品效协同的困境仅仅是数据“围墙花园”吗？丨数据围墙专题①

　　“前言:随着我国法律法规对于消费者数据愈加严格的重视和保护,未来,不管是品牌广告主还是第三方数据公司,在数据层面也将会面临更多的挑战和危机,而掌握大量数据的媒体平台将会越发强大。

　　当然,目前全行业也正在探讨解决方案及方式,比如起源于美国的隐私计算技术可能是有效的解决方案之一。顾名思义,隐私计算就是指面向隐私保护的计算系统与技术,涵盖数据的产生、存储、计算、应用、销毁等信息流程全过程,想要达成的效果是使数据在各个环节中“可用不可见”,这样就能够在合法合规的范畴之内将数据进行价值挖掘与应用。

　　但是,目前隐私计算发展的并不成熟,未来还有很长的路要走。而横亘在发展前路上的这座大山,品牌广告主及第三方数据公司是必须要设法逾越过去的。品牌广告主侧应该如何去做?第三方公司应该又应该如何去做?隐私计算是否行之有效,未来的发展趋势及挑战有哪些?除了隐私计算,目前还有哪些解决方案?”

酷云互动董事长、CEO CAAC全媒体营销决策联盟秘书长李鹏

　　去年,字节跳动宣布,不再为品牌广告主的任何品牌广告投放提供数据回传受众的device ID的服务,这预示着,在字节跳动体系内投放广告品牌广告主再也不会得到消费者的相关数据。各大媒体平台肯定也会效仿字节跳动逐渐建立自己的数据“围墙花园”。

　　但无论是对于媒体方、第三方数据公司还是品牌广告主而言,数据的终极价值就在于真正实现“品效协同”。因此,如何合法且有效地打通和利用各方数据,依然是未来迫切需要解决的问题,也是焦点。

对“品效协同”定义的理解

　　品效协同,顾名思义,品即品牌和品牌广告,效即效果和效果广告,协同的意思是品中有效,效中有品。

　　品效协同是以企业的增长(增长的含义是企业在一定周期内对重要指标的增长)为目标,达到节约营销预算、提升营销效果的目的。举例:一个汽车企业,可以选择以下重要增长指标作为品效协同的目标:

　　A.汽车的销售

　　B.汽车4S店的到店

　　C.品牌好感度和温度

　　D.其他

　　当前疫情常态下,很多企业把销售作为唯一指标,这个做法略显短期。长期来看,企业不能只为了销售的增长,还应该注重品牌的好感度和温度的增长,这也是品效协同的重要目标。

实现品效协同面临的诸多困境

　　品效协同的核心基础是数据的打通,即媒体端数据和企业端数据的打通,在合法合规的前提下,通过数据打通和模型算法,帮助媒体和企业方实现真正意义上的品效协同,即增长目标有据可证、有据优化。而在目前的市场环境下,实现品效协同面临诸多困境:

　　困境一:媒体建立围绕自己生态的围墙花园

　　诚如前文所述,字节跳动宣布停止回传广告主在巨量引擎投放后曝光用户的Device ID,这个做法的优劣势非常明显。

　　对于媒体而言,优势是更加强调数据的监管,合法合规地保护了用户的数据,同时头部媒体开始进入营销后链路环节,成为超级巨头。

　　劣势则是,对于企业(广告主)而言,无法得到媒体曝光的ID数据。这样就导致了三个层面的问题:

　　第一,企业在自己的数据生态中无法回收数据资产:企业自建的CDP缺失了很重要的数据来源,第三方公司,包括监测公司、CDP技术公司、数据公司都因此受到了挑战;

　　第二,企业的投后评估和媒体决策面临压力:字节跳动的解决方案是建立了字节系的隐私计算平台(Data Hub),如果企业想进行三方的数据监测,只能通过该平台,目前该平台只能提供Reach和TA的部分监测,这个能力相当于数字营销行业10年前的能力,不得不说这个点代表着数字营销行业的一种能力倒退;

　　第三,跨媒体的品效协同无法完成:虽然未来可期的字节Data Hub可以实现企业方在字节系的隐私计算平台上,建立节点上传企业的一方数据(即上述的带有ID的指标数据),来和字节广告曝光的ID在数据保护的前提下进行联邦学习和建模,以得到在广告投放后的归因分析和ROI分析结果。

　　但是,除非企业愿意这样做,并且企业必须只能选择把所有预算都给到字节系,才可以完成品效协同。反之,如果企业的预算给到多个媒体,每一个媒体都和字节一样,相当于企业必须把一方数据放到多个小船上,然后开船到不同的孤岛(每一个媒体就是一座岛)上,然后按照“岛主”(媒体)的规则,在岛上建立企业一方数据的计算节点,和岛主的数据进行打通和计算,由于岛和岛之间是不连通的,所以企业方将进入无比郁闷的阶段,因为你无法真正意义上计算出每一个媒体对于企业重要指标数据所带来的真正转化。

　　以上趋势在2021年会更加明显,目前头部媒体在合法合规监管趋严的基础上,纷纷建立自己的独立隐私计算平台,无论字节还是腾讯、阿里、百度等等,都已经开始了这个“围墙花园”的建立和实施。

　　困境二:企业营销数字化的数据基石不够坚实

　　如果说建立“围墙花园”这一困境来自于媒体,那么第二个困境则来自企业自身。

　　企业数字化是近10年企业在发展过程中的一个重要趋势,就拿营销数字化来说,大量的企业还在品效分割,组织上各自独立,各干各的,同时营销数字化停留在初级阶段,并没有真正建立完整的、闭环的企业一方数据,包括企业重要指标对应的用户ID数据、用户TA(画像)数据等。

　　也就是说,很多企业在营销数字化上,只能开船到各个孤岛上,连企业的重要指标数据,也需要依赖“岛主”(媒体)来支持,才可以初步了解每个媒体各自的转化结果。

　　举个例子:在这种情况下,企业自己的消费者画像如果需要了解,也是媒体的画像来支持,10个媒体提供的画像数据其实是黑箱,不同媒体对用户的理解都是相对片面的,企业看到的将是10组针对企业自身消费者的不同画像数据,孰真孰假无法辨别。

　　再举个例子:企业在A和B两个媒体投放广告,B媒体有转化数据(比如电商类媒体),那么B媒体会把所有的功劳都据为己有,A媒体将一无是处。

　　困境三:数据监管和技术变迁

　　从欧盟的GDPR(一种严格的用户隐私保护法规)到美国的CCPA、再到中国的《中华人民共和国网络安全法》、《信息安全技术个人信息安全规范》、《数据安全法(草案)》、《个人信息保护法 (草案)》等,都意味着全球范围内保护用户数据隐私的法律法规逐渐完善和成熟,这是一个不可逆的过程。

　　从技术角度看,拿手机操作系统为例,无论安卓还是iOS,也都在高版本的系统中,增加了很多用户数据隐私的技术能力。

　　可以预见,随着时间的推移,用户数据从采集到使用,都将在合法合规的前提下,越来越严格。

隐私计算将成为品效协同的新基建

　　2019年,是美国隐私计算开始流行的元年。在这一年,大量企业(广告主)和媒体之间,建立了各种隐私计算的节点,各自的数据不出门(不出库),在满足合法合规的前提下,数据的“可用不可见”让数字营销的品效协同依然可以实现。

　　同样是2019年,中国的金融市场,也进入了隐私计算的元年。数据是互联网金融的核心基础,在国家金融监管和数据合法合规的基础上,各大银行保险机构、各种隐私计算的平台、各种权威的合法数据方等都纷纷下场,基于隐私计算来完成用户信用评估、风险预警等金融行业的刚性需求。

　　从技术角度看,隐私计算技术已经在全球范围内得到大量的验证,利用数据不出门、数据可用不可见等手段,不但确保了合法合规性,也可以帮助营销行业实现品效协同的目标。但媒体方私有的隐私计算平台无法完成全行业全媒体的品效协同,只有实现了隐私计算平台的互联互通才可以。

　　在这个大背景下,中国商务广告协会(CAAC)于2020年成立了全媒体营销决策联盟,并在2021年开启了“品效协同指数”的重要工作。

　　“品效协同指数”对于媒体方和企业方都有着重要的意义。

　　媒体方:通过“品效协同指数”的评定,意味着这家媒体可以在合法合规的前提下,帮助企业方实现品效协同在媒体方数据的使用能力,言外之意,针对这些媒体,跨媒体营销的时候,数据在底层可以协助企业方实现不同媒体对于同一重要增长指标的归因和ROI分析。

　　企业方:通过“品效协同指数”的评定,一来可以加速实现企业方营销的数字化;二来可以帮助企业方建立合法合规的数据资产;三来可以帮助企业方进行组织结构的优化,拥抱数字化转型;四来可以帮助企业方节约营销预算,提升营销效果,即实现“品效协同”。

　　2021年,是中国营销行业隐私计算的元年,很多营销领域的媒体方和企业方已经开始尝试和测试隐私计算带来的新的营销模式,并取得了非常好的效果。国家十四五规划的重要内容之一就是建立数字经济体,而数字经济的核心之一就是数据资产合理化、合法化的最大利用。我们也希望有更多的媒体方和企业方的加入,让困境中的“品效协同”可以真正拨云见日、否极泰来。

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