所谓一方消费者数据（后面也可能简称为一方数据），是企业自己获取到，并能够被企业自己有拥有的消费者的数据。在我们有互联网有数字化之前，第一方数据就已经是企业的关键性数据。比如，在企业的客户关系管理体系中，以订单数据、交易数据为主的数据。

第一个用处，理解消费者

我用了理解，而没有用洞察这个词，因为对消费者的洞察常常是指比较全面的，有点像那种算卦的感觉，所谓360度的画像，把你底摸得清清楚楚的。但是理解消费者不一样，是在具体的一些情境上了解消费者意图，它并不一定能够非常全面，至少一方消费者数据很难全面地方方面面地了解某个消费者。

一方数据最大的价值不是搞什么画像，虽然它也可以作为帮助画像的部分数据。一方数据本质上是描述用户行为的，而行为又反映了他们的意图。例如，某个用户总是在你的电商平台上对你的商品进行从价格高到价格低的排序，而且在高价格的商品上停留的时间更长。这样一个简单的行为数据，或许就能反应这个消费者的支付能力。

如果对一方消费者数据进行统计级别的分析，也往往能够对大量消费者的具有共性的情况有所了解，还是刚才的例子，如果来自某个流量渠道的大部分消费者都更偏向于进入高价格商品的页面，并花费更长时间停留在这些页面上，就表明这个流量渠道的消费者可能更具消费能力。

我们会非常经常地使用一方消费者数据，为消费者做persona人群的划分。比如，把产品的消费者划分为五类人群：白领女性、家庭主妇、女学生等等。这种划分方式本质上是通过对一方数据的聚类实现的。

判断消费者所在的生命周期，也同样需要一方数据的帮助。比如，某些客户不再购买我的商品，是已经流失了吗？还是仍然关注我，只是暂时还没有再次购买？一方消费者数据都可以回答，或者至少可以提供线索。

一方数据还可以跟二三方数据相结合以更好地理解消费者。

一方数据背后都是企业自己获取的消费者数据，企业可以把这些消费者人群中的部分人或者所有人的ID拿出来，与二三方数据进行匹配。之后，二三方数据会将匹配到的那部分的人群的画像返回给企业。

这里需要注意两点。

第一，一方数据在跟二三方数据进行匹配时，要做加密，或者用隐私计算的方式。具体来讲，是采用纵向联邦学习的方式。这是为了避免侵犯个人信息保护法中所规定的用户的数据权利。

第二，二三方数据返回的画像是人群画像，也就是说是报告级别的画像，而不是一个一个具体用户的个体级别的画像。

第二个用处，用于针对性的消费者沟通或互动

一方数据有一个很大的优势，就是它通常都是个体级别的。也就是说，企业能够借助一方数据实现对每一个消费者的理解，从而进行针对性的消费者沟通或互动。

在刚刚讲的那个更关注高价格商品的用户的例子中，尽管我们并不知道这个消费者具体是谁，但我们有他的假名ID（也称为化名ID），也就是cookie或者各种设备ID，能够基于他的喜好（价格敏感度）与他进行针对性沟通。或是推荐给他他可能更感兴趣的商品。

这一类的沟通或者互动，可以在一方数据的指引下，完全自动化的进行。

今天，在微信生态、短信营销、个性化通知、智能外呼、内容推荐、商品推荐、智能化创意和互动界面等营销阵地上，广泛采用了基于一方数据的针对性营销。我们常常说的千人千面，一方数据就可以帮上大忙。当然，千人千面也许在个性化推荐领域有意义，在大多数营销场合中，五人五面，也就是分成五类不同的人，给不同类别的人不同的营销策略和执行，已经非常有价值。或者，你说五人五面不够，那十人十面也应该能解决大部分的问题了。

说个题外话，针对性的消费者沟通或互动，也被称为针对性的消费者运营。

第三个用处，一方数据用于优化投放

目前数字广告的投放普遍采用了机器自动优化的方法，优化师对广告具体要投放给哪个消费者的干预越来越有限。绝大部分的机器自动优化，来自于一种被称为监督学习的机器学习方法。

所谓监督学习，简单讲，就是不断告诉机器：机器呀，你选择对某个人投放是有转化的，是对的，选择另外一个人投放没有转化，也没有其他效果，这个选择是错误的。

不断地告诉机器投放的结果是正确的和还是错误的，然后机器就能够基于这些结果去修正它自己的投放的算法，然后不断实现更为优化的投放。这种方法就是基于监督学习的广告投放。

这个过程看起来不复杂，但是告诉机器什么是对的，什么是错的，其实需要大量的数据。你不可能只是告诉机器一两个结果，机器就学会了。机器的智能需要来自于大量的数据的训练，而这些训练往往会受到数据体量不够的制约。

所以，一方数据就起到作用了。

比如，机器在投放我的广告的时候，我在我的页面上设定好，人来了之后，在我的页面上做出什么样的行为算是有效的行为，是“好人”，若是没有做出相关的行为，或者完全没有行为，甚至连点击广告都没有点一下，那么就是无效的人。

比如，我提前把已经转化了的消费者的数据，提供给机器，让机器事先就学习这些消费者有什么样的特征，然后基于这样的特征去更广阔的的受众人群中去找相似的人，这种投放的方式，被称为基于 look-alike的投放。所谓look-alike，就是找相似的意思。

甚至，我干脆不让机器学了，广告主的一方数据足够多的话，广告主可以直接“指导”机器进行投放。让机器在投放广告给某个人之前，先征询广告主的意见，说，我可以投放广告给这个人吗？广告主再根据自己的一方数据的数据库做判断，把要不要给这个人投放他家的广告的指令反馈给机器。

利用这些方法，广告主可以很大程度上提升广告的传播效果，或者是降低广告投放的成本。

第四个用处，结合其他数据产生业务价值

一方消费者数据的第四个应用，是把它作为更庞大数据应用的一个有机组成部分，让它和企业其他的数据相结合，从而挖掘出更广泛更多样性的数据价值。

有几种领域的结合很常见，很典型。

例如，一方消费者数据和产品的数据相结合。消费者的行为数据，往往能够体现出消费者潜在的兴趣。若消费者行为数据足够多，就有可能体现出具有普遍性的对于产品某些特性或者对新产品需求的趋势。这些数据可以帮助新产品的研发，或是为如何补货提供依据。

一方消费者数据虽然不能直接作用于供应链，但却可以对供应链的运行产生间接的影响。奶制品企业在网上进行销售，消费者会关注牛奶的保质期吗？他们对于临期商品能够接受的最底限的日期是多久？

汽车如何对不同的功能进行定价才能够最大化自己的收益？比如，消费者对激光大灯这样的配置有兴趣吗？如果有兴趣，他们愿意为激光大灯付出多少额外的价格？这些都可以通过消费者行为数据加上其他的一方数据给出尽可能准确的答案。

消费者行为数据也用于预测商品未来的销量，或者判断产品在它生命周期的什么阶段，或者应该如何设计对不同消费者的产品组合或捆绑搭售。

一方消费者数据也可以和场所相结合。例如，某国内的知名咖啡连锁品牌会尝试基于消费者的行为数据，对它的不同门店的菜单进行定制化的配置，以满足不同地域的消费群体的不同需求。

一方消费者数据还可以被应用在业务流程的改造中，或是企业的商业模式的改造上。

总之，上面列举的这些，还远远不是一方消费者数据的全部应用领域。对于企业而言，一方消费者数据是非常有价值的金矿，值得认真去挖掘。