由于大数据是基于全体数据的分析
荩旁谕瞎┤烁斗严略氐姆绞交竦茫⑽赐灰资谌ㄇ阑竦谩４拥鼻胺刹忝胬纯矗庑┦葜挥性诮⑵鹩行У氖萁换弧⒔灰谆坪螅谌绞莶拍鼙徽嬲赜涤泻涂刂疲膊趴赡茏什Ｒ话憷此担笫葜械氖堇丛矗缘谝环绞莺偷诙菔菸髁鳌? 其次，能够用货币计量。我们从数据的拥有和控制的角度来看，多数企业的数据都符合资产要素要求。但是，如何用货币对这些数据进行计量则是个复杂的问题。当前阶段，尽管很多企业都意识到数据作为资产的可能性，但除了极少数专门以数据交易为主营业务的公司外，大多数公司都没有为数据的货币计量做出适当的账务处理。对于数据资产的货币计量，可以参照无形资产的计量规则。无形资产准则根据无形资产取得方式的不同，对如何确定无形资产的入账价值作了规定。比如，外购的无形资产应按实际支付的价款作为入账价值；通过非货币性交易换入的无形资产，其入账价值应按非货币性交易准则的规定确定入账价值。与之相类似，对于通过交易手段获得的数据，应按照实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。对于通过服务、交换等方式获取的数据，则可以根据数据的用途，参照内部开发项目资本化的方式，将与获取数据相关的费用支出予以资本化，而不是直接计入当期损益。 再次，能够为企业带来经济利益。一般来说，数据能为企业带来一定的经济利益，是数据价值的一大体现。当前，直接利用数据为企业带来经济利益的方法主要有数据租售、信息租售、数据使能三种模式。数据租售，是通过对业务数据的收集、整理、过滤、校对、打包、发布等一系列流程，实现了数据自身的价值，为企业带来经济利益；信息租售，是指广泛收集相关数据、深度整合信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，从而实现数据价值；数据使能，是通过对大量数据进行有效的挖掘和分析，为公司开创新的盈利增长点。在大数据营销中，我们主要是通过数据使能，来深度挖掘数据的价值。 通过上述分析可知，由于大数据是基于全体数据的分析，而非过去的样本数据，所以，企业中的所有数据都是大数据的一个组成部分，均具有一定的价值。同时，随着大数据时代的到来，如何正确地运用数据，从而赢得市场，是每一个企业都在潜心研究的课题。 比如，美国就已将大数据战略上升为国家的最高国策，并提出大数据是未来的新石油，从而促使美国不遗余力地发展大数据技术。同样，从国家层面来看，我国也在大力发展大数据技术，努力促进大数据在各领域的应用，包括营销领域的应用。关于这一点，我们在前面已有专门论述，不再赘述。 另外，据相关数据显示，截至2013年底，全球已有超过四分之一的企业开始利用大数据全面指导企业的各项工作，并促进了企业更好地运行。同时，大数据所蕴含的巨大市场和潜在价值，也受到了多方广泛的认可。美国著名杂志《福布斯》就认为，任何企业都不应忽视大数据所能带来的巨大作用。对于企业来说，只有积极拥抱的大数据，用大数据支撑企业在各个环节的发展，才能确保企业持续爆发出应有的创新能力，为企业带来巨大的利润和市场。 最后，作为未来市场至关重要的战略资源，大数据的价值正在受到越来越多企业的关注，并成为越来越多企业的核心资产。企业数据量的大幅增长，以及数据的多样化，将会促进企业之间的竞争更加激烈。对于企业来说，如何适应快速变化的市场环境，从大数据中汲取有益于企业营销开展的信息，将成为企业应付未来市场竞争，并获得生存与发展的重要因素。 角逐大数据营销 在以客户为中心的今天，企业如何从繁杂的大数据中提炼最有价值的客户信息，从而开展精准、有效的营销活动，正在成为所有营销人员面临的挑战。的确，随着大数据的飞速发展，市场营销的职能重心也已经转变，从绚丽漂亮的宣传照到朗朗上口的宣传语，正转向获取、整合、分析数据，以赢得营销机会。 我们可以预见，在不久的将来，大数据营销将会成为企业营销中的一种常态化方式。那么，随着越来越多的企业进入大数据营销领域，大数据营销也必将成为企业营销角逐的一个重要舞台。如今，我们在提倡大数据营销，很多企业也在积极践行大数据营销，但究竟采用什么样的大数据营销才能更好地适合企业自身的需要，则是企业需要深度考量的一个重要问题。诚然，在大家都在努力做好某一件事的时候，我们要想从中脱颖而出，就离不开创意。 大数据是一种倾向于理性分析的技术，而根据营销实践的需要，如何使用大数据，则需要发挥企业营销人员的主观能动性。实际上，大数据营销基于其强大的数据收集、储存、分析能力，正在让营销工作越来越有创意。当前，营销人员只要有好的创意，几乎都可以在大数据的技术层面实现，这大大缩短了创意到实践的距离。 我们现在所说的大数据营销，某种程度上也是互联网软硬件高度发达和企业创新营销模式需求的产物，大数据正式出现在媒体上、引起人们的普遍关注，也不过是近几年的事情。但实际上，人们对于大数据的运用，或者是大数据思维，已经在很早就开始了。大数据是一种技术、一种营销工具，要让大数据在营销中发挥出应有的作用，仍然需要辅以我们审慎的研究与努力。 举例来说，美国早在1936年总统大选时，当时美国的著名期刊《读者文摘》策划了一次营销活动，希望通过预测总统大选的胜败结果，从而进一步扩大自己的影响力。从某种程度来说，《读者文摘》是在进行一种旨在提升品牌影响力的事件营销。 当时，《读者文摘》以全国各地的电话簿为参考，发出了1000万份读者调查表，最终回收了200万份；《读者文摘》为此次营销活动也是付出了较大的成本。在那个年代，这个数据量已经接近天文数字。通过这场大数据调查，得出的结论是，共和党的兰登将以57%对43%的绝对优势战胜民主党的罗斯福。然而结果呢？罗斯福却以62%的支持率得以连任，《读者文摘》也由于这次预测上的惨败，在1937年被迫停刊，也意味着《读者文摘》这场营销活动的失败。 那么，《读者文摘》已经充分运用了大数据技术进行调查，为什么最后还是预测错了呢？原因很简单，1936年正值美国大萧条时期，那些装得起电话的都是有钱人，而偏偏是那些装不起电话的中低收入者和失业者，都是罗斯福坚强的后盾。可见，以电话簿为参考做调查，即使数据再大也是无用功，因为从一开始就走错了方向，没有确保调查中数据样本的完整性。 那么今天，我们说大数据正在终结过去靠样本采集进行市场预测的时代，我们现在正更多地基于用户的行为数据、全部数据作为预测基础。即便如此，我们在采用大数据进行市场预测时，仍少不了对市场进行分析，充分地认识市场的差异性，并整理出我们希望要的营销效果，在此基础上，积极运用大数据分析技术，才能帮助我们避免美国《读者文摘》在预测中的惨败。 市场竞争是残酷的，企业的每一次疏忽，都可能在某个关键时刻，成为造成企业倒下的关键一击。对于企业营销来说，同样如此。营销中，差之毫厘，谬以千里，我们对市场认知的偏差，将导致我们营销中的挫折。比如，我们追踪一位女性顾客的消费行为，不仅仅是追踪其购买服饰的价格、品牌喜好，更应该与海量的周边信息进行关联，例如她的下单时间、浏览时间，甚至她喜欢的零食、书籍等发生了什么变化，从中预测顾客的购买喜好，以确保为顾客推送所需要的、有针对性的商品信息。 另外，大数据营销本身基于两个视野开展：一个是宏观视野，即通过庞大的数据量，帮助我们认清市场趋势和方向，从茫茫人海中瞄准目标人群；另一个是微观视野，即在大数据的营销体系中，每个顾客的信息，会最大限度地被收集、整理与分析，当然，这一切都在一个大数据营销系
