可以考虑用户的年龄、性别、地域等基本信息，以及兴趣、购买习惯等更细致的特征，从而更好地定制营销策略。比如，针对不同年龄段、不同地域、不同需求等用户群体，制定不同的广告宣传方式和内容。可以监测并分析市场趋势、用户反馈等数据，及时调整和优化营销策略。
互联网营销的数据化与个性化是通过收集和分析大量用户数据来了解用户行为和偏好，从而实现精准营销的方法。以下是一些有效的手段：
1. 数据收集与分析：通过各种分析工具和技术（如谷歌分析、数据挖掘等），收集和分析用户的网站访问记录、搜索关键词、购买行为等数据，从而了解用户的兴趣、购买意向等特征。
2. 用户画像建立：根据用户的行为数据和消费特征，对用户进行分类和分群，构建用户画像。可以考虑用户的年龄、性别、地域等基本信息，以及兴趣、购买习惯等更细致的特征，从而更好地定制营销策略。
3. 个性化内容推荐：基于用户画像，向用户个性化地推送相关内容和产品。通过对用户历史行为和兴趣的分析，可以智能地为用户推荐他们可能感兴趣的内容，提高用户体验和购买转化率。
4. 客户细分：通过数据分析，将用户划分为不同的细分市场，针对不同的细分市场设计和执行定制化的营销策略。比如，针对不同年龄段、不同地域、不同需求等用户群体，制定不同的广告宣传方式和内容。
5. 数据驱动的决策：通过数据的收集和分析，对市场、用户进行深入洞察，为决策提供依据。可以监测并分析市场趋势、用户反馈等数据，及时调整和优化营销策略。
总之，互联网营销的数据化与个性化可以通过收集、分析和应用用户数据来洞察用户特征，更好地理解用户需求和行为，从而提高精准度和效果。