大数据智能营销策略和个性化推荐是两个在市场营销中被广泛应用的技术。个性化推荐则是根据用户的个人喜好和行为历史，为其提供个性化的产品或服务推荐。个性化推荐则更加注重实时性，根据用户的实时行为和偏好，及时做出推荐。
大数据智能营销策略和个性化推荐是两个在市场营销中被广泛应用的技术。它们的实践和应用研究可以通过以下纵向对比进行分析：
1. 目标定位和精准度：大数据智能营销策略主要通过对大数据进行分析，识别目标受众并制定相应的营销策略。个性化推荐则是根据用户的个人喜好和行为历史，为其提供个性化的产品或服务推荐。个性化推荐在目标定位和精准度上更加精确，因为它基于用户的个人信息和行为，可以更好地理解用户的需求和偏好。
2. 数据来源和分析方法：大数据智能营销策略主要通过对大规模数据进行分析，包括用户的基本信息、购买历史、社交媒体数据等。它使用各种数据分析方法，如数据挖掘、机器学习和人工智能等。个性化推荐则更加注重用户的个人和行为数据，通过分析用户的浏览历史、购买历史、评价历史等来进行个性化推荐。个性化推荐使用的方法包括协同过滤、内容过滤和混合过滤等。
3. 实时性和反馈机制：大数据智能营销策略一般需要对大规模数据进行分析，并制定相应的营销策略，因此可能需要较长的时间来完整执行。个性化推荐则更加注重实时性，根据用户的实时行为和偏好，及时做出推荐。同时，个性化推荐还可以通过反馈机制来不断优化推荐结果，提高用户的满意度。
4. 应用领域和效果评估：大数据智能营销策略可以应用于各个行业的市场营销，包括电子商务、金融、医疗等。它可以通过分析用户行为和消费模式，提供精准的营销策略和产品推荐。个性化推荐主要应用于电子商务和媒体等领域，通过向用户推荐相关的产品或内容，增强用户的体验和忠诚度。对于两者的效果评估，大数据智能营销策略主要通过市场销售和用户反馈等指标来评估效果，而个性化推荐则更注重用户的点击率、购买转化率和满意度等指标的评估。
总之，大数据智能营销策略和个性化推荐都是市场营销中重要的技术手段。它们在目标定位、数据来源和方法、实时性和效果评估等方面有一些不同，但都可以通过对用户数据的分析和应用，提供更加精准和个性化的推荐和营销策略，提升市场竞争力和用户体验。