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小数据是能够呈现我们真实内在个人化数据，比如习惯、喜好、情绪等等，比如一个手势可能暗含了一种情绪，一个习惯可能代表一个心态，这些都是抽象的数据，没办法用传统的统计方法体现。
小还体现在样本小，大数据动辄成千上万甚至上亿的数据量，而小数据用十个人就已经足够了，虽然数据看上有点太个性化，但是经常和社会现象和社会文化有关，剖开现象看本质，深入分析之后就可以发现这些小数据可以代表人们的共性。
在品牌的建设中，有一个法则是，永远和顾客的另一个自我去交流，这是因为我们经常展示给别人看的不是真实的自我，只有看到顾客真正的自我才能够更加了解他们，将自己的产品卖得更好。
小数据总会暴露顾客未被满足的潜在欲望，这些欲望是人们的真实内在，而这正是大数据不能做到的，因为大数据往往能够统计大家表现的可统计信息，而情感、心态这些并不能真正触及，所以小数据在某些角度上更能揭示大趋势。
2013年，在印度有一家全球化的谷物产品生产公司，有一段时间发现，自己公司的谷物早餐正在渐渐失去市场份额，他们弄不清楚到底是怎么回事，就派人调查，后来发现买谷物早餐的人中占绝大多数的有两种人，一种是婆婆，另一种是儿媳妇，他们决定着家里买什么食物。
于是找到一个方法，只要投其所好这些直接购买的这类人群，可能就会挽回销售量下降的趋势，他就研究印度的婆媳关系，婆婆是一家之主，开门的是儿媳妇，甚至和儿媳妇说话都要先给婆婆打招呼。
但是关于厨房，他在厨房中从厨房的调料摆放顺序发现了做饭其实还是婆婆决定的，从洗洁精的气味却发现是儿媳妇决定的，所以他得出结论，关于谷物早餐的购买是两个人共同决定的。
于是他有调查了婆婆和儿媳妇喜欢颜色的差异，发现婆婆喜欢鲜艳的颜色，而儿媳妇却恰恰相反，他就让公司设计了三分之二鲜艳颜色的包装，从此改变了商品的销售颓势，挽救了公司。
小数据改变营销的关键步骤7C法
搜集，首先要搜集和顾客有关的习惯、兴趣和感受等，可通过询问以及访谈的方式充分了解顾客的基本信息，先从整体可观察到的部分找到顾客对自己的描述或表现。
线索，只从顾客的嘴里知道他们想说出来的信息还远远不够，还需要知道更多关于细节的东西，这个时候就需要我们认真观察，从顾客生活的环境中寻找这些线索并记录下来。
连接，有了足够的信息，就可以进行顾客大致的感情缺口了，俗话说就是「到哪座山就唱哪首歌」，只有迎合顾客的喜好才能够真正投其所好，否则就不能找到用户的需求。
关联，寻找顾客感情缺口出现的第一次，看看它们是什么时候出现的，是由于什么原因出现的，从感情缺口出现的时间来判断当时顾客的心理活动。
因果，确认小数据促使顾客产生了什么样的情感，是不是这些小数据真正影响到了他们的生活，或者是因为其他的方面，要排除掉无关因素的影响。
补偿，从顾客的对待每一件事的情感中，发现他们没有被满足的深层欲望，找到确切的方法，投其所好，准备一些能够满足他们情感需求的补偿方法。
观念，用创意设计出可以操作的补偿办法，满足顾客的需求，从而形成对用户的吸引，提高顾客对产品的需求，最终促进产品的销量。
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