避免混淆数据使用好坏的简单方法

杰德摩尔处理

数据驱动的思考由媒体界人士撰写,包含有关媒体数字革命的新观点。

今天的专栏作者是杰德·莫尔(Jed Mole)处理公司Kinesso和Matterkind。

数据正在变成一个四字母的单词。如果我们不超越炒作去更好地理解它,我们将会是四字措辞(你知道的)。

数据是我们每天使用的技术语言。在社交媒体上与失散多年的朋友联系。点餐的便利性,并让它出现在你所在的地方。有源源不断的娱乐节目,大部分都是免费的。行李广告的发布时间正好赶上了一趟即将到来的旅行。这一切都是数据的功劳。

但那些从根本上反对数据使用的人,加上耸人听闻的媒体报道,利用公众知识的缺乏,创造了一个恐惧、不信任和误解的环境。对他们来说,答案是将数据锁定在如此狭窄的用例和有限的参与者中,以至于我们今天所经历的创新数据环境将成为过去的遗迹。

数据是如何为人们服务的,这一事实被混淆了。有一种普遍的误解,认为数据是危险的,因此所有使用数据的公司都是危险的。好的行动者和坏的行动者被混为一谈了,好的数据使用和滥用被混为一谈了。

那么,我们该如何理清这团乱麻呢?

首先,重要的是要理解有一个广泛的数据范围,从不敏感的——比如你开的是哪种车——到更敏感的——比如种族、政治和宗教身份。当我们不区分这两者时,人们就会混淆,增加了所有数据被平等对待(或误用)的风险。我们必须清楚,当广告商和营销人员谈论数据时,通常都不是敏感数据。

至关重要的是,必须承认,有不法分子通过黑客攻击、身份盗窃和滥用数据牟利。他们应该受到惩罚吗?明确。他们被列入黑名单,置于执法和监管机构的显微镜下。这些罪犯的行为造成了不成比例的担忧和对人们的伤害,但大多数其他组织使用数据不是为了伤害人们,而是为他们服务。

为了减少合并,下面是一个简单的镜头,可以帮助人们理解数据和数据使用。

负责:这些品牌了解良好数据使用的规则,并致力于应用它们。他们利用数据来了解现有和潜在客户,建立更好的联系,提供更好的体验。这包括忠诚计划和交易,有意义的营销和连接用户体验,使人们的日常生活更美好。大多数大众熟悉的品牌都属于这一类。

革命:他们是技术创新者。他们通常会寻求解决客户的问题,一些以前不知道的问题——当他们做对了,他们就会快速发展!他们没有恶意,但他们代表了前沿。人们急于享受的许多好处实际上是由数据实现的。需要提醒公众的是,他们手中惊人的数字地图是免费的,因为数据被用来向我们展示更多相关的广告。我们必须小心,因为一些创新超出了标记,因为消费者和商业利益之间的不平衡。

后悔的:这些品牌都遇到了问题。他们可能是大品牌,但他们犯了一个错误,让他们众所周知的数据大门敞开,导致黑客入侵等事件。最终来到这里的品牌有一个选择。承认错误,负起责任并立即采取补救措施,否则就会失去客户的信任。受人尊敬的品牌下滑并不是有意的,也可以恢复,但只有通过迅速和透明的行动。

最重要的是,所有的数据都是不平等的,如果公众误解了这一点,就会有很大的风险。品牌为人们服务,人们用注意力和金钱来奖励它们。这是一种公平的交换,负责任的组织对数据的使用是现代世界转变的一部分,包括市场营销和广告。

“合并”将数据妖魔化,并用恐惧掩盖了许多好处,比如基本上自由的互联网。尽管有耸人听闻的说法称,每个人都在被监视、操纵和货币化,但数据推动了我们的经济,并推动了人与品牌之间有意义的联系。数据本身是中立的。但如果把它交到值得信赖的品牌和聪明的创新者手中,它就有可能让我们所有人的生活变得更好。

现在是时候从简单的开始并将其分解,鼓励人们理解基础知识,从而将注意力集中在最重要的东西上,而不是所有的数据上。

跟进处理(@Acxiom@Kinesso@Matterkind和AdE爱游戏体育骗子xchanger (@爱游戏体育骗子AdExchanger)在Twitter上。

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1评论

  1. 我很想知道,对于社会而言,营销人员和平台负责任地使用数据,这是一个解决方案。数据生态系统非常臃肿,无用数据的界限被当成了圣杯。消费者需要一种更简单的方式来理解他们的数据是如何被收集和利用的,以及这对他们有什么好处。在这篇题为“避免混淆数据使用好坏的简单方法”的文章中,这些问题都没有得到解决。我读过这篇文章,但我不认为它为任何人提供了一种简单的方法来避免混淆好数据和坏数据。我确实看到一个说明,被黑的品牌需要承认这一点……这如何转化为其他无法控制其他品牌方法的品牌呢?

    消费者需要的是为他们带来的附加值。在Facebook/Instagram这样的平台上,好处是与朋友联系,而一个平台赚了数十亿美元,扰乱了选举。在这种情况下,或者大多数情况下,我没有看到对消费者的价值增加。如前所述,忠诚计划对消费者是有价值的。然而,消费者活动生成的大部分数据并不是在这里。是的,它有数据,它是忠诚计划所有者的第一方,他们为消费者提供商品折扣;这很容易理解。

    那么大数据公司呢?Facebook,谷歌,微软等等?

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