24.测量思维
在这个以"YOU"为主导的时代中，"I"作为每个个体被凸显出来，人们的个性要求得到了张扬，个人的感受、体验、评价和选择变得越来越有影响力。人们不再被动地默默承受，而是主动站出来，把握自己的话语权和选择权。"YOU"时代以年轻人(Youth)为主导，他们充满活力，懂得运用先进的技术，善于使用网络，掌握了较为充分的话语权，社会影响力不断增强。他们频繁地活跃于各种场合，成为社会生活、文化流行的先锋，共同改变着这个世界，使它变得更年轻、更民主、更透明。在这样的世界中，传统的、单向灌输式的推广和营销显然已经不那么给力，人们希望能了解更多，不只是从企业公司那里，还要从用户口中得到真实、中肯的评价。大家都在致力于找到一个平台，能在上面表达自己的诉求，实现顺畅的沟通，及时获得有益的资讯。
只有当信息经过弱链接散播时，才能通过扩散的关联传递给更多的人，从而在更广阔的社会领域传播。也就是说，如果信息想要跨越地理和文化限制，传递到另一个群体，最好的办法，就是通过可以连通不同地域和文化圈层的弱链接进行传递。
Facebook等SNS服务正是把握住这一点，非常注重人际关系的建立与维护，并且力图通过真人社交减小信息沟通的障碍，更高程度地满足了人们通过网络结识更多朋友，扩大社会交往的需求，因而大获成功。
谁能抓住大数据带来的商机，谁就能在未来的数据资源竞争中处于不败之地。大数据时代来临的同时，也预示着测量思维进入了一个全新的时代，为信息时代的发展带来了前所未有的机遇和挑战。
在进行大数据测试之前，首先要对测试需求做清晰的分析。举个例子：假设一个本科院校的学籍管理系统主要是用来管理学生的，学生在系统中的生命周期一般是四年。根据学校现有的在校生数和五年内的每一年的招生数据，就可以分析出需要构造的各个学年下的学生数。接着，对测试需求做准确清晰的分析后，对输入的测试数据进行分析。
当然了，这是有一定要求的，主要表现在两方面：一方面要求测试数据与生产环境数据一致。当掌握到有意义的数据时，可通过现有系统的数据或业务特点来构造新的数据。在另一方面，就要求测试数据输入要满足输入限制规则，尽量覆盖到满足规则的不同类型的数据。接着，就可以生成测试数据了。生成测试数据的方法，就是编写sql脚本，在数据库端直接生成、编写程序代码生成、使用批量数据生成工具和使用工具录制业务参数化之后长时间运行来生成。
比如说，在Facebook上，人与人之间建立的是一种双向关系—用户之间互为好友，互相关注对方的状态和更新。这种关系是靠个人的真实信息和社会交往来维系的。正如Facebook在2008年的公开声明中所说，Facebook仅仅是为现实社会中的真实个体提供账号及服务，公司希望用户的账号可以真实反映他们的社会身份及社交圈子，并通过Facebook提供的服务来巩固彼此间的友谊。Facebook不是社交网站，它只是个便利有效的社交工具。因此，Facebook更多是用于巩固友谊而非建立新友谊。Twitter虽然也主张用户进行真实的个人信息注册，但与Facebook不同的是，在人际交往的设计上，Twitter采用单向发展模式—你可以关注很多你认识的或者不认识的人，当然那些人或者另外一些人也可以通过某种渠道关注你。但是，你们之间的交往可以是单向的—他关注你，而你关注了别人，别人又继续关注了其他人，人际关系可以这样进行延展。或者从大范围上来讲，这样单向关注了一大圈之后，你可能终于和关注你的人实现了双向联系。但这只是一种理论或假设，你不是必须回过头来彼此进行关注。
可以说，Twitter整合了BBS和Facebook的优势，将自身打造成服务的平台，从而实现了主题与人际的双重聚合，一方面超越了BBS的虚拟社区，另一方面又扩展了真人社交的可能性，使弱链接的范围扩大了。
在Facebook上，你可能通过朋友的朋友而结识了更多的人，但由于这种结识的过程是需要中介的—双方共同的朋友，因此从某种程度上说，这种弱链接发展的速度和范围是有限的，并且随着关系越来越弱，结识的动力和欲望也逐渐降低，发展的速度也会减慢。而在Twitter上，除了通过现实人际关系而形成的人的聚合以外，借助新闻、事件以及其他运用而形成的主题的聚合，给弱链接的形成提供了一个新的渠道，从而最大可能地发挥了弱链接的强大威力。于是就产生了“厕所男”这样令人忍俊不禁而又惊讶的事件。
一个网名“DJ科长”的日本人在商场上厕所时发现没有卫生纸了，情急之下通过手机在Twitter上发出两条连续的求救信息，向网友描述了自己所在的位置和遭遇的无纸尴尬。很快，信息便被转发出去，甚至有人将信息译成英文发送。不久有人给商场打电话反映了情况，于是工作人员送纸给“DJ科长”，他解了燃眉之急。
正是这种在真实基础上形成的主题与人际的双重聚合，使Twitter有了非同一般的黏合力，人们之间的信任由此形成的微弱而善意的关联，并愿意发展和传递这种联系，使弱链接的范围和影响都得到了扩展—厕所男在遭遇尴尬时想到的不是打服务电话求助而是在Twitter上找网友求救，由此可见一斑了。再比如，前不久，清华大学与科学实验室发布了一份“清华幸福中国指数”。这份“清华幸福中国指数”颠覆了以往衡量幸福感的标准，而是以分析2013年微博的全年数据为基础，利用大数据的研究方法来揭开幸福主题的神秘面纱。清华大学心理学主任、行为与大数据实验室的负责人彭凯平在美国参加完联合国幸福日纪念大会回京后，成都商报记者就来采访他，想要探寻历时两年完成的“清华幸福中国指数”背后的故事。
为什么在“清华幸福指数”中，北京、上海连前50名也没有进入？清华大学心理学主任、大数据实验室负责人彭凯平这样说道，他并没有用以往衡量城市和幸福指数挂钩，而是用城市居民的直接感受来计算出来的结果。每个地方不幸福的原因有很多，他认为北京、上海幸福指数不高的原因，是因为城市化密集程度太高，从而形成人与人之间的冷漠。除此之外，北京、上海的工作压力、竞争压力比较大，城市病严重，空气污染、交通堵塞等各方面的问题，这是现代工业城市带来的压力。
像杭州、成都这样的城市，城市文化就以快乐、积极、幸福为主。如果杭州人不幸福的话，就好像对不起“人间天堂”的美誉似的。如果成都人不快乐的话，就好像你不是成都人似的。其实，幸福与否与城市的文化、传统、特色有着一定的关系。而不是说，一个城市的GDP有多高，楼房有多大，道路有多宽，学历普遍高等，这里的市民就一定会感受幸福。
不管幸福是什么样，幸福感增加都是有迹可循的。当然了，如果政府能够解决老百姓不幸福的因素，那对幸福感增加的效果就会更明显。打个比方，如果花一分的力气解决交通拥堵，那幸福感就会增加两分。如果能解决医保和贫富差距等问题，那幸福感增加的就不是一分两分了。
除此之外，市民对城市的热爱程度深，能积极参与到城市建设中或其他团体活动中，那么，市民的责任心也会有所提升。自然而然的，幸福感也会提升。这就是为什么在成都的人愿意待在成都，待在北京的人却不喜欢北京。可以说，一些比较富裕的地区，幸福指数反而没那么高。
经过调查研究后，彭凯平和他的研究团队得出了一个结论：幸福和经济实力并不是持平的关系，不是经济实力好，幸福指数就高。可是，那么这个结论如何得出呢？比如，全国人均GDP3000美元左右，当人均GDP超过这个数之后，幸福指数并不会随着经济增长正向增加。
在中国，有一部分中等偏高收入、经济独立的中年男性，幸福感是最高的。而一些年轻的男性，幸福感就比较低了；对于中国老人的幸福感，差异就比较大了，有些幸福感指数比较高，有些幸福感指数比较低；在女性当中，中年女性的幸福感就比较高一些了。不过这个结果也不是绝对的，这还需要从职业的不同来感受幸福感。虽然说不清楚什么职业对人的幸福指数影响最大，但可以看出的是老师的幸福感比较高。
到底是什么影响人们的幸福感呢？随着物质生活水平的提高，生活质量越来越得到人们的重视，而且，社会的总体心态与人们的行为准则有着密不可分的联系。一些社会指标告诉人们：最容易产生负面情绪的人群，不一定是生活最困难的人群，而是期望值与自身生活水平差距较大的人群。举个例子：关于幸福感的研究，学术界的大多人士都表明，幸福感是一种感觉，并不与财富的多少以及生活水平的高低成正比。社会心理学家曾列过这样的一个公式：期望实现值除以内心的期望值才等于人的情绪指数。期望实现值与内心期望值的比值一旦大于或等于1时，人就会处于一种兴奋的状态，就会感到满足；相反，如果期望实现值与内心期望值的比值小于1时，人就会感到压抑，“唉”声连连，甚至做出一些平时不做的极端事。
25.谈判思维
所谓谈判，说的就是彼此之间，为了实现某种目的而进行的一种意见交换，然后寻找到一个制衡点，寻求问题解决的途径并达成协议的过程。
而谈判含义也颇为广泛，大到国家政界，小到商家合作，甚至于邻里之间、朋友之间的矛盾，也需要用谈判，才能产生一个好的结果。这里，我们重点讲述一下商业谈判。
在商业谈判中，我们绝对不能忽略数据对谈判结果产生的影响。打个比方说，数据就好比是一棵大树的枝叶，而想要与另一棵大树做比较的时候，除了其主干因素外，这些枝叶就是最为明显的可比部分。
也就是说，掌控足够多的数据，将在谈判过程中掌控先机。
那么，如何利用数据在谈判中获得优势呢？
无可否认，如今，数据已经成为一个企业想要更好发展的决定性的因素。一个企业，想要更好、更稳地发展，其数据的掌控量就必须要多，而且还要有针对性。在数据大时代的引领之下，数据已经成为一个企业的灵魂。没有数据的企业，只能原地踏步，甚至陷入瘫痪的状态，最终消失在数据市场的洪流之中。就拿目前零售行业的情况来说，就是一个很好的例子。
目前，零售行业的整体利润不容乐观，整体收益都有所下滑。但就在这样的背景下，外资零售企业的毛利率依然远远高于国内同行。究其原因，就是因为其对销售数据的详细掌握。
2004年6月，沃尔玛面向浙江永康八家规模较大的电动滑板车生产企业下单采购了一批电动滑板车，这批货单品种达十多个，数量更是高达百万辆。
但沃尔玛的采购程序却也非常苛刻，他们要求各家企业将滑板车上的每一个零部件的价格都标明在上，让他们进行参考比较。
但在巨大利益的诱惑面前，很少有人能够拒绝。尤其是在当时永康的电动滑板车行业并不算景气的特殊时期。这批单子无异于雪中送炭，所以每一家企业都不想放弃这块放到了眼前的“肥肉”。
于是，这八家接单企业为了提高自己的竞争优势，纷纷打起了价格战，抱着“薄利多销”的谈判思想，将价格和利润降到了最低点。然而，让他们想不到的是，沃尔玛最终却改变了采购方案—将单子进行分解，并且只向报保本价或亏本价的企业下订单。面对成本的的压力，这八家接单产业有了顾虑，而“深茂”公司则果断放弃了沃尔玛的大单。
事后，深茂公司副总经理胡岩长深有体会地说：“这次与沃尔玛的交手，事实上是泄露了行业和企业的老底，人家对我们产品每一个零部件的成本都了如指掌，洽谈生意就掌握了主动权。”
讲到这里，我们必须要强调一个话题，那就是沃尔玛是如何把握先机，在谈判中占据主导地位的。或许很多人都会感觉气愤，认为沃尔玛的这种商业行为是仗着自己树大根深，依靠大量订单“逼迫”其他企业放弃利润，接受订单。其实不然，沃尔玛掌握谈判主动权的根本原因不在于诱惑的大小，而是它拥有了一个庞大的数据库支持，使其能够利用这些数据找到谈判的针对性，从而才拥有了如此高效的谈判策略。
只有掌控绝对的数据，才能在谈判过程中占据高姿态，以一个智者的角度，运筹帷幄，达到自己想要的目的。
而除此之外，固有的产品认识和传统的谈判经验，都会让谈判者在无意中忽略数据本身的价值。由此，我们不得不说一下，不利用数据，仅仅依靠过去经验和谈判员的弊端。
首先，我们先来说下这种策略的两个先天不足点：
产品知识的积累并不是一朝一夕就能够了然于心的，它往往需要经过多年的谈判经验积累而成，所以对产品认识不足的情况很容易出现在谈判桌上，从而导致在谈判中失去主导地位。而且，由于这种产品知识比较抽象，将之比喻为对产品以及产品所在行业的市场直觉更为合适。而直觉又往往是很难通过言语表达出来的，这就使得我们很难组织出一套权威的术语来说服对方，所以，就很难赢得对方的认可。
更为重要的一点是，要想形成产品知识，还和销售人员有着至关重要的关系。很多的谈判员即便进行了多年的产品销售，也没能形成有价值的产品知识。因此，企业寄希望于培养出优秀的谈判员，其实是一个非常错误的选择，一方面并不能够给企业带来实质性的经济效益，另一方面还养成了企业对谈判员的依赖性。
我国零售企业的利润获得，除了低价采购降低成本外，利润额也是一个极为关键的因素。所以，企业想要从根本上提高利润率，除了掌控采购方面的细节之外，提高商品管理能力，也是重中之重。
从这两点来说，利用传统经验谈判的方式，就显然有些不足以应对这数据狂潮引领下的商业经济谈判了。而且，前文我们已经说过，目前阶段是零售行业整体利润下滑的一个时期。所以，控制采购成本就必然成为这些零售企业提高利润的必须手段。也正是因为如此，国内的零售行业才无法与那些跨国巨头相比。而这，就是大数据所起到的作用。
这些跨国巨头手中掌握了大量的商品信息，并且利用这些数据信息分析制定出了一套行之有效的策略，用来刺激销量的提升，从供需双方的合作方面来提高经营利润。
文章写到这里，所有的问题就都不言而喻了：如果想要在谈判中获得更多的利益，取得更高的价值，那么就必须改变自己的思想，充分接纳和懂得利用数据。产业知识的掌握固然是十分重要的，有利于在谈判中获得更低的价格；而大数据的应用也是必不可少的。如果有一个对产品知识熟悉的销售员，再利用大数据对市场充分分析，就可以在很大范围内对产品未来的销售情况做出一个正确的判断，从而在谈判中灵活转变思维，采取不同的合作模式和价格策略，以及不同的订货量等。进而既维持了供求双方彼此的合作关系，又能保证两个毛利方式之间的平衡，使利益最大化。
因此，将大数据应用在谈判中，改变固有的谈判思维，已经是一个企业想要促进发展，使得企业活络的必经之路。
26.预算思维
时下，一部名为《生活大爆炸》的美国情景喜剧风靡全球，备受年轻人的关注和追捧。剧中讲述了两个精通量子物理学理论的“科学天才”在面对生活中的点滴琐事时，常常产生“迷失在太空”的感觉。当“科学梦想”与“现实生活”交织在一起，纵然是科学天才，也无法真正做到随心所欲。而在现在这个互联网时代，企业却注定要遭遇一场“数据大爆炸”。尤其是会产生大量数据的大型企业和互联网企业，必定会在这场“大爆炸”中首当其冲。那么，我们应当怎样做，才能在这个数据大爆炸的时代中脱身而出，引领潮流呢？
在这一方面，简单说来，我们面对着两个挑战，即技术和商业。
举一个简单的例子，你开着车对着GPS说：“我要找到最近的一家法式餐厅。”然后在接下来的几秒钟内，你会得到自己想要的答案。取得这种效果的背后，所涉及的定位、资料检索、存取、数据交换等一系列动作，都是在“大数据”技术支撑下完成的。
由此可见，“大数据”已然成为了互联网时代一个新兴趋势，将来也必定会有越来越多的企业通过BI等技术对数据信息进行搜集和挖掘。
于企业而言，对“大数据”的处理和分析，我们可以将其规划为，对财务“大数据”的处理和分析。这是因为，财务数据是企业最基本、积累量最为丰富的一种数据。基于这种概念，BI等技术在财务大数据方面也展开了深入应用，并且取得了意想不到的重视，被众多管理软件看好。
全面预算让数据“说话”
财务人员可以称得上是和数据打交道最多的一类职业人。而在这个时代，财务所面对的数据规模将会越来越大，数据类型也将越来越复杂。那么，如何整理与统计这些杂乱无章的数据，让这些数据能够更直观明了地展现在人们面前，并且为企业管理者的经营决策提供有效的科学依据，则成为现阶段我们必然考虑的问题之一。
对此问题，业内人士表示，全面预算管理将是让企业大数据“活起来”的最好方式。之所以这么说，也是有一定的原因的。首先，预算是根据历年的数据和某些调整信息，对未来时期进行分析评测，进而得出的信息。其次，它是由实际业务数据和预算数据相结合与比较之后，而设计出来的一套最佳管理方案。利用这套方案，可以让企业资源得到更充分的利用，从而在未来获得更大的利益回报。
笼统地说，全面预算管理解决方案是在对企业内外部大数据进行收集、处理、控制、分析、整合等的基础上，与其他工具结合，帮助企业更好地利用数据实现战略落地。也就是说，它本身就是一款软件系统。所以，企业在对这种软件进行选择的时候，也要结合自身的发展情况，结合软件所能实现的机能，认真挑选。
这里，我们就有必要解释一下“元年诺亚舟”这款软件了。与其他同类管理软件厂商不同，元年诺亚舟公司提供的全面预算管理解决方案更注重“咨询+软件”服务。首先，这家公司本身就是管理会计出身，他们有着长达12年的数据分析经验，所以，他们更懂得企业需要什么方面的信息。其次，他们还拥有成熟的方案开发和实施团队，可以为企业提供全范围的技术支持和服务。
元年诺亚舟这款软件的出现，使以往传统预算过程中所遇到的“数据庞大且分散”“耗时时间长”等问题得以顺利解决。它通过软件系统，将数据统一并共享在工作平台上。同时，也将生产部、销售部、财务部、管理层等在企业的各种行为数据都集中在这同一平台上，然后相互结合，对数据进行全面的分析，从而实现帮助企业高效地完成数据分解、汇总和合并等操作。
此外，现在市面上其他的一些全面预算管理软件，如元年E7-PLANNING、Hyperion Planning等，也都具有成熟的多维数据库，这就使得软件拥有了强大的自动分析能力。利用这些软件，同样能够通过数据接口自动获取大量的有效数据。
由此可见，全面预算管理对于“大数据”的挖掘具有极大的价值，所以，它具有能够帮助企业提升经营管理的作用。
建设成本：按需采购利用虚拟化平台整合服务器
早在2011年，IBM全球数据中心服务副总裁Steve Sams就曾公开表示，一个企业只有根据自身的建设需求去进行建设，才能最大限度地节省建设成本。他说：“世界上最有效率的数据中心能源利用率应尽可能接近100%，而这其中就约有超过60%的数据中心成本都消费在了物理硬件上。因此，企业的发展建设应该遵循一条原则，那就是根据自己需要，只买需要的东西，不过多地考虑企业的升级和拓展。这样不仅能够节省采购成本，也能够使这些硬件的能耗有所降低。”
2010年，西门子IT解决方案和服务集团提出了一个名为“可持续IT”的解决方案。这款解决方案可以说是按需建设的最佳实例之一。其在北京的数据中心所采取的方式就是分期建设和分步投入，这种方式使得投资的回报率最大限度地得以提升。同时，这种方式在运行前期，并不需要投入大量的硬件部署，而是让旗下的数据中心随着应用需求的增长而扩大数据规模。在这种设计理念的运行下，西门子数据中心的使用成本和管理难度得以大幅度降低，也使得其对数据基础设施的利用效率大幅度提高。
运营成本：绿色节能数据中心将成未来趋势
美国环境保护局估计，在未来的几年内，服务器的耗能量将以几何倍数增长。此外，在Gartner Group公司的一项针对CIO的调查报告中指出：在接受采访的人群中，超过70%的人认为，电力和制冷问题是其数据中心面临的最大问题。短短几年内，其能源花费占IT预算的比例就从8%激增到了48%。在美国，三年的纯能源成本消耗就可以购置一台这样的设备。欧洲的情况更为糟糕，三年的纯能源成本消耗甚至已经购置两台这样的设备。但这种情况并不是开始，在未来，随着电源和散热问题的日益突出，能源将变得越发稀少和昂贵。由此可见，降低能耗支出、构建绿色节能的数据中心，已经成为当前各IT经理所面临的重要问题。
当然，针对这一问题，已经有很多企业展开了行动。
不久前，社交网站Facebook就在普林维尔新建了一座数据中心，这座数据中心最为突出的特点就是其能效最高。有数据表示，这座数据中心的电能使用效率(PUE)为1.073，这也就表示，进入该中心的电能能够更好地被服务器利用。另外，该数据中心还配备了专用的供电设备，从传统的208V普通电源，进化提升为277V的交流电源，这就使得电能进入建筑物后直接接入服务器，完全避免了交流电到直流电的转换，从而避免了电能的损耗。此外，Facebook数据中心的冷却系统全部采用了外部空气进行冷却，空气从换气扇进入，通过过滤网，必要时还会经由“喷雾室”实现湿度的提升。整个冷却系统全部都置放在二楼，空气可以直接吹向服务器，无须风道和空调，直接就使服务器散热问题得以解决，这样就在很大程度上节约了散热能耗。另一个例子则是西门子公司：
西门子北京数据中心的新排风系统也是单纯的依靠冬天外界的冷空气对数据中心进行降温，也大幅降低了数据中心制冷系统的能耗。
同样，惠普新建于科林斯堡的数据中心，利用配备热通道和冷通道遏制系统，将在服务器机柜间的每条通道都设置了冷空气进气口和热空气排气口，保证了机柜间的空气对流循环，使得机柜的冷却效果有所增加。这也大大的节约了能源，降低了冷却成本。
我们相信，未来一定会有更多的企业会采取类似这样的措施对数据中心进行改善，从而真正解决数据中心因规模增长而带来的能耗挑战。
不过，数据中心的规模是决定采用哪种制冷方案的关键因素，IBM公司的Steve Sams表示：“适合于大型数据中心的制冷方案不一定适合小型数据中心，反之亦然。在小型数据中心中，把制冷设备尽可能放置在服务器附近是常见的做法。但在大型数据中心，传统的活动地板和周边冷却器是最有效的。企业在选择解决方案时，也要视具体情况而定。”
维护成本：安全第一，要有长远的战略眼光
2011年4月2日，上海一家电信数据中心着火的信息引起了人们的反思。作为现代通信的枢纽，数据中心的安全工作可以说是头号重点。一旦发生什么意外，所带来的损失将是难以估量的。因此，数据中心应常备防火器材，并按照规定安装自动火警预警装置和气体类灭火器装置。另外，良好的底线连接也是保障高机房安全运行的一个重要因素。所以，企业在对数据中心进行建设和改造时，一定要懂得取舍，压缩成本固然重要，但若是因为安全防护方面的缺陷而引发出安全问题，就有点得不偿失、因小失大了。
随着时间的推移，数据信息的高速膨胀，一些传统的数据中心的硬件设施很难再维持机器的正常运行。为适应企业的成长，数据中心的硬件需要进行更新换代，需要进行更深一步的改良和创新。然而，很多企业为了降低成本、节省资金，而迟迟不肯将硬件设备升级换代。实际上，这种行为是不可取的。要知道，传统的硬件已经跟不上如今的新技术（如服务器虚拟化技术等），强行维系，只会造成数据方面的不足和滞后，从而使自己在与同行的竞争中，陷入被动地位。另一方面，采用虚拟化技术，能使系统复杂度有效降低，为数据中心减少人力资源的投入和成本。此消彼长，企业该如何选择，已经再明确不过了。
有专家表示：“继续在那些老式平台上运行所能节省的开支，与换代所能带来的效益相比是微不足道的。缩短服务器更换周期能够帮助企业节约预算。比如说，虚拟化的服务器补给，能够通过购买少量几台虚拟机来替代大量的旧机器，从而帮助公司节约成本。从长远来看，服务器的更新能大大提高应用软件和服务器整合的水平。更换周期的缩短并不意味着资金的损失，而是意味着，企业能获得更快捷的处理器和其他技术进步优势。”
27.选定思维
你了解你的客户吗？你能分清你的客户群体中哪些是可以长久合作、哪些只是暂时短期的利益相互关系吗？你的营销和广告投入应该针对哪类客户群体，你都清楚吗？
其实，这些问题我们常常都会考虑到。但想要定义出一个答案，却是十分困难的。而企业的经济效益却又与这些问题休戚相关。这是因为企业的战略决策、广告攻势、营销活动都是针对客户展开的，而若是不能真正地将客户合理的定位，这些就等于是空口白话，很难收到预期效果。
全球营销传播机构奥美集团旗下的奥美互动纽约公司董事总经理麦德奇和《纽约时报》作家保罗·布朗合著推出了《大数据营销：定位客户》一书。在书中，麦德奇根据自己对数据分析挖掘工作的经验，详细介绍了如何应用大数据理念、技术与方法辨认出最有价值的客户，并列出了企业如何接触这类客户才能达成最后的合作目的，以及增加其购买欲望的思路。
这就是我们今天要讲的选定思维。选定客户，选定一个可持续发展的客户，就是在为企业挖掘一个可持续挖掘的金矿。只要措施恰当，那么就会有源源不断的金子送到面前。那么，如何去定位客户呢？这就是我们接下来要讲析的内容。
如何定位客户
企业想要做到正确的定位客户，首先就必须先设定目标。这其实就是一个对客户筛查的过程。麦德奇在《大数据营销：定位客户》一书的第二章，通过航空、汽车销售等行业的一些企业案例，描述了通过对数据的开发利用来鉴别客户，对客户的价值给予分类操作，并进行了详细说明。客户有价值与否，我们可以通过一些简单的问答，结合发掘出的数据来辨识。
此外，找到有价值的客户并不代表着就一定能够进行合作。这就涉及如何跟客户交流的问题。所以，确保自己的交流能够激发客户兴趣、产品能够体现客户的喜好并使其产生购买动机，才是对客户定位的重中之重。由此可见，在这个大数据时代，即便企业手中已经掌握大量数据，也依然需要应用定性和定量分析等工具，对客户数据进行筛查，从而找到有价值的客户，并进行合作，为企业带来发展。
当然，对客户的定位工作也并非如此简单。它同样需要制定相关的预算、对数据挖掘分析。这个过程中，可以采用相应的计量经济学模型，在历史角度估算其特定时期的媒体成本和消费习惯，从而确定其特定营销成本的增减以及其在未来发展的趋势，然后综合各方面的数据，对客户进行筛查，定位其是否具有价值。
利用大数据平台去“倒找”目标客户，这听上去有些不可思议。但我们必须得承认，在如今大数据泛滥的时代，无奇不有，只有想不到的，没有做不到的。
就拿2013年5月底举行的一场“2013正和岛岛邻大会”来说，这场峰会，就全面向我们解析出了大数据“倒找”客户的真正含义所在。
在峰会上，北京悠易互通技术广告有限公司CEO周文彪发表演讲，其演讲内容，大致包括以下几个方面：
他说，在互联网行业中，存在一个不成文的说法，那就是产品为王。也就是说，作为一个合格的企业掌舵人，就必须同时成为一个非常出色的产品家。
他还将一款产品的好坏标准定义为这款产品是不是一个行业和企业里面所存在的具体问题。他认为，一款产品，只有能够解决具体的问题，其自身价值才能得以体现。
另外，周文彪还对如何能够让人接受广告，乐意去看广告等问题，进行了深入的探讨和分析，并以其亲身经历向我们阐述了这个问题。
他这样说道：“相信大家都有这样的经历，即当我们在看电视的时候，每当中间插播广告，我们就会起身去倒杯水或者去洗手间。就我个人而言，我是这样做过的。于是，从那个时候我就开始思索，怎样才能让广告变得更有效，能够让客户的产品通过广告真正地呈现在需要它的人群面前。”
接着，周文彪又讲了自己在离开谷歌以后，针对这个问题而进行的一系列尝试和研究。他尤为重点地突出了自己在大数据方面所做的努力。
最终，他将大数据在互联网里面所体现出来的问题归结于几个大类，即：你是谁？你在网上的兴趣、行为是什么？你会对什么感兴趣？
如此一来，互联网就是一个产品，而他的广告技术就解决了这些实质性的问题。
周文彪还非常肯定地表示，通过将大数据和互联网技术相结合，这些问题都能够得到圆满的解决。其依据也很简单，那就是：因为这方面技术的出现，我们就可以在合适的时间，合适的地点，快速找到合适的目标人群，并把这些可能对他们产生用途的广告推荐给他们，呈现在他们面前。
同时，周文彪还重点介绍了这种产品技术所能够实现的几个功能特性。即帮助企业建立属于自己的品牌、帮助企业更精确快速地找到合适的目标人群，以及帮助企业提高自己的销售额，进而使企业获得丰厚的利益。
接着，他又针对产品的这三个特性进行了详细的解说，并将其能够在领域内取得的成果绘出了一幅美丽的蓝图，将这场峰会的气氛烘托到了极致。
而在这里，我们也有必要将产品的三个特性给大家解说一下。所谓的“建立品牌”这个概念，是目前国内产业所不具备的，或者说，是现阶段的很多企业家都在尝试朝这方面发展，并且已经从其中尝到了甜头的。但我们必须承认，在大数据时代的推动下，这已经成为一种不可逆转的趋势，一个时代发展的大趋势。所以，通过互联网创建自己的品牌，无疑是一个很好的选择。
至于精准目标人群，这更是我们今天这章内容的重中之重。而周文彪这场演讲，也为我们在很大程度上阐述了这个问题。寻找精确的目标，其所能带来的影响已经不言而喻了。如果是在大数据还没有盛行以前，想要做到这一点，无疑是痴人说梦，因为其所涵盖的领域，人群太过庞大，根本不是你想做就能够做到的。但是现在不一样了，伴随着大数据时代的来临，利用大数据而产生的一系列平和生态系统，这个问题已经不再是问题。我们利用这些工具，可以准确地知道，我们的目标人群所在。
关于提升销售，重点是要将电子商务利用起来。将电子商务应用于销售，已经是各行各业的一种手段，电子销售所覆盖的范围广，多方撒网，销售业绩自然迅速提升。同时，利用这个新生的平台，构建一个独特的生态系统，还可以将同样的目标人群细分，将那些浏览过你的网站却没有达成合作的人给拉回到你的网站中来，让他们再一次看到你的产品。到目前为止，已经有很多成功的案例表明，利用这一方式能够有效地对企业的销售进行提升。
基于周文彪的演讲，和我们前文中所提到的定位目标的重要性，大家一定对于大数据的作用有了一个系统的认识。没错，大数据对于明确目标客户有着至关重要的作用。所以，这里要借助周文彪演讲中的一句话—希望大家能够对这种新的趋势、新的产品给予足够的重视。只有这样，才能促进一个新的生态系统的出现，才能使大数据的开发利用拥有更好的平台，我们也才能够更好地寻找到目标客户，为自身谋取利益。
