インターネットブランドマーケティング（ブランドマーケティングにおけるデータの応用について、大手インターネット企業と話をして非常に有意義な時間を過ごしました）

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私は午前中ずっと、基本的なインターネットサービスを提供する会社とチャットをしていました。素晴らしい経験となり、多くのことを得ることができました。

インターネット基本サービスは、衣食住、交通、情報交換、取引決済など、人々の日常生活に関わるサービスを提供するインターネット企業によって提供されています。

彼らが蓄積するデータは、もちろんブランドにとって非常に価値があります。

ただし、このデータはブランドやその他の第三者に直接提供されることはありませんのでご了承ください。

このデータを提供するのは違法です!罰を恐れていない限り、今誰もこんなことはしないでしょう!

現在の解決策は、データを公開せずにプライバシーコンピューティングの力を活用し、データの背後に形成された機能をブランドマーケティングに必要なシナリオと組み合わせることで、ブランドマーケティングに価値のあるサービスを提供することです。

簡単に言えば、データは誰にも公開されることはありません。しかし、これらのデータを基にインターネット企業が構築したデータ機能により、ブランドオーナーは自社のニーズに合わせてデータをかなりカスタマイズし、デジタルマーケティングに活用することが可能になります。

これらのデータ機能には、次のような一般的な機能が含まれます。

• 配信判断：プライバシーコンピューティングを前提に、特定のIDに広告を配信するかどうかを決定します。各 ID の背後にあるユーザー属性データは公開されず、ブランド所有者に、そのユーザーに対して広告を掲載するかどうかの決定権のみが提供されます。 ID 自体は実際には多重に暗号化され、ソルト化されているため、ID が第三者によって読み取られたり保持されたりすることはなく、現時点では広告にのみ使用されます。この方法は、Safe RTA (Safe RTA) の略である SRTA とも呼ばれます。

• 群衆のポートレート: これは個人レベルのポートレートではなく、群衆のポートレートであることに注意してください。プロファイリング後、ユーザーの洞察を実施します。

• 群衆の選択: 群衆を選択した後、対応する群衆操作を実行します。具体的な運用シナリオと手段は、インターネット インフラストラクチャ サービス プロバイダーによって確実に提供されます。講義で非常に明確に説明しているので、ここでは詳細には触れません。

• エコシステム間の連合学習を実施し、ブランド所有者が消費者に関するより深い洞察を得られるよう支援します。たとえば金融業界を考えてみましょう。エコシステム（Meituan など）は、特定のタイプの人々の信用リスクを導き出しますが、このエコシステムのサンプル サイズが十分でない可能性があり、属性データがより集中しているため、結論は必ずしも真に正確であるとは限りません。複数のエコシステムが共同で連合学習を実行すると、得られる結果ははるかに正確になります。

• 店舗のポートレート、店舗の販売力評価など。オフライン取引の支払いデータなど、プライバシーコンピューティングに基づくその他のサードパーティデータを使用することで、店舗のプロファイルと販売力を特定のカテゴリ、ブランド、さらには製品に重点的に配置できます。これは、オフラインで日用消費財を小売する企業にとって大きな価値があります。

つまり、インターネット基本サービス企業は、2つの「決定的な武器」を手にしているのです。まず、彼らはデータを持っており、それは確かに非常に大量のデータです。ただし、これらのデータは基本的に独自の焦点を持っています。強力な位置情報データを持つもの、強力な取引データを持つもの、強力な行動データを持つもの、強力なコンテンツデータを持つものなどがあります。しかし、完全なデータ機能を備えた企業はありません。 Alibaba、ByteDance、Tencent はいずれも完全なデータ機能が欠けています。第二に、プライバシーコンピューティング機能を備えているため、インターネット基本サービス企業のデータの包括性を大幅に高めることができます。自分が所有していない種類のデータについては、プライバシー コンピューティングを使用して他のエコシステムと協力したり、サードパーティと協力したりできます。

したがって、ブランドのデジタルマーケティング、特に純粋なブランド投資ではなく成果を重視するデジタルマーケティングで新しいアイデアを生み出したい場合、データに関してインターネットインフラサービス企業と協力することは依然として大きな価値があります。

価値あるものの、実際にそれを深く適用しているブランドはごくわずかです。この大手インターネット企業の友人も、その困難さを私に話してくれました。

このデータを法律で認められたデータ応用機能に変換できるデータおよびプライバシーコンピューティング機能は存在しますが、ブランド所有者がそれを適用するためのハードルは、主に 2 つの点で低くありません。

まず、データ アプリケーションにはシナリオが必要です。多くのシナリオは自然には存在しないため、事前に戦略的な計画が必要です。しかし、当事者 A はこれらのデータ アプリケーションの機能を理解していないため、これらの機能に基づいたシナリオを作成することができません。これは認知的障壁です。

第二に、プライバシー コンピューティングに関連するデータの概念は技術的すぎるため、当事者 A のビジネス パートナーには理解できない可能性があります。理解していなければ、挑戦しないでしょう。これは職業上の障害です。

ブランドが現在データを活用する能力については、私も同様の見解を持っています。

ファーストパーティデータに関して言えば、ブランドは常に、長年にわたって蓄積されてきた大量のファーストパーティデータを保有していると感じています。実際、長年のデータは、データが全くないのとほとんど同じです。一方の当事者のデータ基盤は非常に弱い。

ブランドはセカンドパーティデータをどのように活用すればよいか分からず、基本的にメディアに主導されています。基本的には、配置する人材を選択する際に使用されます。

実際、データの応用とプライバシーコンピューティングを組み合わせると、さまざまなことが可能になりますが、その難しさは想像するほど大きくはありません。

しかし、それをうまく活用するには、ファーストパーティ データの操作能力や、ファーストパーティ データとセカンドパーティ データに基づいてマーケティング シナリオを計画する能力など、確かなスキルも必要です。

つまり、今後機会があれば、彼らを私たちの生放送番組「分析の最前線」に連れて行き、皆さんと直接、深く話し合うつもりです。

今のところ私が言いたいことはこれだけです！

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