id|MarTech月：数据不是营销万金油，千亿级市场背后“人味儿”不可或缺( 二 )_星芒|于轲|mcn|商业化|ip|作者

除了整体的设备数据之外，还有哪些第三方数据值得关注？高晓思：现在大部分流量的载入体都在微信生态内，不管是公众号小程序还是企业微信，所以很多企业在做私域流量运营和数字化建设的过程中，第一站想的就是微信怎么做，一是因为接近于企业的经营指标，二是微信生态对于企业的入驻扶持相对友好。但其实除了微信外，还有很多的生态触点，比如线上电商平台和短视频平台，社交领域的媒体触点等也很重要。
从数据即为企业资产的角度来讲，大家开始需要把不同触点上的授权数据作为企业知识产权沉淀下来。然后我们再在具体的策略落地过程中，把合理合规的数据进行处理和融合。这个过程中，市场上常规用到的是偏行为类的SDK数据，或运营商开放的数据。
线下更多的是企业自己的经营数据比如交易数据，企业实际流量运营较好的时候，会有打通相关ID的设备号。一些头部企业会有完整的私域流量体系，比如顾客去店里购物，会有相关的交易时间点，购买动因和具体价格等数据，可以通过这些做深入的用户分析。但除了头部以外，腰部以下的企业还没有开始做到完善的数字化转型。
王涛：用户数据资产的价值越来越被大家意识到，但政策也在收紧，所以每个平台或者品牌主自己采集到的信息，共享性和开放性是越来越紧的。我们观察到一个趋势，就是平台对于自己内部的数据保守性会变强。分析者希望利用某一平台的数据时，将不得不使用他们的开放平台工具，类似于阿里和京东的ISV体系。平台希望建立门槛，把内部数据圈起来，让各个品牌和合作方在门槛内做精细化运营。从法律上来讲是对的，但这种割裂的现象可能影响到用户体验，因为用户没办法在平台之间享受到所谓的智能推荐。这种时候就需要一些服务商或agency用技术手段去尝试打通平台。
平台圈自己流量的趋势会持续多久？王涛：这个还得看政策的趋向。从数据开放的价值角度，这样的封闭其实不太好，但现在国家希望先把保护做好，再在合规的前提下尝试打通。其实有一些不太敏感的外部数据，也可以帮助品牌做决策。比如基金或投资方要评估品牌表现，他可以在电商上看品牌的市场份额、口碑等等，也可以通过招聘网站看到公司的招聘动向，还可以看公司新获得的专利数量和质量。这些信息都是从多角度去理解公司的质地，且都是早于财报的前瞻性指标。我们把这个逻辑运用在用户身上，消费者在平台上的行为和足迹中也可以挖掘前瞻性指标，背后对应的是人们对产品品牌的态度变化。
许志华：很长一段时间内，大数据行业老想着去获取个体，但其实很多有用的价值并不一定要去触达个体数据。我们是通过统计或公开的、第三方的数据结合在一起变成智能决策的信息。
在垂直行业的数据， DataStory分为4大类，人、货、场、介。人的数据有企业通过CRM和私域掌握了一部分，但大多数都被掌握在头部企业如BAT手中，我们需要跟生态厂商合作来获取。货的数据在整个市面上都很稀缺，线下消费的数据非常分散，现在有电商、O2O之后，公开的销售、价格等数据都可以变成货的数据，我们通过各种合作渠道来整合和打通这些数据。场的数据比如各种店铺的增长、新兴品牌的开设、商圈信息等等，尤其用在研究一个城市和商圈的发展，帮品牌做渠道或市场端的决策时。介的数据比如社媒，小红书，抖音视频上的数据等等。我们做数据工作就是af csa 在打通、融合这几类数据的交叉应用上，帮客户提供智能化的决策支持。
整体数据是相当分散的，哪怕是头部公司。所以数据怎么去打通服务于全社会，是我们需要探索的方向。现在的数据越来越便宜和开放，很大程度上得益于商业应用过程中对平台的反向推动。Datastory做大数据基本上不碰个体级的数据，全是统计级的，这一类数据我们需要花很大的力气去鼓励这些生态商把手里的数据共享，甚至参与到帮助他们变现。经过这些年的努力，整个行业数据应用有了很大进步，几年前10万级别的数据现在可能只需要几百，我对行业发展偏积极乐观，认为数据来源于行业就应该也服务于行业，只要不触及安全法规，大家都抱着open的态度去应用数据，行业就能发展的更好。