、站内商品的热销和缺货、团队协作的不顺畅、仓库的发货压力、采购的回货不及时。
当电商遇到这些问题的时候，我们就能说是时候启用数据分析了。
从数据营销的角度看主题营销活动，可以分三个阶段：数据准备、实施、反馈。其核心思路：找出主题及相关的热词，然后针对热词做出站内的调整、站外的引流，然后跟单完成订单的发货。
第一阶段：数据准备
数据准备阶段是要对进行营销的主题进行分析，选取符合主题的词，进行商品和用户选择、市场推广、站内商品陈列的调整。然后在推广、站内热词、商品布局达到团队的理解一致。完成初步的准备。
第二阶段：实施
在相关准备完成后就可以做对应的实施了，核心是要做好各个团队的步调一致，主要是时间的协调。应对突发情况在各个团队间如何处理。
第三阶段：反馈
活动结束后，就要等着各方的反馈了，用户的评论、客服的反馈、物流是否通顺等等，反馈的核心是市场推广、商品选择、客服跟踪、采购回货、物流跟踪的在活动的配合是否顺畅，有无发现主题推广不一致的情况，整合营销的打法是要整个团队顺利的沟通，不是各自完成各自的KPI，像主题活动的客服培训、推广培训是要有的，商品推广力度、范围需要通知采购的，诸如此类的问题一定是跨部门整体作战才能完成的。
在三个阶段的营销过程中，团队的沟通至关重要，而沟通的高效往往建立在良好的数据支持上面，大家交流的数据统计口径是一致的，面对数据的理解是一致的，才能在协作中达到高效的沟通和融合，对于数据质量的把控、数据预测和统计都要一个系统来支持，而用户群的选择，商品的选择更是需要分析团队，甚至挖掘团队来支持。这就是数据营销。
