长效增长趋势下，如何看待企业营销资产的定义和价值？
Q1. 数字化语境下，您认为企业可沉淀、应用及增长的营销资产包括哪些？
Q2. 如何看待营销资产对企业发展的重要性？
Q3. 有实用价值的营销资产应满足哪些条件？
Q1. 数字化语境下，您认为企业可沉淀、应用及增长的营销资产包括哪些？
Alence Lee，联合利华资深总监、集团数据及数字化营销负责人
营销资产中最重要的是品牌资产，其不仅代表品牌定位、独特价值点，更是企业估值时的重要参考。
想要在消费者心目中建立品牌心智，也就是说，要建立品牌资产，那就需要三个方面的营销要素支撑，分别是：
1. 消费者资产：即传播中触达到的每个消费者及其对品牌感知的维护；
2. 内容资产：即品牌在营销通路中所创造的一切内容形式；
3. 消费者触点资产：即品牌和消费者互动的场域（如抖音小店、蓝V号、微信社群、公众号、天猫旗舰店、品牌号等）。事实上，只有品牌的私域场域，才能真正被设计、运营、管理、优化。公域的消费者路径，会根据平台的规则而改变。
孙宁，IBM市场部数字营销总监
对品牌而言，有意识沉淀并管理应用营销资产是驱动长效增长的重要手段。具体而言，营销资产可大致分为两类：一是品牌方积累和挖掘的营销数据资产，二是品牌方的内容资产。
营销数据资产主要包括营销活动运营数据、客户对活动的反馈数据以及销售数据，这类资产能基于数据分析帮助品牌有的放矢制定长短期的市场营销计划，服务于不同时期的企业目标。
品牌方的内容资产主要表现在对内容的创造能力，不仅指创意能力，还要有针对不同细分客户，精确定位自身产品市场价值的能力，需要通过品牌内部的协同合作以及对营销生态的持续经营来实现。
李辰，点正CEO
今天，品牌在数字化营销和运营过程中的每一步都能被记录并沉淀为营销资产。营销资产具体可分成ID类数据和BI（Business Intelligence，商业智能）类数据。
ID类数据：今天一切营销资产都以特定ID为记录载体，品牌触达的消费者、传播内容等都会被数字化手段记录，形成如人群ID、内容ID等数据。
BI类数据：营销、销售等业务过程中沉淀并累积到能形成趋势洞察的BI层级数据，如销售、流量、访客、人群等相关报告、以及每日的打折率、价格表、货品SKU分布等。
施京松，Hypers高级副总裁
营销资产代表了企业对以数据为基础的营销驱动和驾驭能力，大致分为可量化和不可量化两类。
可量化的消费者资产是营销资产的核心，它围绕消费者在营销路径中一系列触点，通过数字量化收集、分析等步骤，形成连续比对分析和可直接应用输出的关键能力。
不可量化资产更多与品牌相关，尽管已有如知晓度、美誉度等调研评估指标，但从整个营销体系看，仍是较难量化且直接应用的部分。
梁丽丽，《程序化广告》作者、“广告从业者自习室”公众号主理人
围绕“营销效益最大化”可将营销资产由上至下分为财务层面、客户层面、资源层面和团队层面。
1. 财务层面：营销效益对应的财务指标为“客户增长”和“收益增长”，即要建立获客体系（如渠道和成本优势等）及客户生命周期管理体系（如LTV最大化、活跃度最大化等）两大营销资产。
2. 客户层面：基于客户的营销资产，包括良好的购买体验、品牌形象和市场知名度、口碑，以及共赢的经销关系（对于部分企业）。
3. 资源层面：分为流量、技术、算法、运营和数据资产，其中数据最为基础和核心，特别是不断经历更新、分析、挖掘、再处理的“活数据”；流量资产指用户流量池，并配合企业自身的技术、算法和运营资产，以最小成本获取客户和收益最大化增长。
4. 团队层面：即建立团队核心（营销）能力的标准和机制，不应因团队成员的去留而产生影响。
Q2. 如何看待营销资产对企业发展的重要性？
叶丹芃，老板电器CMO
营销资产是“生意增长的超级引擎”，用户、数据及独有心智标签之间所产生的规模效应形成不可复制性，成为企业的竞争壁垒。例如，老板电器的中式烹饪曲线数据库，可通过传感器实时探温和AI精算精准解构和还原菜品烹饪流程，通过标准化和数据化使烹饪更易掌控。
此外，随着数字化、智能化产品的普及，使用中所形成的丰富的数据标签，可持续优化产品，构筑起高用户迁移成本。数据反馈也可反向精准指导产品规划和开发，降低创新研发成本，提升开发成功率，并有望缩短品类的成长期。
李辰，点正CEO
营销资产的高效管理和应用，不仅能有效提高广告投放效果，还能对企业的产品、创意、策略等整个生意层面起到推动作用。
ID类数据的核心价值在于应用，当ID类数据积累到一定程度后，便可进行聚类和归因计算，提升品牌对单一人群跨渠道、跨触点、跨时间沟通的准确性和连续性。
BI类数据的核心是Benchmark（基准），当品牌累积的BI数据足够强的时候，便可基于历史数据的建模预测未来销量、搜索和内容等趋势。
邢昊，GrowingIO副总裁
首先，在供大于求的市场竞争中，营销资产是企业构建新核心竞争力的必要筹码。
其次，营销资产是倒逼企业供给侧改革的筹码。企业没有营销资产就无法驱动智能制造；反之光有数据而缺乏有效的触点互动，也不能倒逼柔性制造。
最后，营销资产是企业在产业链中重新定位的筹码。正如DTC只占不到5%的市场总量，却凭借消费者数据在产业链中成为优势者。
因此，从长期价值看，所有企业都需要建立营销资产，不分体量。但对中小企业而言，如有融资需求，营销资产会更加重要，因为会关系到公司估值；如无融资需求，现阶段可先关注与增长指标密切相关的部分营销资产。
陈敏锐，创略科技首席解决方案专家
任何企业都要先把业务数据化，再把数据资产化。因为今后企业做的所有事情都离不开数据资产，所以数据资产化，如营销资产沉淀的重要性是毋庸置疑的。
因此，当企业的生存危机感没那么强时，一定要建立包括数字资产在内的营销资产，减少有效数据的流失。
梁丽丽，《程序化广告》作者、“广告从业者自习室”公众号主理人
营销资产能够帮助企业在整个营销流程中，更好地提升差异化服务和购买体验，降本增效。
理论上营销资产是任何一家企业都应具备的，是每家企业最宝贵的财富。但很多企业往往容易被当前的一些市场红利所迷惑，忽视了其重要性。
吴俊，《一本书读透Martech智慧营销》《程序化广告实战》作者
数字化时代，企业可通过营销资产的管理和应用，全面发掘潜在消费者需求，并从自身产品解决方案的营造去推广和销售产品，全渠道影响消费者心智促进其购买；与此同时，从360度全触点，实时、互动、闭环、协同、量化智能、优化消费者体验，促进消费者获得价值提升，进而带来企业生意增长和用户资产持续沉淀的良性循环。
Q3. 有实用价值的营销资产应满足哪些条件？
Alence Lee，联合利华资深总监、集团数据及数字化营销负责人
营销资产一定是可被计划、可有目的地去策划和运营的，这是其形成并产生价值的前提。
例如，营销中的热点事件，对于大部分品牌而言，由于缺乏既有方法去预测、捕捉，难以实现精准的计划和运营，就不一定会变成资产。
崔晓波，TalkingData创始人&CEO
特定的场景，是营销资产尤其是数据资产形成并产生价值的前提条件。企业需要不断依靠场景为算法提供数据反馈，从而形成数据资产的沉淀和闭环机制，如事先厘清特定场景里数据产品以及服务的定义、数据场景和数据模型的价值对业务的增益衡量等问题。所以有场景才能跑出闭环，才能验证数据价值，才能把它资产化。
施京松，Hypers高级副总裁
真正可推动业务增长的营销资产必然具备以下特点：
1. 能够连续在多渠道抓取、统计及分析，且打通后结果可归因到统一用户ID上；
2. 在不侵犯用户隐私前提下，理解用户行为和自身品牌、产品上的关联性，通过互动和服务不断提升品牌和产品好感度，促使用户转化为客户甚至忠诚客户；
3. 营销资产数据化，据此形成足够消费者视角的洞察，优化自身营销模式或手段，形成差异化市场营销方法论，甚至反哺产品优化；
4. 基于线上线下融合模式，营销资产在全程可做到不断被大规模技术系统级别的数据算法输出和调优，同时符合现有隐私保护法律。
邢昊，GrowingIO副总裁
营销资产概念背后实则是企业经营思路的颠覆。如今，每个企业都在做数字营销，却很少能将其当作资产沉淀、积累下来。营销中的触点、内容等仍被当作即用即走、随用随扔的工具或素材，并未形成资产。
就如农民辛苦种地挣的只是当年粮食收成，而地主却因拥有土地而持续产生更多收益。近年来大部分企业是“耕作思维”，不停耕作，即耕即得。如果有“土地思维”，就会考虑地利、肥力、轮耕的可持续发展的问题，企业任务应该是找更多的地。
陈敏锐，创略科技首席解决方案专家
1. 企业必须有导向正增长的完整规划设计，即在建立资产体系时需考虑能否在拉新、裂变、选品乃至关联销售上产生影响。
2. 所有营销规划要达成两个闭环，一是在IT层面上打通构成链路闭环；二是在营销和运营层面上形成业务闭环。
3. 资产要能够数据化和智能化，否则就无法沉淀下来以及利用AI模型化。
巨量观察
营销资产沉淀和管理已成行业共识，无论是品牌方、服务商抑或是行业专家，都认同营销资产对企业长效增长的驱动力。在具体应用层面，营销资产能帮助企业更全面挖掘消费者/客户需求，提升触达和沟通的连续性和准确性，优化消费者/客户体验和广告投放效果，并能基于数据为品牌提供策略侧的参考和依据。
对于营销资产的具体分类，虽然行业各方尚未形成统一的标准，但在数字化营销的今天，营销资产的分类存在2条主线：
1）围绕数据这一主要呈现形式，营销资产可分为ID类和BI类、量化和不可量化等；
2）从营销中的关键要素看，营销资产主要可分为消费者关系资产、内容资产、技术和人才资产等。
然而，要让营销资产发挥实用价值，从架构层面，企业须构建资产经营思维，并基于自身业务制定导向正增长的完整规划；从应用层面，可被计划和运营是营销资产对企业产生价值的前提，且需要对营销资产进行有效度量、洞察，并基于特定场景应用和优化。
