客户数据的经济角色已经改变。十多年来，第一方数据一直被视为开展业务的成本。品牌收集、存储、保护并激活它，主要是为了提高营销效率。如今，这种思维方式正在转变。随着人工智能重塑广告业、隐私法规加速信号流失以及传统定位方法式微，第一方数据正被重新定义为可货币化的商业资产。发生变化的并非数据的可获得性。大多数企业已经收集了大量的第一方信号。制约因素在于这些数据是否足够准确、获得许可且持久可靠，以至于能在内部使用之外被信赖。在包括旅游、金融服务、媒体、酒店和消费品在内的各个行业，组织正在重新思考客户情报如何创造价值。这种演变催生了一个被称为受众货币化的新学科。第三方信号的逐步淘汰与人工智能驱动受众的崛起广告生态系统正在经历结构性重置。尽管谷歌已暂缓完全淘汰第三方Cookie，转而采用用户选择模式，但对移动标识符的持续限制和日益收紧的隐私法规，正在削弱第三方数据的可靠性。与此同时，人工智能驱动的营销系统需要更高质量、更可靠的输入才能有效运行。机器学习模型在基于准确、获得许可的数据进行训练和激活时表现最佳。随着人工智能驱动的购买和优化系统规模化，薄弱的身份识别不仅会降低性能，还会放大错误。因此，广告商正在将预算转向那些能提供已验证的第一方受众、闭环测量和隐私安全激活的环境。对于品牌而言，这既带来了压力，也创造了机遇。虽然许多组织已投入巨资收集第一方数据，但只有极少数建立了必要的基础设施，以在其自身渠道之外将其运营化，更不用说安全地大规模将其暴露给外部合作伙伴了。什么是受众货币化？受众货币化是一种实践，通过以受控且隐私安全的方式向外部合作伙伴提供高质量的受众细分，将第一方客户数据转化为持久的、能产生收入的资产。这可以采取多种形式，包括： 向广告商或合作伙伴授权受众细分 促成第二方数据协作 通过数据洁净室和隐私保护环境激活受众 以已验证的触达范围支持站外媒体激活 重要的是，受众货币化并非出售原始数据。它关乎包装情报，使合作伙伴能够重复、可靠地触达相关受众，而无需占有敏感的客户信息。其价值来自可刷新、受治理的受众，而非一次性的细分创建。为何大多数受众货币化努力收效甚微尽管兴趣浓厚，但许多早期的受众货币化计划难以规模化。大多数组织在四个关键运营领域遇到挑战： 分散的身份识别：客户数据通常分散在各个系统中，包括CRM平台、交易数据库、忠诚度计划、数字接触点等。没有统一的身份识别层，受众细分就缺乏广告商所需的准确性和规模，从而降低了其价值。 手动且脆弱的工作流程：手动构建和刷新受众会引入延迟、限制实验、产生错误空间并增加运营开销。在快速变化的广告环境中，激活速度至关重要。 治理与合规复杂性：将受众货币化引入了与同意、使用权和区域隐私法相关的新责任。如果工作流程中没有嵌入治理，风险会随着规模扩大而增加。 有限的激活路径：即使高质量的受众，如果无法在付费媒体、合作伙伴平台或重视测量和结果的数据洁净室环境中轻松激活，也会失去价值。 在实践中，这些挑战很少仅仅是工具问题。它们反映了缺乏为货币化（而不仅仅是激活）设计的产品所有权和运营模式。人工智能如何改变第一方数据的经济性人工智能正通过两种重要方式加速向受众货币化的转变。 人工智能实现规模化身份解析：现代机器学习技术可以更准确地跨渠道统一客户画像，使品牌能够创建更丰富、更可靠的受众细分，而无需依赖第三方标识符。 人工智能驱动的激活系统需要干净且受治理的输入：随着程序化广告、联网电视和自动化购买变得更加复杂，广告商越来越重视那些具有确定性、可刷新和可衡量性的受众。 人工智能驱动的增长战略依赖于强大的数据基础和治理框架。在这种环境下，第一方数据不再仅仅是内部优化的燃料；它是一种面向市场的资产。从营销资产到收入线当受众货币化运作良好时，它会改变客户数据在组织内部的角色。数据不再仅由营销或分析团队拥有，而是成为与收入、合作伙伴关系和长期增长战略相一致的共享业务资产。这种转变既需要思维方式的改变，也需要新技术的支持。受众货币化的成熟度往往反映了身份识别管理的成熟度。如果对客户是谁以及如何使用其数据缺乏信心，货币化就会受到限制或变得脆弱。实现这一转型需要的不仅仅是更好的细分。它需要身份识别的准确性、同意和使用的清晰性，以及在任何能创造价值的地方快速激活受众的能力。最重要的是，受众货币化必须被视为一项企业级举措，需要营销、数据、隐私、法律和收入团队之间的协调一致。受众货币化的商业案例与紧迫性几个宏观趋势使得受众货币化在今天尤为重要。广告商对已验证受众的需求正在增加，尤其是在人工智能驱动的购买模式成熟之际。各行业的利润率都面临压力，促使高管们探索不需要新库存或实物资产的高利润率收入流。与此同时，隐私期望持续上升，青睐那些优先考虑隐私、同意和透明度的解决方案。受众货币化正处于这些力量的交汇点。它使品牌能够释放增量收入，同时加强与广告合作伙伴的关系并维护客户信任。那些早期投资于数据基础设施和治理的组织，在广告生态系统演变过程中，更有能力获取长期价值。展望未来：情报，而非库存数字广告的未来将更少地由广告出现的位置定义，而更多地由受众被理解、治理和激活的程度定义。随着人工智能持续重塑营销，第一方数据的价值只会增加，但仅限于那些将其视为战略资产而非营销活动副产品的组织。受众货币化代表了生态系统的成熟。它使品牌激励与广告商需求保持一致，同时满足对隐私和问责制日益增长的期望。成功的品牌将不是那些收集最多数据的品牌，而是那些建立最强大基础，以负责任、透明且大规模地将情报转化为货币价值的品牌。
人工智能已经消除了客户体验与数据基础设施之间的旧有隔阂。营销与数据工程如今作为一个相互关联的学科运作。从历史上看，客户体验需要两件事：了解客户是谁，并以相关情境进行回应。几十年来，这些职责被分割在两个不同的领域。营销团队专注于个性化、忠诚度和渠道执行，而数据工程团队则专注于数据整理、系统统一、质量维护以及构建为下游一切提供数据支持的管道。如今，随着各组织努力界定人工智能时代的角色和职责，这两个领域正在发生碰撞。数据团队历来负责构建客户画像，而营销团队则专注于识别属性和受众细分。人工智能时代引入了情境层，它能够理解历史和实时客户数据，从而使人工智能能够做出合理决策并推动正确的结果。通过将数据构建成具有情境感知的信号，这一层成为我称之为“客户数据智能”的先决条件。这也使得数据团队和营销团队之间的协作比以往任何时候都更加重要，因为这种共享情境的质量决定了人工智能在整个企业中的运作效率。市场已经演变，但核心问题未变由于这些新发现的协同效应，个性化不再仅仅依靠渠道策略就能成功。相反，当每个系统和团队都能即时了解客户，并能在信号出现时立即采取行动，个性化才能成功。许多营销技术供应商已经在营销和数据工程之间做出了选择。有些几乎完全专注于营销激活，而将身份识别、实时数据和治理等更棘手的问题留给他人。另一些则强调数据基础设施，但在帮助团队交付实际的客户体验方面止步不前。根本的挑战并未改变。如果品牌的数据是碎片化和混乱的，它们就无法提供有意义的个性化；如果没有一个情境层将现代客户数据基础直接连接到决策制定和客户体验塑造的时刻，它们就无法运行这样的基础。营销与数据工程之间的鸿沟并非由目标不一致造成。它是客户期望提高、数据更复杂、交互模式更新颖以及业务系统对准确性和速度要求前所未有的结果。营销人员每天都能感受到这种转变。虽然个性化过去依赖于细分市场和创意材料，但现在则取决于实时识别客户、解读不完整的信号，以及做出反映完整客户故事的决策。如果没有坚实的数据工程基础，这一切都不可能实现。如果客户身份不可靠，个性化就会瓦解。如果数据陈旧或困在批量工作流中，实时决策就变得不可能。如果人工智能处理的是部分或过时的情境，它就无法产生可靠且有意义的成果。实时画像、事件驱动的旅程和身份解析等能力并非抽象的数据项目。它们是定义忠诚度的关键时刻的支柱——那些客户选择参与或离开的宝贵瞬间。营销团队需要速度、精确性和真实性，而这只有在基础架构为规模、速度和准确性而设计时才能实现。数据工程需要一个理解“最后一公里”的系统尽管营销人员认识到数据工程的关键作用，但数据团队自身也面临着构建情境层的任务，需要理解他们手头前所未有的海量数据。为此，工程师需要人工智能解决方案来组织和构建客户数据，从而能够持续评估实时行为、旅程状态和意图。与此同时，工程团队必须管理编排、湖仓环境、数据管道、隐私控制、治理模型、信息安全护栏，以及在整个企业内推出新的和更新的系统。他们需要能够与其架构无缝集成、保护数据质量并减少手动工作的工具。一个能够统一数据、通过机器学习提高质量并自动化重复性工程任务的解决方案能为这些团队提供助力，但这种助力必须转化为成果。为建管道而建管道并非目标。产生影响才是目标。影响在营销领域体现得最快，形式包括更高的匹配率、更准确的预测以及从信号到洞察、到激活、再到结果的更短时间。一个无法促成这些成果的平台会留下未实现的价值，并限制组织从其客户数据中获得的回报。客户数据智能的单一解决方案人工智能改变了这个等式。其性能不取决于哪个团队拥有数据，而取决于它所依据的情境。这就是为什么通过情境层弥合数据与营销之间的鸿沟不再是可选项。这个鸿沟不仅仅是工具或能力的问题。营销团队追求速度、实验和快速行动的自由。数据工程团队则优先考虑治理、稳定性和集中控制。情境层帮助双方以他们需要的方式工作。它为营销提供他们可以自信使用的、实时的、富含意图的客户理解，并为数据团队提供一个可靠、可观测且治理良好的资源，该资源适合他们的架构，而无需增加另一个需要维护的管道。成功的组织将把他们的客户数据基础视为一个共享的情境智能系统——我称之为“客户数据智能”——它不是一个营销工具或工程工具，而是一个连接企业双方的平台。未来属于那些将这些职能统一起来，而不仅仅是平衡它们的品牌。当强大的数据工程与实时的客户理解在实时相遇时，公司就能提供既相关又负责任的体验。新的架构支持智能体决策循环、基于状态的旅程、语义丰富和推理。当这些结合在一起时，就能创造出令客户愉悦并推动真实业务成果的体验。