宋星的数字观
互联网基础服务，提供的是类似于衣食住行、信息交换、交易支付等相关老百姓每日生活服务相关的服务的互联网公司。
他们积累的这些数据，当然是对品牌方很有价值的。
不过，请注意，这些数据绝无可能直接供应给品牌方或者任何其他第三方。
提供这些数据必定违反法律！现在除非不怕刑，没人这么干！
目前的解法，是利用隐私计算的能力，数据不透出，将数据背后形成的能力与品牌营销所需的场景进行结合，从而为品牌营销提供有价值的服务。
简单讲，就是数据是绝对不会出库给任何人的。但互联网公司基于这些数据所形成的数据能力，可以让品牌主根据自己的需要做相当程度的定制，然后用在数字营销上。
- 投放判断：在隐私计算前提下，判断要不要给某个ID投放广告。每个ID背后的用户属性的数据是不透露的，只是提供给品牌主一个是否给这个人投放的决策判断。ID本身实际上也做了多重加密和加盐，确保ID也不会被各方读取或留存，而是只用在此时此刻的广告投放上。这种方式也被称为SRTA，即Safe的RTA。
- 人群画像：注意，是人群画像，不是个体级别的画像。画像之后做用户洞察。
- 人群圈选：圈选人群之后，进行对应的人群运营。具体运营的场景和手段，肯定也是互联网基础服务商提供。这里不细讲，我的大课堂讲的很清楚。
- 做跨生态的联邦学习，然后帮品牌主得到关于消费者更深入的洞察。举个例子，金融行业为例。一个生态（比如美团内），会得出某类人的授信风险，但是因为这个生态的样本量可能并不够，而且属性数据也比较有侧重，因此结论并不一定是真正准确的。多个生态做联合联邦学习，得出的结果准确很多。
- 店铺画像、店铺售卖能力评估等。利用隐私计算基础上的其他第三方数据，比如线下交易支付数据，能够把店铺的画像和售卖能力等，聚焦到某些具体的品类、品牌甚至商品上。这个对于线下快消零售企业而言，具有极高的价值。
因此，品牌的数字营销，尤其是偏重于强调效果而非纯品牌投放的数字营销，要想做出新的花样，跟互联网基础服务公司进行数据相关的合作还是有很大价值的。
虽然有价值，不过品牌方真正深入应用的，少之又少。这个互联网大厂的朋友也跟我透露了其中的困难。
虽然有数据，也有隐私计算能力能够将这些数据变成法律允许使用的数据应用能力，但是品牌主应用的门槛不低，主要在两方面。
第一，数据应用要有场景，很多场景不是天然存在的，而是要提前做策略规划。但是甲方不了解这些数据应用的能力，也就不可能把基于这种能力的场景想出来。这是认知上的阻碍。
第二，对于隐私计算等相关的数据概念，可能太技术，甲方的业务同事，并不理解。理解不了，也就不会去做尝试。这是专业上的阻碍。
我自己对目前品牌方应用数据的能力也有类似看法。
对于一方数据，品牌方总觉得自己有很多一方数据，积累了好多年。实际上，好多年的数据跟没有数据差不多。一方数据的底子是非常薄弱的。
对于二方数据，品牌方不懂如何用，基本上是被媒体端牵着鼻子走。基本上也就是用在选人投放上。
实际上数据的应用，结合隐私计算，能玩的事情太多了，难度也没有想象中大。
但要玩好，也是需要一些扎实的功底的，比如要能玩转一方数据，还要能有基于一方、二方数据的营销场景规划能力。
总之，未来有机会，我把他们带到我们的“纷析前沿”的直播节目中来，跟大家直截了当深入聊。
就先说这么多！
