品效协同的困境仅仅是数据“围墙花园”吗？丨数据围墙专题①？

困境1:媒体建立围绕自己生态的围墙花园

正如以前所述，打工跳跃宣布停止广告主在大量引擎投入后暴露用户的Device

对媒体来说，强调数据监督，在合法合规保护用户数据的同时，头部媒体开始进入市场营销后的链接，成为巨头。

缺点是企业(广告主)无法获得媒体曝光的ID数据。这导致了三个层面的问题:

第一，企业在自己的数据生态中无法回收数据资产:企业自营的CDP缺乏重要的数据来源，第三方公司包括监视公司、CDP技术公司、数据公司在内受到挑战

第二，企业投资后的评价和媒体决策面临压力:字节跳跃的解决方案是建立字节系统的隐私计算平台(Datata)

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但，除非企业愿意这样做，否则企业只能将所有预算交给字节系统，完成效果合作。相反，如果企业的预算给予多个媒体，每个媒体都和打工一样，企业必须把一方的数据放在多个小船上，然后开船到不同的孤岛上(每个媒体都是岛上)，按照岛主(媒体)的规则，在岛上建立企业一方的数据计算节点，通过和岛主的数据计算，岛和岛之间没有联系，所以企业方面进入非常忧郁的阶段

以上趋势在2021年更加明显，目前头部媒体在合法合规监督严格的基础上，建立了自己的独立隐私计算平台，打工、腾讯、蚂蚁、百度等都开始建立和实施这个围墙花园。

困境2:企业营销数字化的数据基础不牢固

建立围墙花园的困境来自媒体，第二个困境来自企业自身。

企业数字化是近10年企业在发展过程中的一个重要趋势,就拿营销数字化来说,大量的企业还在品效分割,组织上各自独立,各干各的,同时营销数字化停留在初级阶段,并没有真正建立完整的、闭环的企业一方数据,包括企业重要指标对应的用户ID数据、用户TA(画像)数据等。

也就是说，很多企业在市场营销的数字化方面，只开船到各个孤岛，即使是企业的重要指标数据，也要依靠岛主(媒体)来支持，才能初步理解各媒体的转换结果。

举个例子。在这种情况下，如果需要了解企业自身的消费者图像，也支持媒体图像。10个媒体提供的图像数据实际上是黑盒子，不同媒体对用户的理解相对单方面，企业看到的是10组对企业自身消费者不同的图像数据，不知道哪个是真的。

另一个例子是，如果企业在a和b两个媒体上发布广告，b媒体有转换数据(例如电气商务类媒体)，b媒体将把所有的功绩都归自己所有，a媒体无处不在。

从欧盟的GDPR(严格的用户隐私保护法规)到美国的CCPA、到中国的《中华人民共和国网络安全法》、《信息安全技术的个人信息安全规范》、《数据安全法(草案)》、《个人信息保护法师(草案)》等，意味着全球保护用户隐私的法律法规逐渐完善成熟，这是一个不可逆转的过程。

从技术角度来看，以手机操作系统为例，无论是安卓系统还是iOS系统，都在高版许多用户数据隐私的技术能力。

随着时间的推移，用户数据从收集到使用，在合法合规的前提下越来越严格。