大数据营销是指利用大数据技术和工具，通过对海量数据的分析和挖掘，实现精准营销、个性化营销和智能营销的一种营销方式。在中国，随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，大数据营销在各行业得到了广泛应用。以下是中国大数据营销方案的研究内容：
1. 数据收集与整合
要建立一个完善的数据收集系统，包括线上线下渠道的数据采集，如网站访问数据、社交媒体数据、客户交易数据等。还需要整合第三方数据源，如人口统计数据、地理位置数据等，以获取更全面的用户信息。
2. 数据清洗与分析
在数据收集后，需要进行数据清洗和处理，去除重复数据和错误数据，确保数据的准确性和完整性。然后利用数据分析工具和算法，对数据进行深入分析，挖掘用户行为模式、偏好和需求，为营销决策提供支持。
3. 用户画像构建
通过数据分析，可以构建用户画像，即根据用户的属性、行为和偏好等信息，对用户进行分类和描述。这有助于企业更好地了解目标用户群体，精准定位目标市场，并制定个性化营销策略。
4. 智能推荐与个性化营销
基于用户画像和数据分析结果，可以实现智能推荐和个性化营销。通过推荐系统，向用户推送个性化的产品、服务和内容，提高用户体验和购买转化率。
5. 跨渠道营销整合
大数据营销需要跨越线上线下多个渠道，实现全渠道的营销整合。通过数据分析，可以实现不同渠道间的信息共享和互动，提升营销效果和ROI。
6. 数据安全与隐私保护
在进行大数据营销时，企业需要重视数据安全和用户隐私保护。建立健全的数据安全管理制度，加强数据加密和权限控制，确保用户数据不被泄露和滥用。
7. 实时监测与优化
企业需要建立实时监测系统，对营销活动的效果进行监测和评估。根据监测结果，及时调整营销策略和优化方案，不断提升营销效果和用户满意度。
中国大数据营销方案的研究涉及数据收集、清洗、分析、用户画像构建、个性化营销、跨渠道整合、数据安全与隐私保护以及实时监测与优化等多个方面。企业在实施大数据营销时，应根据自身特点和需求，制定相应的营销策略和方案，不断优化和提升营销效果。