作者

安杰洛·卡帕

高级数据与分析顾问

ARTEFACT

作者

卡斯特·普伦斯

高级数据与分析顾问

ARTEFACT

在数字分析的早期，隐私这一概念大多被忽视。但如今，隐私变得越来越重要，这也是理所当然的：大多数消费者不再希望自己的每一步（数字）行动在未经同意的情况下被追踪。尽管这给作为营销人员和数据分析师的我们带来了更多挑战，但我们正迈向一个尊重终端用户隐私的领域，这无疑是一件好事。

随着新规的生效，企业必须就其收集哪些数据、为何收集以及如何使用这些数据保持透明。此外，用户必须能够像同意条款那样轻松地选择退出。因此，营销人员面临着可用于工作的经授权first-party 大幅减少的局面。

我们相信，利用少量经用户同意first-party ，通过人工智能建模来预测结果，才是未来的发展方向。这意味着利用机器学习算法构建模型，从而从小型数据集中提炼出有价值的洞察。

以下是一些具体例子：

  • 预测客户流失：通过利用多种数据点（例如客户购买记录、网站互动情况以及客户服务互动记录），人工智能模型能够预测哪些客户最有可能流失。企业可以利用这些信息针对这些客户开展留存活动，从而有望将其留住。

  • 识别客户群体：为了帮助企业更有效地开展营销和销售活动，人工智能模型可以根据客户的人口统计特征、兴趣和行为来识别客户群体。这可以通过多种数据点来实现，例如客户购买记录、网站互动情况以及社交媒体活动。

  • 个性化产品推荐：人工智能模型可用于为每位客户提供个性化的产品推荐。这有助于企业提升销售额并提高客户满意度。实现这一目标可以利用多种数据点，例如客户购买记录、网站互动情况以及产品评论。

以上仅是几个例子，展示了如何利用人工智能和建模技术，在充分利用用户已同意提供的少量first-party 的同时，仍能保护用户隐私并获取有价值的洞察。如需进一步了解隐私和数据收集的相关信息，请阅读这篇 文章。 

不过，必须记住，这些工具的效果取决于其训练所用的数据质量。若想以负责任且符合伦理的方式使用人工智能和建模技术，首先需要与客户建立信任，并以透明且符合伦理的方式收集数据。以下是一些值得注意的建议：

  • 致力于与客户建立基于信任和尊重的长期关系。这意味着在数据的收集、使用和保护方面保持透明。这也意味着让客户能够掌控自己的数据及其使用方式。

  • 以负责任且符合道德的方式使用数据：这既有利于您的业务，也有利于您的客户。这意味着利用数据来提升客户体验并解决现实世界中的问题。这也意味着要意识到数据收集和使用可能带来的负面影响。

  • 在数据收集和使用方面保持透明：再次强调，请明确说明您收集哪些数据、为何收集以及如何使用这些数据。这意味着要以清晰简洁的方式向客户披露这些信息。

  • 尽可能使用匿名化和汇总数据：这有助于保护个人用户的隐私。

  • 使用数据加密：针对所有敏感数据，例如个人数据和财务数据。这有助于防止数据遭到未经授权的访问。

  • 实施数据安全措施：以保护您收集的数据免遭泄露和盗窃。这包括使用强密码、防火墙和入侵检测系统。

回归本源，拥抱未来

数字数据向来不完美——将来也依然如此。但这没关系！这仅仅意味着，如果我们尚未找到有效解决某个具体问题的方法，我们随时可以重新开始。关键在于转变思维方式，采用一种全新的数字分析方法：这种方法应更加尊重用户隐私，更专注于解决现实世界中的问题，并更加警惕我们行为可能带来的意想不到的后果。

与其费心寻找收集客户数据的新花招、漏洞和工具，不如回归基本。要接受这样一个事实：你不可能了解客户的每一个细枝末节。 学会利用已掌握的信息，并借助人工智能和建模技术加以优化。但只有当这些举措带来的益处能惠及你和公司之外的群体时，才应付诸行动。此外，要警惕自身行为可能引发的意想不到的后果。若利用数据解决一个问题，务必意识到这可能对其他领域造成的潜在负面影响。

Artefact 的诸多用途

对我们而言，数据关乎人。这一点永远不会改变。如果您在探索数字营销和/或数字分析这一新时代的过程中需要一些（或很多）帮助，请随时联系我们。我们致力于助您取得成功。我们的工作方式包括：

  • 制定与您的业务目标相契合的数据战略；

  • 实施数据收集和管理流程；

  • 利用人工智能和建模技术从数据中挖掘洞见；

  • 构建和维护数据仪表盘及报告；

  • 培训并支持您的团队。