關於大資料變現的一些思考（下）
資料資產變現是指企業通過自身擁有的資料進行的商業化變現。我始終認為資料已經是新的生產力，企業應該把最大的資源、最全的資料，首先用於自身，讓資料驅動業務發展。接下來才是去想如何做商業化變現，不能本末倒置，當然，核心業務就是資料變現的企業另說。
線上廣告
從入口網站開始，線上廣告模式的變現就是很多網際網路公司收入的主要來源，現如今，全球和國內廣告收入的一二名都是網際網路公司。
最常見有兩種廣告方式，一個是品牌（合約）廣告，一個是效果廣告。
品牌廣告是從傳統的線下廣告、電視廣告發展而來的，按曝光量來計費，客戶的核心訴求是在固定投入的前提下最大化對目標使用者的曝光量。效果廣告則是按效果計費，客戶的核心訴求是以較低的轉化成本達成較高的轉化規模。比如我們經常看到的視訊貼片、門戶banner、App開屏等廣告多屬於品牌廣告方式，而通用搜索、電商搜尋、資訊流等廣告採用效果廣告方式居多，當然也有融合的，比如資訊流廣告也存在一部分品牌廣告。
有流量就可以做廣告，但品牌廣告方式下，如何在滿足曝光量的同時，定位到客戶的目標使用者，最大化利用自身流量，效果廣告方式下，如何在提高客戶轉化效果的同時，最大化自身廣告收入，都需要資料來支撐。
這裡引申出廣告變現模式的兩大前提：使用者體量和清晰且有價值的目標人群。
要做這個生意之前，首先是要對自己的使用者體量有認識，體量太小自己做廣告平臺投入產出比太低。其次是要能對自己的使用者有深度洞察，資料不好連自己使用者的畫像都做的不準，這門生意也做不好，比如明明自己的使用者大多是中小學生，卻接了汽車廠商的廣告，自己的使用者大多是中年男性，卻接了麥當勞的廣告。
這也是為什麼線上廣告市場可以算是網際網路大廠的自留地，既有大的使用者量，又有沉澱下來精準的使用者資料。那如果有精準、全面的資料，卻沒有流量，還有什麼方式做變現？
營銷優化
廣告營銷市場的規模非常大，企業在營銷方面的預算，往往比採購技術產品大很多，這也是很多廠商依仗著資料往營銷優化市場去擠的原因，能幫客戶提升營銷效果、降低營銷成本，是實打實能打動客戶的，只要效果夠好，議價能力會很強。
前面資料技術變現部分提到過一種“羊毛出在豬身上狗來買單“的變現模式，很多就發生在資料驅動營銷優化這門生意上。
通過免費模式吸引客戶，在服務客戶的同時，沉澱客戶資料並整合，最後，通過這些資料，從別的客戶那裡賺錢。
業內有幾種做法：
基於自身擁有的使用者及行為資料，建立使用者ID和標籤體系，通過輸出使用者畫像資訊，以三方 DMP 的名義接入 DSP，來獲取分成，一些中小網際網路企業會這麼幹。
還有些企業直接貢獻自己的資料，和廣告主合作建設廣告主的一方 DMP 來變現，甚至有的還會幫客戶方做實施，除了貢獻資料外，幫企業建立一整套定製的如站內推薦、使用者畫像、商業分析、營銷效果評估、視覺化報告等系統，不過這個更多屬於資料技術變現範疇了。通常這些企業的資料質量不夠好，價值不大，才願意直接貢獻出來。
第三種方式，對一些比較在意資料安全，不願意直接對外輸出的企業，可以採用碰資料的形式：通過資料開放服務，廣告主上傳使用者列表，企業在自己的 DMP 中進行匹配，輸出使用者所對應的標籤資訊，來進行資料變現。
當然，這種“開放”做多了，資料等於還是出去了，所以很多企業，會把後面的使用者觸達也給做了，這樣廣告主是拿不到使用者資訊的，只能通過使用者標籤選擇使用者群，或是通過 lookalike 做使用者放大，不少中大型網際網路企業提供這類服務。
這個模式能做好，自身資料的全面和準確很重要，比如碰資料的時候，能匹配到廣告主給的使用者的比例太小，匹配到的使用者標籤不準、標籤的商業價值很低等，是做不出好的效果的，也做不長久。
雖然大資料技術大大促進了如今營銷業的發展， 但它其實是個老產業，盤子大，做的企業很多且魚龍混雜，水挺深。
SaaS 的另一種出路
從廠商的角度看，產品通過 SaaS 的形式提供服務，能大規模部署，高效運維，也能持續迭代升級，迅速修復問題，還能防止買斷式模式帶來的尾款、服務費等不能收回的風險。對客戶而言，線上試用、線上支付、按使用時長或資源付費等能大大降低接入和使用成本。
但從資料的角度看，產品 SaaS 化還存在另一種潛力，能大大提升整個產品的價值和變現能力，那就是：通過 SaaS 服務觸達上下游，沉澱全網資料，再通過資料服務來變現。
資料變現部分提到過資料產品免費提供服務、通過資料變現的例子：
拿提供移動應用分析產品的廠商舉例，一開始免費接入客戶，不斷提升產品的體驗和能力，強化在市場上的競爭優勢，接下來，通過資料榜單、行業會議、線上線下活動等市場行為不斷強化客戶的認知，比如覆蓋多少應用、多少裝置、多少行業、資料有多準多全等，最後，依仗著全網的資料，在金融、房地產、零售等行業賺錢，比如提供基於精準使用者定向的跨應用營銷，個人信用、收入、興趣等的人群洞察，地理位置消費能力熱圖，手機品牌保有量地區分佈、人群品牌偏好等服務。
其實不僅是資料類產品，這也可以是其它各類 SaaS 產品的另一種出路。比如面向個人的線上免費記賬產品，可以包裝個性化理財服務進行資料變現；連線使用者和商戶的客服產品，可以包裝精準使用者定向的觸達服務進行資料變現。
當然，所有這些的前提是，得能連線上下游，得有全網或全行業的使用者覆蓋。
壟斷資料的魅力
這裡首先當提電商平臺型企業都有的生意參謀類產品。購買了這個資料產品，商戶除了能看到自己商品的流量、交易、財務、物流等分析報告外，還能和同品類、同行業的資料進行對比，能獲取自己使用者的畫像資料，更好的提升服務和制定決策，能 …
而這些東西，都是要付費的，往往面對的還是按功能區分的階梯定價模式。通過對壟斷資料進行產品化，進而定價售賣，是門很賺錢的生意，關鍵是除了所在平臺外，沒有誰能提供這些服務。而之所以當年能產生這個變現模式，就是因為電商平臺在自身業務的經營中，資料變得越來越重要，並且通過資料產品化產生了很大價值，對外輸出是順便的事，就賺了大錢。
好做的生意總是門檻高的，首先得有全面的、可信度高的、聚焦行業的壟斷性資料 。這種模式，大家還能想到其他廠商麼？
資料交易
資料交易，主要是技術投入少、水平不高或商業化能力受限，但有大量資料（全網或覆蓋單個行業）的企業，常採用的資料變現方式。表現出來的就是一錘子買賣和白菜價。
當然，有些“壟斷”資料的企業，拿國內運營商舉個例子，可能會通過差異化的資料包來解決一錘子買賣的問題，如對特定地區使用者群體的出行軌跡、主流 App 的使用頻次分佈等資料單獨售賣，也會尋求和其他企業通過資料層面的合作去變現，至於做了什麼效果如何，就不知道了。反正經常經歷或聽說某些運營商劫持使用者流量投廣告賺錢，真是沒出息。
其實對於運營商而言，抓著全網的資料，理應能做壟斷資料的生意，也許是因為隱私保護政策的原因做不起來吧，但我想更大的原因在於前面一節我提到過的：
而之所以當年能產生這個變現模式，就是因為電商平臺在自身業務的經營中，資料變得越來越重要，並且通過資料產品化產生了很大價值 。。。
資料交易之外，資料報告也是一種變現方式。擁有的資料企業可以通過自己做，或和行業諮詢公司合作，由專業人士對資料加以分析、挖掘、
，形成特定領域的行業分析、市場研究、銷售狀況等諮詢報告面向社會銷售加以變現，效果如何很大程度取決於出品方的市場口碑和公信力。
資料合作
企業或多或少都擁有資料，一個企業的資料可能會對其他企業的業務發展有用，也可能覺得其他企業的某些資料對自己的業務會有幫助，這個時候，資料合作就成為一個訴求，也是資料作為一種資產，必然會面臨的。
資料合作，首先要保護企業的資料智慧財產權，保護使用者和企業的隱私，其次，需要能融合、匹配多個企業的資料，否則合作也就失去了價值。
業內有種合作模式，通過中立第三方實體作為資料合作平臺，當然，這個第三方需要由法律協議來約束，也要接受審計。
首先企業雙方將資料上傳至第三方實體，上傳過程中關鍵資料欄位可以進行脫敏。接下來彼此的研發人員就可以通過資料合作平臺提供的工具來進行資料、演算法等的開發。開發人員查詢、除錯過程的資料都是經過限制條數、動態取樣以及脫敏的，合作平臺會從技術層面來保證安全。當基於企業需求的演算法模型開發完成上線後，才會真正執行在平臺的全量資料上，最終企業雙方都獲取滿足自身需求的資料產出物，而雙方的明細資料在整個合作過程都是彼此保密的。
這種合作模式下，保險公司可以和車載系統服務商進行資料合作，通過對使用者的行車資料進行分析，通過演算法模型做到千人千面的差異化車險定價；信用借貸公司可以和電商企業進行資料合作，實現差異化授信額度的制定和風險控制。
資料合作模式要跑通，需要具備公信力的第三方，合作平臺也要能從技術上保證彼此明細資料的不可見，還要提供便捷的開發套件供資料開發，演算法除錯使用，有一定的技術門檻。最後，資料合作模式下，如何進行定價也是一個問題，畢竟在最終驗證業務價值前，企業雙方對彼此資料價值的認知可能是不一致的。
寫在最後
資料資產變現部分寫到的幾種方式，是目前比較多在用的，也或多或少驗證可行。資料資產變現從大的角度來說還有很多，比如在醫療領域給醫學發展帶來很多可能，助力金融等行業的變革，推動人機對話，自動駕駛，智慧家居等技術的從無到有到大規模普及等等。