数智化的时代已经到来。各大品牌主日益认识到从大数据中洞察商机与趋势的重要性，在自有用户数据建设上进行重金投入。从第一方信息收集到价值互换，从技术升级到信息伙伴合作，品牌主力求以数据驱动快速实现企业的营销全面升级。

在数智化进程中，品牌主如何实现从第一方信息到“零方信息”的成功过渡？如何通过数据合作补充短板，提高精准开发用户能力？如何通过数据引导实现营销传播覆盖面与影响力的双提升？本文为你一一解析。

核心观点提要

1. 数据掘金+用户体验  品牌数智化转型两大推力

2. 用户ID库 从用户定位到隐私安全

3. 第三方数据式微 第一方数据崛起

4. “零方”数据 价值互换基础之上的信息共享

5. AI助力 锁定风险防范+解锁增长机会

一、数据掘金+用户体验  

品牌数智化转型两大推力

对全球营销高管的最新调查结果显示：从大数据中洞察发展商机是品牌数智化转型的两个最重要的因素之一，另外一个是用户体验。全球约有超过37%的品牌主均认为数据机构及其管理是未来数智化转型最重要的方面。

数智化转型是近年商界面临的重大课题，前提由算力、存储和传输构建的基础设施能够为普通公司企业所能承受范围之内，本质是用数据加算法构建与二元空间孪生的数字空间。

数智化转型的第一个层面，是用数字技术重新定义产品、服务与生态。第二层面是用数字技术重新定义组织，并以此为基突破组织边界。第三层面是数字化思维。

正如加里·哈默（Gary Hamel）所言，只要把时间轴拉得更长些、把眼光看得更深些，我们就会发现，企业数智化转型最难、最重要同时对组织影响最大和最深远的是用数字技术重塑组织——用数字平台物化管理思想，用数字社区联接员工大脑，前者强调复制领导思想，后者重在联接群体智慧。

二、用户ID库 

从用户定位到隐私安全 

第一方数据策略对无缝全渠道的用户体验至关重要。全渠道用户体验可以让消费者与品牌方建立无缝连接，无论是线上购物，电话购物还是实体消费。

对于从全渠道用户中收集第一方数据的主要问题在于品牌方如何从全渠道中对其用户群体进行确认。

过去品牌方通常通过邮件、电话来建立内部的用户ID库，这种私人确认信息（PII）数据曾经颇为广告主所倚重。一旦品牌方与其用户建立了价值互换，就可以为用户设立帐户，并且进一步绘制用户画像。

随着这种价值交换的不断推进，用户也希望通过这些数据可以进一步提升其消费体验，所以广告主必须确保这些数据可以帮助提升用户的消费体验，使其更加便捷舒适，同时还要尊重和保护用户的隐私安全。

对于品牌主而言，收集用户信息应该遵循两个原则，即：目标明确，全程透明。

这就意味着品牌主需要和用户明确解释其制定的隐私政策，为什么要收集数据，其用途又在哪里？

三、第三方数据式微 

第一方数据崛起

品牌有机会对评估方案进行优化。第三方数据的逐渐式微意味着很多公司必须对其营销评估方案进行再评估。

品牌应该将这个挑战当作发展的机会，对旧的系统及体系进行改造升级。这也是对未来的一个风险防范，避免因为用户隐私而引起商业纠纷。

内部系统和机制的审查体系应包括审核数据的独立性、建立第一方用户数据库、对KPIs进行审查和测试，推动品牌建设实现长期的商业成功。一旦确立了清晰的策略，广告主就应该选择最好的方案来对营销效力进行监测和评估。

如果第三方数据最终会渐渐退出市场，那么品牌主也许会转而采取计量经济学与建模的方法。目前市场营销混合模型 (MMM)已经可以进行比传统模型更为深入、更广、更快的数据分析。

四、数据合作 

弥合数据差距的必要之选

在后数据时代，数据合作更为重要。今年的WARC评奖活动发现很多入围品牌均将合作伙伴作为补充品牌第一方用户数据的供应方，这样也会让品牌主的营销活动更为有效与直接。

随着第三方数据供应的逐渐枯竭，数据合作伙伴很可能会变得越来越重要，而广告主也会越来越依赖其自身数据的收集和存储。

对于一些品牌而言--特别是那些拥有直接客户关系的公司，第一方数据可以相对容易地获取，而最大的挑战在于数据管理和分析。

但对于其他品类比如食品、饮料等通过中间商销售的快消品而言，获取用户数据又比较难。对于这些广告主，以及其他面临更多短期挑战或战术机会的广告主而言，与数据公司或媒体建立合作从而尽快弥合数据差距就显得十分现实而必要。

五、“零方”数据 

价值互换基础之上的信息共享

APAC地区品牌发现用创新的方法来收集“零方”数据，“零方”数据这个术语由Forrester Research创造，指用户有意与品牌方分享的信息。

当品牌方收集第一方数据时，用户也可以积极分享零方数据，这可以为品牌主提供参考，帮助他们在不使用第三方数据的情况下开发更为个性化的广告营销活动。

消费者在分享数据之前，应对价值互换有一个清晰的了解，以建立对品牌方的信任和信心，价值互换也是营销学的基础思想。

新西兰航空You Say Yay活动通过手机问卷来邀请旅游达人进行现场参观并回答六个个性化问题。最后，他们均能收到来自主办方个性化实用化的旅行建议。

在日本，Lacoste也推出了#为你最喜爱的长袖Polo颜色投票活动，在用户中开展关于时尚偏好的调研投票，通过品牌体验互动来收集零方用户数据。

六、数据引导 

助力营销覆盖面与影响力双提升

让品牌教育/引导性营销活动更有效果与效力。一些2021年WARC的媒体入围品牌采取了数据引导的方式来提升营销传播的覆盖面与影响力。

事实上，到目前为止，在2021年度最佳数据应用类别中入选的所有营销案例中，信息类/教育性是最受欢迎的创意策略。

通过采取数据引导的方式，那些希望在某个方面传达关键信息或引导客户的品牌可以在企业运营中进行更为精准的布局和定位。

但这并不意味着品牌主回避挑战，特别是当涉及到数据隐私及关于用户生活敏感细节信息的处理上。

无论如何，通过利用正确的工具（从位置信息到时间信息），品牌方可以确保其营销推广活动最大程度达到理想的效果。

七、AI助力 

锁定风险防范+解锁增长机会

AI可以帮助品牌主未来对食品行业进行风险防范。

在农民生产力、控制供应链及减少食品浪费方面，数据可以进行极大地提升。同时也可以帮助食品制造商解锁新的增长机会。

Kellogg公司使用AI和ML来探索家庭在疫情期间的饮食习惯。公司与AI Pallette合作研究可以持续追踪食品的数据。研究表明目前用户更为青睐健康而美味的食品，可以在居家过程中享受到食物的快乐。

Kellogg之后又推出了50个最佳食谱，这些食谱均使用谷物作为成分，然后可以后续发掘谷物相关的食品品牌。

值得一提的是，这些食谱不仅适用于早餐，也适用于多种进餐时间与场合。这也让NPD的创新风靡东南亚，他们的食品系列酥脆鱿鱼、法国烤面包得到了用户的广泛好评。

AI Palette的CEO Somubhra GanChoudhuri表示：“自新冠疫情以来，人工智能的受欢迎度愈演愈烈，我可以说品牌对于该技术的兴趣程度是之前的五倍，从亚太、到欧洲，再到美国和拉丁美洲的许多公司都有相同的诉求，因为疫情将他们所习惯的传统线下市场调查搬到了线上。

Ai Plaette同时还通过人工智能技术预测了未来一年食品饮料行业五大发展方向，包括免疫产品、身心健康、抗衰老、植物基和零售和渠道的便利性（如电商和云服务）。

数据的收集、管理与分析是品牌数智化转型最重要的两个因素之一。每位品牌主不仅需要重视数据的基础与支撑作用，也需要在不断的实践中形成数字化思维，从根本上形成数据驱动的真正动力。

利用数据来精准提升营销活动的覆盖面与影响力，不仅是品牌所需，也是大势所趋；从用户端来讲，也是双向高效触达互动的双赢。随着数智进程的加快，相信通过数据掘金会变得更加便捷、更高效也更流畅。