信息|MarTech 营销数据闭环（七）数据合规( 二 ) 红魔|中兴通讯|倪飞|品牌|中兴

一个品牌真正「性感」的地方在于获得了多少消费者的信赖，与多少消费者建立了情感连接，有多少消费者自愿向品牌透露偏好，自愿接受品牌的广告。对于营销人来说，这将是一个全新的市场指标，可量化的企业品牌价值。
为什么前一阵小红书会「封杀」29个品牌，因为他们大量虚构使用体验，不诚信，惹恼了用户，也损害了内容分享平台的核心利益。
未来也许，这样的事情还会发生，而市场会用脚投票，教育那些「短视」企业，奖励追求长效价值的品牌。
去年，Forrester根据日渐敏感的个人隐私，提出了「零方数据 zero-party」的概念，今天，我认为这是每一个营销人都应该理解的概念。我们都听说过一方、二方、三方数据，主要是根据数据生产方、归属方来划分的，而「零方数据」是从另一个维度来定义，是消费者为了获得个性化服务，主动分享给品牌的数据。

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「零方数据」的好处包括：
（1）准确：相比较根据AI算法推断出来的数据，「零方数据」更加符合消费者预期，也不用解释为什么，因为这就是消费者想看到的；
（2）合法：越来越严的政策监管，消费者的「民智觉醒」，让那些铤而走险的企业违法成本越来越高，越来越难，即使 12 分小心也难逃恢恢法网。而被标记为「零方数据」则可以避免麻烦。
虽然「零方数据」优点多，但数据规模偏小却是个缺点。
根据「帕累托法则」，我们知道这个世界是不平均的，20%的核心消费者贡献了80%的利润，这20%是信任品牌的人，是愿意与品牌分享数据的人，也相信品牌会善用他们的数据。
很多营销人担心这会降低品牌对用户的理解，但想一想即使只有20%的人授权了「零方数据」，而这些人都是品牌绝对核心的，最有可能转化和复购的用户，而这些用户呈现出来的数据，才是对企业做出正确决策最有价值的数据。
另一方面，授权「零方数据」的比例越高，单个用户价值也会成比例升高。下图是海外一家研究隐私授权的公司针对电商业务做出的数据估算。
一个月UV1500万的网站，如果有40%的用户选择授权信息，最终会有600个用户购买，平均客单价30美元；当通过优化服务，与用户建立更多信任关系后，有60%的用户选择授权信息，此时会有900个用户购买，平均客单价达到45美元。
做一道简单的算术题，50%的信任提升，换来的营收从600 * 30=18000，提升到900 * 45=40500，提升率125%。
未来，「零方数据」将是品牌价值的试金石，要思考如何让用户毫无顾虑的信任自己，如何能服务好信任自己的用户，而不是眉毛胡子一把抓，忽略了核心用户，惹恼了潜在用户。
PIPL真正打击的是偷偷摸摸的「灰产」，靠投机取巧或窃取用户信息牟利的人，对于真正想要打造品牌价值的企业来说，不是「寒冬」，而是「方兴未艾」。
二、隐私保护的典型场景1. App、H5、小程序埋点数据收集场景在App、H5、小程序（下文统称App）中涉及到收集用户信息的，必须公开隐私政策等收集使用规则并获取同意。
依照《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》，以下行为可被认定为“未公开收集使用规则”：

在 App 中没有隐私政策，或者隐私政策中没有收集使用个人信息规则；
在 App 首次运行时未通过弹窗等明显方式提示用户阅读隐私政策等收集使用规则；
隐私政策等收集使用规则难以访问，如进入 App 主界面后，需多于 4 次点击等操作才能访问到；
隐私政策等收集使用规则难以阅读，如文字过小过密、颜色过淡、模糊不清，或未提供简体中文版等。

以下行为可被认定为“未明示收集使用个人信息的目的、方式和范围”：

未逐一列出 App （包括委托的第三方或嵌入的第三方代码、插件）收集使用个人信息的目的、方式、范围等；
收集使用个人信息的目的、方式、范围发生变化时，未以适当方式通知用户，适当方式包括更新隐私政策等收集使用规则并提醒用户阅读等；
在申请打开可收集个人信息的权限，或申请收集用户身份证号、银行账号、行踪轨迹等个人敏感信息时，未同步告知用户其目的，或者目的不明确、难以理解；
有关收集使用规则的内容晦涩难懂、冗长繁琐，用户难以理解，如使用大量专业术语等。
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