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    2. 區塊鏈特征中的交易透明,指的是(區塊鏈的透明度,可以幫助企業建立與消費者的信任)

    區塊鏈特征中的交易透明,指的是(區塊鏈的透明度,可以幫助企業建立與消費者的信任)

    各公司都在收集到比以往更多的數據,并基于這些數據做出重要的商業決策。“4v的大數據”(體積、速度、多樣性和準確性)我們現在已經看到了關于前三個維度的影響和重要性的充分證據。更高的數據量導致了規劃營銷和銀行業務的更有效的決策,利用高速數據,比如來自移動設備的數據,挖掘出了有助于公司更好地了解其客戶的知識。

    為了做出更好預測的高多樣性數據(以文本、圖像形式非結構化的數據、視頻,等等)的巨大潛力,已經在許多學術研究中有記錄。但是那些與準確性、可靠性相關的問題呢?而數據本身的透明度,基本上構成了第四個V,真的嗎?在數據驅動的市場營銷領域,區塊鏈技術可以解決這一限制。

    近年來,品牌和廣告商面臨的一個主要痛點是,在確定其廣告收入如何使用方面缺乏透明度和問責制。數字廣告是復雜的——確保被購買的媒體在今天,真的否按照品牌商的預期交付是件繁瑣的事情。廣告欺詐無處不在,這讓市場營銷人員和出版商損失了一大筆錢。據弗雷斯特報道,2016年,多達56%的展示廣告費,因存在欺詐而損失。

    未來10年,全球廣告欺詐的成本預計將增加到500億美元。最近一項關于程序性廣告狀況的研究顯示,79%的受訪的廣告商擔心透明度;超過三分之一的人認為,第三方缺乏可見性是他們關注的主要問題之一。這就是為什么我們越來越多地聽到,像寶潔這樣的大品牌削減了廣告預算,因為他們的媒體機構未能給予他們所需的透明度。

    區塊鏈可以通過驗證和分析,每一個消費者通過經驗證的廣告傳遞來進行的瀏覽旅程,根據媒體合同的細節,確認一個真實的人看到了這則廣告。營銷人員將能夠通過監控他們的廣告投放位置,來控制他們的資本的交付方式,通過確保真正的關注者和消費者參與到他們的廣告,以及適當的廣告參與跟蹤,將導致更精確的數字化歸集,從而減輕了來自自動機器人的廣告欺詐。

    移動經濟的另一個基本痛點是消費者。公司用太多的廣告、電子郵件、優惠券和信息淹沒了他們的客戶。公司發出了十幾個不同的信息,因為他們不太了解消費者的偏好,這在今天的數據密集型經濟中看起來很令人吃驚。目前的做法通常類似于在空中投擲十幾個飛鏢,并希望其中一個能擊中靶心。

    一項針對品牌和代理市場營銷人員的調查顯示,94%的市場營銷人員對他們的消費者沒有一個單一的觀點,這可以促進跨平臺的連續性。因此,消費者和市場營銷人員之間,在人們想要什么,何時、在地、如何想要它這些問題上存在著脫節。

    例如,你預訂了一家酒店,幾天后,該酒店的展示廣告會跟隨你從一個網站轉到另一個網站。區塊鏈技術可以防止相同的顯示廣告被過度服務,確保為每個消費者提供最佳的廣告服務頻率。

    研究表明,當涉及到廣告曝光頻率對消費者購買傾向的影響時,4到6次廣告曝光是最佳的。然而,由于數據質量(準確性)的問題,幾乎不可能實現這一目標。區塊鏈上的智能合約,可以通過提供目前品牌無法獲得的跟蹤水平和透明度來解決這個問題。

    如果消費者分享更多他們的偏好信息,品牌就會了解更多,這反過來會增加他們的信息的相關性,并減少廣告的頻率。但一些消費者不愿與品牌公司分享偏好信息,因為他們不相信公司可能會如何處理這些數據。

    區塊鏈固有的基于賬本的透明度,可以幫助企業建立與消費者的信任。消費者愿意與公司分享他們的數據,以換取他們經常光顧的公司提供更好的服務。這意味著,那些贏得了消費者信任,并提供相關價值交換的品牌,將獲得更多的個人信息。

    區塊鏈技術通過讓消費者透明地了解營銷人員和廣告商如何使用他們的數據,為減輕消費者的擔憂提供了巨大的潛力。這很可能會催生消費者數據市場,這不僅會讓用戶透明地看到他們的數據是如何被廣告商使用的,而且還會對他們的數據應該如何被使用有更多的控制。較新的廣告技術供應商,如威瑞森和AT&T等電信供應商,可能也有一個可信的機會與Facebook和Amazon等公司競爭。

    綜上所述,廣告技術的生態系統還沒有準備好真正實施區塊鏈。需要改善的關鍵障礙是交易的速度。由于區塊鏈的分布式特性,即事務是由世界各地的“礦工”進行驗證的,因此區塊鏈驗證事務通常需要10到30秒。

    這意味著,到今天為止,它無法足夠快地驗證廣告技術交易(發生在毫秒內)。因此,廣告技術供應商必須將廣告交易聚合成一個區塊,才能創建一個單一的交易,但是,這當然也降低了透明度。

    在短期內,品牌最有可能使用區塊鏈作為后臺運行層來驗證和認證交易,不是實時的,而是在事實之后。然而,與目前的實踐相比,這仍然是一個巨大的改進。盡管其速度有限,但區塊鏈將改變數據驅動的營銷業務格局。

    ——【哈佛商業評論】ANINDYA GHOSE

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