数据化互联网营销和运营
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个人信息保护法落地,精准广告完蛋了?

宋星阅读(4203)

目前看,并不是没有直接关系!

我们先来看看,跟精准广告可能最有关系的法条:

第二十五条的第一段,讲的是为做自动化决策。所谓自动化决策,是指通过程序自动分析、评估个人的行为习惯、兴趣爱好或者经济、健康、信用状况等,并进行决策的活动。

比如“大数据杀熟”,给你推荐的“优惠套餐”,结果比别人的“不优惠套餐”还贵,这其实就是在“自动化决策”上不公平。

这么干,过去不违法,只是受谴责,现在违法了。

但是看起来这一段跟广告本质上并没有特别大的关系,广告只是商业信息宣传,除非有意误导,导致消费者做出了错误的决定的广告,其他的普通的广告,可能你会认为它一般不属于自动化决策的范畴。

但这个第二十五条的第二段,可能跟广告的关系比较大。

由于第二段谈到商业营销、信息的推送也属于自动化决策的范畴,而广告,显然应该属于“商业营销、信息推送”。

因此,第二段规定了广告除了要满足“个人认为自动化决策对其权益造成重大影响的,有权要求个人信息处理者予以说明,并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定”的这个规定外,还要额外地“提供不针对其个人特征的选项”。

那么,现在问题来了,这一条的实施,是否意味着现在大量的自动化的精准广告,比如抖音的短视频广告,抑或是现在的信息流广告,以及各种“精准推送”广告,都要死翘翘了?

回答这个问题前,先看看什么是“提供不针对其个人特征的选项”。

所谓“不针对其个人特征的选项”,是指要给消费者(用户)至少一个选项(选择),那就是不利用他的个人特征的“普通选项”。

比如,你针对我的情况,给我一个“优惠套餐”,也必须把不针对我的情况,也不针对任何人的情况的“大众优惠套餐”给我。让我能够自行选择。

这看起来仍然是从防止大数据“杀熟”而延申出来的条款。精准广告,本质上跟这个事情沾边,但这个说法(提供不针对其个人特征地选项)看起来又不太像是直接针对精准广告的。至于是否这个法条未来也适用于广告投放,还需要进一步的法律解释。(要知道很多法律出来,只是第一步,后面的法律解释同样极为重要。)

尽管有这些模糊性,我还是很有信心地说,至少在很长一段时间内,精准广告不会因这个法律的落地而“完蛋”。

我讲讲背后的逻辑:

第一:目前主流互联网平台上的广告投放,并没有或极少用到直接的或习得的个人特征,也就是用户行为的数据(行为、习惯、兴趣、爱好等)。

与我们所想象的不同,用户的浏览、播放、阅读行为,大部分媒体都没有将这些行为数据作为广告投放的依据。

例如,字节并没有把你看抖音视频的兴趣,作为广告投放的依据。字节的巨量引擎对广告投放进行优化的依据,主要还是依靠人群(并非个体)的广告互动行为做出,类似的,腾讯也都并不是依靠个人在微信上的阅读或者互动行为来投放广告。

阿里比较特殊,在我的理解下,它的“超级推荐”或许是一个需要“改进”的广告产品,但是它的Unidesk的投放,也都是不可能采用用户搜索、查看、购买商品相关的行为的,也不可能采用观看优酷视频的兴趣来用于广告的投放。

之前有从内部同事口中得知知乎似乎之前是实用个人阅读信息作为投放依据的,但是现在可能也不再采用。(不“得罪”知乎的声明:这一段我承认只是听说,无实据)

第二:精准广告的数据,已经早已经不再“个体化”,而进入了“人群化”的时代。

简单讲,广告投放背后的精准的来源,基本上只用到了广告互动行为数据,且并非个体数据,而是人群数据。

背后的逻辑也很简单,广告不需要针对个体极为精准,即使是效果类的精准广告,也需要覆盖一定数量的人群才有意义。因此,个体数据会被集合为人群包,个体的属性也会变为整个人群包的整体属性所展现出来的概率。广告投放,用的是人群数据,而不是个体数据。

第三:媒体平台的精准投放,提供了法律所规定的“不针对其个人特征的选项”。

比如,你可以要求抖音广告、微信朋友圈广告等关闭针对你个人情况的广告投放。它们确实提供了关闭入口,只是这个入口不那么明显,不容易进入。但是,即使你关闭这个选项,也并不意味着没有广告了。你仍然会看到同样多的广告,只是这些广告不再那么具有针对性而已。

当然,这里涉及到另一个问题——精准广告是“opt-in”还是“opt-out”的问题。也就是说,精准广告是默认被打开,然后用户必须手动关闭的,还是默认被关闭,然后媒体必须“求着”用户手动打开的。

我认为,后者(opt-out,即默认被关闭)的可能性实在太小了。原因是,opt-out就等于禁止了精准投放,这直接剥夺了消费者查看更具相关性广告的权利——难道所有人都希望看到的广告是不相关的?我认为并不如此。但更大的可能性,是法律解释要求各个媒体必须提供更容易进入的关闭精准广告的入口。

从这些角度看,精准广告并不会因此而直接被“搞定”。

事实上,今天宣布实施的这个“个人信息保护法”,是之前的第三审的草案,如果我没有记错的话,是在去年10月份已经向公众公布的。这个草案早就有了该法条,在这个法条出来之后,各个媒体并没有惊呼“精准广告”完蛋了。这本身就说明了问题。

总之,数据政策的变化确实很剧烈,但还不至于让精准广告这样一个大的广告体系立即就瓦解。

至于什么营销方式会受到巨大的影响,我专门再开新的文章,或者再开新的课程吧。

请大家继续关注。也欢迎大家讨论。谢谢。

历时4个月、180页+、超40,000字的2021年最新版CDP报告出炉!

fenxi阅读(1833)

纷析团队大概写了4个月,180页+,超过40,000字内容,算是苦力活,但纷析市场团队仍然坚持 “放下世故的圆滑,保持一份童真”的小目标,直接列举报告亮点,请大家自行判断,它是否可以称得上儿童节给各位大小孩一份值得收藏的礼物。

重要提示,本报告分两个版本下载

1)基础版,全员开放,免费下载

2)完整版,仅四类人(学霸、勇士、土豪、同桌的你)可获取,欢迎文末对号入座

01 不问过往,何以成今日

今日份报告,实际上是2019年,纷析智库发布的中英文版本《2019-2020年中国企业私域数据与DMP/CDP白皮书》的升级版。

该白皮书曾引发行业热议,首发参与下载白皮书的裂变传播活动的从业者超过10,000位。(点击了解)

纷析有幸在不同场合听到不少具体的评价:在第一方消费者数据管理平台发展的早期阶段提供基于产品定义、功能架构、数据来源、应用场景、评估标准的专业内容,专业且实用。

一句话总结,甲方说是选品指南,乙方说省下一大笔市场教育的费用。

纷析智库《2019-2020年中国企业私域数据与DMP/CDP白皮书》中英文版

02 或重于泰山,或猝于各位老板的满腔期待

CDP有多重要?

一句话总结,纷析智库认为,CDP是承载企业全链路营销策略的核心,而全链路营销更直接的讲法是,以消费者为中心,数据驱动的从触达、沟通互动、转化到复购忠诚的持续运营,这些都是企业营销数字化转型实打实要干的事。

寻图线索:报告第2章

到了2021年,市场风云变幻,CDP俨然成为企业营销数字化转型的重头戏。我们看到,从上至下,质疑声少了,一致同意买买买,空气里带着一点“不做就错,先做少错”的微妙气息。

但我们却多了些疑问,CDP真的是接棒程序化投放、精准广告、DMP、数据中台、私域流量的新一轮灵丹妙药?

疗效在哪里?能持续多久?

寻图线索:报告第1章

03 成功案例在哪里?

有一点尤其值得思考,这个市场很少听到成功的案例。

是没有成功的案例?还是无法用简单的失败和成功来衡量CDP的价值?在我们看来,更贴近现实的情况是CDP服务商提供的是一个工具,而使用工具和运营CDP本身的能力才是这项工程背后隐秘而伟大的挑战。

我们不止一次听到品牌讨论,CDP是企业营销数字化转型路上的持久战,方向是明确的,但到了具体落地,心是忐忑的。走在前面的品牌人、市场人、IT人、数据人是第一波先锋,各有厉害之处,也各带困惑。

2021年重磅升级版的CDP报告,力求就以下问题提供思路

04 完整版精彩图谱

问:DMP、SCRM、用户行为分析工具、CDP…,新旧搭配,还是n选一?

寻图线索:报告第2章

问:到底哪一个功能模块,可以区分CDP的品质优劣?

寻图线索:报告第3章

问:CDP的数据来源不复杂,但获取的难度是真大

寻图线索:报告第4章

问:如何摆脱“买时容易,用时难”的CDP魔咒?

寻图线索:报告第5章

问:四种典型的营销数字化模式,你属于哪一种?

寻图线索:报告第6章

问:与巨头共舞,如何各取其长?

寻图线索:报告第6章

问:成功的私域运营,做对了哪三件事?

寻图线索:报告第6章

想要解锁以上完整,高清版精彩图示与内容,立即前往下方下载。

05 四类方式,下载完整版

左图为基础版,免费下载;右图为完整版,提供四种下载方式

纷析智库年度报告下载

基础版,包含1-4章,全员开放,免费下载(点击获取基础版报告)

完整版,包含1-8章,支持下列四种方式获取。

四种身份,选择困难?

不如直接戳“这里”,挑战CDP学霸测试?答对5道即可下载完整版。

【宋星大课堂报名中】数据驱动的互联网营销与运营公开课

宋星阅读(5915)

如果您想要查看如何报名,请直接到本文末尾(最新开课时间待定)。

下图:宋星大课堂:数据化营销与运营 知识地图

(下载高清原图请加工作人员微信(见下二维码),回复关键字“知识地图”,并帮忙转发该地图)

宋星大课堂已举办24期!
本次课程中大约有50%的内容被新的内容所取代,而另外50%也进行了重新升级。这可能是吸引老学员返场的重要因素。新的课程强调了从前端(数字营销)到后端(数据化运营)的完整的链路,并给出了利用数据驱动后链路营销,或者更准确地说,是利用数据驱动深度消费者运营的策略、方法与案例。新的课程回答了诸多大家关心的问题:
  • 企业正在处于什么样的数据生态,以及应该构建什么样的数据生态
  • 深度营销和运营的关键数据如何获取
  • 如何利用数据进行更先进更精准的营销投放
  • 如何利用数据优化投放的效果
  • 如何在消费者运营中应用关键数据
  • 如何让“围墙花园”的数据为我所用
  • 如何大幅度促进消费者的转化,以及激活留存的客户,并不断提升他们的忠诚度
  • 私域运营背后的数据逻辑,以及如何让这些数据发挥更大的价值
  • ……

具体的课程内容和报名的方式,见后文。但我要首先感谢2000多位朋友在过往23期的全情支持。在新的一期,我极为期待与新老朋友们相见。

时间地点

  • 授课日期:待定
  • 授课时间:两天均是9:00-18:00
  • 授课地点:待定
  • 特别说明:如果确实因为不可抗力(如疫情)而无法举办的,我们会全额退款。请大家放心。
  • 早鸟报名截止日期:待定

谁来讲

大课堂从第一期开始,都是由宋星全程讲授。

宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖,“互联网分析在中国(www.chinawebanalytics.cn)”博客(原“网站分析在中国”)全文作者,新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会(UNSW Marketing Analytics Advisory Board)委员。阳狮传媒集团特聘顾问、腾讯星河计划顾问、百度集团顾问与钻石讲师、Google mLab顾问、北京航空航天大学特聘教授,也是前阳狮传媒集团数据技术与创新事业部总经理,前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。

作为中国最早的网站分析与优化实践者和推广者,在超过14年的互联网数据分析从业历程中,宋星服务了近百家致力在互联网业务领域取得突破的企业,并撰写了超过260篇业内脍炙人口的文章。他的个人博客“网站分析在中国”(现更名为:“互联网分析在中国”)是互联网从业者必看的网站之一,也是业内唯一一个完全由一个人撰写的专业博客。这一博客在超过11年的历史中获得了近300万的读者。同时,他也创立了互联网数据分析领域拥有超过11年历史的最著名的沙龙:WAW(Web Analytics Wednesday),这个沙龙直到今天仍然是每个月行业从业者的干货盛会。

宋星全程讲授的公开课《数据驱动的互联网营销和运营大课堂》在2016年5月到2021年6月的5年时间内,在北京、上海、深圳、广州和台北等地,一共开设23场,场均超过120人。

截至第23期,有超过580家企业参加了大课堂,目前这一数字仍在上涨。

下图为部分参加课程的企业,排名不分先后。

 

内容进一步升级

课程吸收了前23期同学们的诸多反馈,最新的这次升级,内容会更加聚焦于大家最关心的内容:数据与其应用场景的结合、数据对效果的优化、数据在营销和运营上深入的应用,更多的实操以及当前行业主流的发展热点与趋势。

全部内容共7个大部分,31个子部分,超过100个知识点,以及超过30个精彩的案例。

课程的大提纲(到二级目录)如下图所示。更细的内容提纲,请继续下拉。

详细内容提纲

引言:重回后链路

  1.  营销“话语权”的易主
  2. 消费者的蜕变:碎片化与粉末化的时代
  3. 从“公海”到“私汤”
  4. 营销的链路与后链路
第一部分:数字化背后的数据基础
  • 1. 第一方数据(私域数据):消费者行为的追踪与监测
    • a) 对人的“名字”进行标记与追踪
    • b) 消费者行为追踪的原理(适用于几乎所有用户触点)
    • c) 对人的行为进行追踪(1):基础监测
    • d) 对人的行为进行追踪(2):事件监测
    • e) Web,APP,以及小程序的用户行为追踪
  • 2. 营销与运营的核心度量与KPI
  • 3. 来自企业之外的公域数据
    • a) 数据的提供方
    • b) 数据居间交易
第二部分:数据驱动的高效触达与获客
  1.  数字广告的暗涌:动态化与智能化的广告时代
    • a) 传统互联网广告 vs 现代数字广告
    • b) 人群定向的两种主要数据实现方式
  2. 基于公域数据的精准人群触达
    • a) 精准背后的真相
    • b) 效果类为主的公域数据驱动的广告投放
      • i. 公开RTB——“边缘化”但为什么仍然非常重要
      • ii. 公域数据驱动的广告投放的数字化生态:交易市场、Trading Desk、DMP以及供应方
      • iii. PD——优先交易“不优先”
      • iv. 大行其道的私有RTBv. 效果类投放的Trading Desk:功能与应用
    • c) 品牌类为主的公域数据驱动的广告投放
      • i. AG(PG、PDB):程序化合约投放
      • ii. PA:私有竞价的广告投放
    • d) 公域数据在广告投放生态内的流转
    • e) 典型案例
  3. 基于私域数据的精准人群触达a) 基于私域数据的再营销
    • b) 通过私域数据实现的受众放大投放
    • c) 私域数据投放效果提升的关键要素
    • d) 典型案例
  4. 消费者数据管理体系:DMP(数据管理平台)的原理与应用
    • a) 消费者数据与DMP(营销数据管理平台)【*含少量技术原理讲解】
    • b) DMP的逻辑架构以及企业是否需要自建
    • c) DMP的标签体系以及三种主要选人策略
    • d) DMP的数据激活与应用
    • e) Look-alike人群放大的原理、应用与广告投放
第三部分:流量的数据化运营
  1. 流量渠道的追踪【*含一定的技术原理讲解】
    • a) 流量渠道标记(link tag)与追踪
    • b) 小程序流量的标记与追踪
    • c) APP流量来源的追踪方式
    • d) 特殊类型流量(动态流量)来源的追踪
  2. 流量渠道的经典效果评估方法
    • a) 流量价值的一维评估方法
    • b) 流量价值的Engagement-ROI评估模型
  3. 流量渠道的高阶效果评估方法
    • a) 营销渠道的数字化归因
    • b) 归因分析和实战
    • c) 归因模型和实战
    • d) 跨域与跨设备归因的实现方式
  4. 实战
    • a) 实战1:搜索竞价排名的分析和优化
    • b) 实战2:信息流广告的数据分析与优化原理与实操
    • c) 实战3:流量作弊、识别与保护
第四部分:消费者的数据化运营之一:转化的数据分析与优化
  1. 流量转化的数据化思维方法
  2. 转化的优化一:承接优化——建立有效的流量初期接触转化
    • a) 着陆页优化的最佳实践
    • b) 如何正确使用热力图优化着陆页
    • c) 着陆页构建的核心思维及黄金12法则
    • d) 案例
    • e) AB测试及落地页的AB测试
  3. 转化优化之二:主流程优化——转化核心步骤的构建和流失控制
    • a) 主转化进程优化的思维方式
    • b) 转化漏斗的构建与转化漏斗的分析方式的升级
    • c) 案例(web端和移动端)
  4. 转化优化之三:微转化优化——利用用户微妙的心理变化强化转化
    • a) 微转化分析及优化方法
    • b) 产品介绍页(详情页)策划和优化
    • c) 案例
案例:转化分析和优化的真实沙盘案例
  1.  宏观数据快速诊断
  2. 流量分析与优化
    • a) 流量初步分析
    • b) 流量的Engagement-ROI分析
    • c) 归因分析
    • d) 流量与落地页匹配优化
  3. 主转化进程分析
    • a) 转化漏斗分析与评估
    • b) 转化泄漏点定位
  4. 商品详情页优化
    • a) 商品浏览环节消费者行为分析
    • b) AB测试与优化建议
  5. 购物车及支付优化
    • a) 购物环节消费者行为分析
    • b) AB测试与优化建议
  6. 优化实效与总结
第五部分:消费者的数据化运营之二:深度消费者运营
  1. 长转化耗时情形下的转化优化
    • a) 表面ROI(ROAS)与真实ROI(ROAS)
    • b) 同类群分析
    • c) 寻找真实ROI(ROAS)背后的实时驱动指标
    • d) 基于实时驱动指标的优化案例
  2. 消费者忠诚分析与优化
    • a) 消费者忠诚衡量的核心指标
    • b) 基于参照系流量的复购率分析
    • c) 忠诚度下降的原因挖掘与应对
      • i. 商品角度
      • ii. 流量角度
      • iii. 客户角度
  3. 消费者全链路运营
    • a) 私域流量运营的四种形态
    • b) 消费者全链路运营的执行框架
    • c) 全链路运营业务角度的核心策略
      • i. 诱饵、触点、规则
      • ii. “诱饵”作用的变迁:从以转化为目的到成为深度运营的入口
      • iii. 通过“诱饵”获得消费者ID
      • iv. 触点的价值与营销触点规划
      • v. 规则:宏观策略与SOP
    • d) 全链路运营的数据策略与CDP
      • i. 数据策略的三核心:标记人、认识人、应用人
      • ii. CDP的核心功能架构
      • iii. 在四类触点上分别获取数据
      • iv. 数据的打通与ID匹配
      • v. 人群的分群与深度运营中的标签应用
    • e) 全链路运营的数据应用
      • i. 增强客户运营
      • ii. 运营触点、渠道与流程的自动化
      • iii. 基于私域数据的客户唤回
  4.  案例
    • a) 一个私域流量运营从前端到后端的闭环案例
    • b) 线上全链路消费者闭环运营案例
    • c) 线上线下相结合的消费者闭环运营案例
第六部分:品牌活动与传播的数据化运营
  1. 企业品牌力的宏观衡量
  2.  品牌传播营销(campaign)的数据化运营
    • a) 数字化调研
    • b) IWOM(互联网舆情)的数据分析
  3. KOL与刷量识别
  4. 品牌的私域推广与裂变
  5. 抖音传播的数据机制
  6. 品牌投放前的预评估
Bonus:大课堂的全部数字化资料

之前课程现场回顾

全部照片为大课堂《数据驱动的互联网营销与运营》课程的历次实景照片。

之前课程的评价

 

报名方法

课程全价为10000元/人,在优惠期内为5980元/人(不含发票费用,发票税率为1%)。
方法一:报名方法、费用及报名链接:请联系林森老师微信号18810789122,并注明“大课堂”。
方法二PC端点击链接进入淘宝购买:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a2oq0.12575281.0.0.50111debWlHs9j&ft=t&id=596371685103

方法三移动端可以用淘宝官方APP扫描二维码进入淘宝商店进行购买:

请用手机淘宝扫描上面的二维码购买

方法四:
移动端使用微信扫描二维码进行购买(支持微信支付)

请微信扫上面二维码购买

课程可以开具增值税发票(普通或者专用均可),增值税发票可开普通和专用,但需要额外支付一定的税费(税率为1%)。发票项目统一为:“咨询服务费”。

团购提示

  • 3人团购时间:待定
  • 3人团购价:3人及以上5500元/人(不含发票,发票税率为1%)
  • 团购:如需参与团购,请联系林森老师微信号18810789122,备注“大课堂团购”

其他想要了解

欢迎随时联系我们。联系人:林森老师微信号18810789122,,注明“大课堂”)。