
依托“出卖隐私”的大数据定位能否助推社群经济?
最近一直在研究社群经济的相关内容,无意间再次看到了有关于付费广告的相关案例,简而言之就是搭建一个平台,用返利的形式拉动用户主动来看广告。随着互联网对于传统产业的改造逐渐深入,广告业这个支撑了传统产业多年的市场也迎来了一个新的可能性。
这种广告背后的出发点是对隐私权的一次反思,即在依托用户隐私的精准广告市场中用户的隐私权究竟由谁来做主?随着大数据技术的快速发展,互联网广告平台通过不断更新广告投放的算法,来提升自己平台的广告投放精准度,然而这个投放的精准度事实上是建立在用户的隐私之上的。
大数据为什么在现在爆发?
在开始这个话题之前,我们需要思考一个问题,那就是为什么大数据在现在爆发,而不是在十年前,二十年前?技术可能是一方面,但是仅仅只是技术限制了大数据的爆发吗?我们可以看到,大数据的真正爆发,和移动互联网的发展基本上是一致的。
移动互联网与PC互联网不仅仅是一个屏幕迁移的过程,而是整个生态的连接和重组,移动终端的便携性和LBS技术的发展,让我们在这个移动互联的时代贡献了大量的数据,我们在什么地方,做了什么,去了哪里,甚至是跟谁在一起都可以通过大数据计算出来。移动互联网除了给了我们一张永不下线的网络之外,还让我们心甘情愿或者不知不觉中贡献出了我们所有的隐私信息。
技术的限制和数据的总量仅仅只是表象,最深层的因素是一切隐私权的出让,正是隐私权的大量出让,得以让互联网公司可以为我们计算出微信好友的距离,打开APP可以立刻定位到我们所在的城市,也让我们可以在社交应用的留言板上看到附近用户的留言信息。随着移动互联网技术的不断发展,用户的隐私权将会被最大限度的挖掘。所谓的精准广告投放正是建立在掌握用户的一切隐私为前提上,只有这样那些繁杂的APP才能知道你在哪,你想要什么,你会买什么。
能否让用户主动出卖自己的隐私?
2014年荷兰某学生开始在网络上贩卖自己的隐私,背后的逻辑很简单,既然无论如何我的隐私都会被互联网公司窃取,并最终被利用到商业化的市场中,为什么我们不自己来卖自己的信息,通过自己的信息来为自己谋点福利。
新一代互联网创业者有一个很大的特征,那就是针对槽点去创业,即什么地方有人吐槽就会有人出来拿出解决方案。隐私权的出卖很明显是一个巨大的槽点,于是一大批付费广告平台就此涌现了出来,有糖就是其中一家比较有特点的。
背后的逻辑其实很简单,还是互联网那套去中介,打破中间层的玩法,即过去的广告主都是把广告费付给媒体,让媒体去投广告,但是最后的效果不可控制。现在广告主直接把广告费分成若干分给用户,每一个看了广告的用户都可以获得报酬,而且效果可以追查,通过追查份数可以很清楚的知道有多少人看了广告。
最近这一年多以来,越来越多的类似于有糖这样的广告平台类APP出现,基本上打着两面大旗,一面是让用户看广告来挣钱,一面是精准化广告投放。前一面旗子是为了吸引那些闲置的人力资源,即想通过网赚的方式,通过利益驱动来获取平台用户。然后通过引导用户在平台上填写自己的各类信息,来为用户进行需求划分,从而吸引针对这些用户的广告主来投放自己的广告。
然而像有糖这样的以广告为目的平台都逃避不了两个问题,一个是如何确认用户填写的是自己的真实信息,另一个是如何保证用户是真的看完了这个广告,而不是点开了之后就关闭掉了这个广告。如果用户仅仅只是像刷单似的点开就关闭,那么很明显广告主们想要达到的目的是无法实现的。
被出卖的信息是否真实有效?
虽然有糖目前专注的多半是视频广告,无法快进不看完也拿不到酬金,但是更多的平台为了拉升广告数量大量的投放文字类的广告,笔者身边就遇到不少人在玩这个,在点开关闭之间内容基本上少有人真正去看。文字类的广告信息如何确保内容被百分百看完是一个需要解决的问题。虽然有糖专注在视频广告可以有效的控制传播的效果,但是对于用户的信息真实性上,并未看到明确的解决方案。
虽然互联网时代大量的用户信息在被“出卖”,但是对于平台方来说也根本无法确保这些信息的真实性,所在大数据在真正使用前需要进行“脱水”,即通过计算去掉其中真实性不明的模糊信息,但是即便如此也无法保证大数据的百分百有效。更何况类似有糖这样的广告平台必然会吸引到大量的“羊毛党”,如果保证自己的平台不被“羊毛党”控制,是一个任重而道远的事情。
社群化或许是类似平台的出路
其实仔细观察我们可以看出来,类似这样的广告平台有点脱胎于网赚组织的感觉,最能吸引到的一群人就是那些立志于从事网赚行业的人群,这一点和微商的最初爆发有点类似,我身边就亲见过不少微商的接盘侠在失败后转而进入了这样的平台。
如果有糖们真的可以解决投放效果的问题,并以此建立起一个互联网广告的新生态,那么这种脱胎于网赚的模式也并非不可取。毕竟无论是羊毛党还是网赚党,虽然他们的利益性目标非常明确,但是这些人毕竟也是商业市场的目标人群,只要有效的解决了传播效果的问题,那么商家的传播目的依然是可以达到的。
在研究社群化的课题时,笔者一直在思考一个问题,那么就是如何维持一个品牌的社群活跃度。从整个商业市场的角度来讲,能够人格化的品牌毕竟有限,不是每一个品牌都可以获得忠实的粉丝,那么提升用户活跃度最直接的方法或许利益可以算是其中一种。只要有效的解决了用户信息的真实性与传播效果,以利益为驱动的社群从现实角度来讲是最简单粗暴和方便操作的。
最早的淘宝客事实上就是一个官方化的网赚模式,也确实催生了一大批淘宝客的发展,如果不是淘宝担心被大的引流平台如蘑菇街和美丽说挟持流量,淘宝客也许依然会生存下来。所以网赚模式的广告平台并非不可取。
但是网赚模式的成长依靠个人力量是没有办法生存的,借鉴淘宝客来说,大的淘宝客平台都是依靠建立自己的流量中心,从而依靠大量的推手来生存的,这是一种典型的流量中心模式,即通过社群的力量将自己打造为一个流量入口,社群中的每一个人都将成为自己的推手,通过海量的推手来获利。
生态把控能力将是考验平台的一大关键
从有糖的发展来看,也正是沿着这一模式在发展,同时借鉴了游戏化的方法打造了一个自己的社群体系,并且为了刺激社群的活跃性,推出了装备和头衔体系算是一大亮点。虽然花样玩法较之过去的网赚有算改进,但是正如前面所说,在认证用户信息的方面和传播效果上依然需要不断改进。
抛开情怀这些东西不讲,这本质上就是一个网赚平台,即要让用户赚到钱又要保证广告主的广告投放效果,这两个问题如果不能有效的解决,再多翻新的花样都无济于事。而且对于用户而言,掌握平台的玩法,学会利用社群的规则有效的建立自己的活跃社群,才是保证自己能够持续获利的关键。
这个玩法和目前O2O企业烧钱买用户的模式并无不同,相同于效果不可控的传统广告投放渠道来说,这种直接把钱分给目标用户的方式也许在一定程度上可以解决问题。但是这个玩法非常考验平台对于生态的把控能力,这是一个多方博弈的商业模式,玩的不好或许会成为一个刷单者羊毛党的天堂,但是如果平台生态可以有效控制,或许能够开辟一个新的社群广告市场。
社群广告市场如何升级产品渠道体系
社群广告市场的生态如何得以形成,我们需要思考除了改变过去的广告投放方式之外,对于传统的产品销售体系能够带来什么改变?传统的产品体系依靠的是层层代理的模式,通过一层层的渠道控制来扩大产品的市场,然而这一做法直接带来的后果就是产品在底层渠道的价格变得非常高,每一层渠道都会加一层价格。
电子商务的兴起除了让每一个普通人都可以开店之外,还有很大一部分原因是因为找出了厂家直供的销售模式。互联网的一体化让厂商有机会通过一个网络平台直接面对客户,而不用再像过去一样依赖渠道的力量,而现在更是可以通过社群的力量直接将客户牢牢掌握在自己的手里,通过社群化的改造与客户形成高度的互动。
社群化生态的形成除了可以改变广告的投放方式之外,在销售体系的优化上将会有更大的潜力可挖掘。正如前面提到的有糖在社群广告方面的探索一样,社群化销售体系的建立最直接的方式就是将利润分配给每一个小社群中心比如有糖的府制,即建立一个分布式中心化社群KOL群体,并通过利益共享的方式刺激每一个社群成员的活跃度。
或许这也是有糖Bestkeep电商推出导购师的目的所在,培养每一个社群中心的会员成为导购师,通过导购师的个人魅力来推动社群的电商化。电商化是目前所有平台获取利润最快的一个方式之一,通过社群广告系统掌握大量精准用户的有糖在这样一块蛋糕面前不可能不动心,于是我们看到有糖推出了Bestkeep电商平台。
平台类社群电商需要可能会面临什么问题
社群电商大致有三个分类,企业类、个人类和平台类三种,这当中平台类社群电商的运营是最困难的,首先它的运营成本是非常高的,一个成功的互联网生态平台的建立,背后是资本力量的支撑,平台的建立需要一个漫长的运营周期,在成功之前需要烧掉大量的资本,尤其是资本寒冬的来临,如果融资无法跟进很容易就消失在茫茫大海中。
除了运营成本和周期之外,平台类社群电商的中心是不稳定的,它是一个分布式的中心化结构,它的权力中心是下放式的,像过去厂家依赖渠道一样,平台也需要依赖每一个分布式社群的KOL,它需要平台建定一系列非常规范的运行规则,然后让社群在这个规则之上自然成形。
从利润角度来说,Bestkeep等平台社群电商目前做的仅仅是通过利润出让的方式来打造一个核心竞争力,通过社群领袖的信任背书来做产品销售,然而这并非一个长久可持续发展的商业模式。通过观察我们可以发现,互联网除了将整个市场连成一个整体之外,商业模式的拷贝是普遍存在的。
对于商家来说,谁能帮它卖出更多的货赚取更多的钱是最主要的,商家对于平台的忠诚度是不存在的,同类平台如果背靠巨头,通过更大的利润出让来破坏市场的话,整个商业生态可能将会面临危机。Bestkeep这样的电商平台在探索社群化之外,除了低价还需要挖掘更多的核心价值,充分利用在有糖广告平台的有糖用户画像,否则在未来的市场中未必可以占据绝对优势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18