尽管困难重重，营销者仍应积极迎接“数据净室”

几个月前我一个在大品牌公司工作的朋友问我，要不要把谷歌的“数据净室”（clean room），也就是 Ads Data Hub 加入到他年终要完成的重点事项中。“当然。”我回答道。“这个工具还不算完善，但它能给你提供竞争对手无法获取的洞察。更不用提以后迟早要在这样的环境中工作。”

上周我和他一起吃午饭，我问他这个请求有没有得到批准。“没有，”他说。“我提出的时候，我们的媒介代理说我不能这么做，因为谷歌 Campaign Manager 里的广告数据我们不具备所有权。我们首席技术官补充说，公司并没有使用谷歌云平台的政策。我们媒介团队不理解他们必须得使用 SQL（结构化查询语言），谷歌也给我发了个邮件，告诉我他们也没有测试版名额了。”

我点了点头，结账买了单。

这种情景虽然很常见，但不应该让品牌在尝试数据净室这件事上退缩。但是要采用这项新技术，在把 Ads Data Hub 或者 Facebook 和亚马逊的同类产品提上日程之前，首先要知道要满足什么条件。

根据数据净室的定义，它是一个封闭的环境，拿谷歌举例，你可以在其中对“围墙花园”中的广告数据集进行自定义查询。相对于从用户界面生成的报告，它可以使你获取一些以这种方式无法获取的洞察，但只会生成50或100名用户的聚合数据。典型的用例包括针对长时间段或特定人群的触达和频率分析，对可视曝光进行归因模型分析，根据第一方数据生成高级消费者洞察。

一边是欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）或者美国《加州消费者隐私法案》（CCPA）等规定，另一边是各个云供应商之间的激烈竞争，而数据净室则是这种局势所催生的副产品。创建数据净室是为了给急需大量数据的营销者提供足够的“武器”，同时又能满足监管机构的要求。数据净室是 CMO（首席营销官）和 CIO（首席信息官）专业领域的交界之处，使用云计算创建营销用例，并使新一代的数据分析师能运行 SQL 和 Spark 进程来处理 CRM 和媒体数据文件。

数据净室随着“围墙花园”和监管机构、IT 和营销企业之间的权衡关系应运而生，有人对其充满期待，也有人对其不抱厚望，因此它们的传播速度不算快。但是数据净室迟早会获得推广的动力，而在现在去迎接它是很重要的，虽然也会面临一些阻碍。

面临的阻碍

没错，它们需要你拥有相关的媒体数据，但对于2019年的营销者来说，数据的所有权是必须的，而不是可选项。

没错，它们需要你拥有在特定云环境中的数据处理能力，但这不正是 CMO 和 CIO 之间开始进行沟通，把业务需求转化成数据科学语言的好机会？

没错，在过去几年数据净室很难获取，几乎没有什么主流应用推出，但是营销者如果想要站在潮流的前列，就应该自己创建用例，而不是等待谷歌、Facebook 或亚马逊为整个市场推出“即插即用”的解决方案。

着手开始

开始使用数据净室之前，品牌方应该清晰地定义用例，并和媒介合作伙伴就其可行性达成一致。如果你还没有测试过谷歌的 Ads Data Hub，它或许是一个不错的开始，因为它会提供更多的支持和更广泛的用例清单。

品牌应该优先处理高级别的触达和频率、广告排序和高颗粒度的受众洞察，而不是 CRM 追加和复杂的线上到线下分析，这些功能可能（暂时）还没有。大胆地邀请所有相关方参加启动会，比如合作伙伴、代理、公司内部的跨学科相关方，并通过启动会设立目标，向他们表达为什么这项举措对公司很重要。如果他们能在早期就能参与进来，并看到其中的好处，就会更愿意提供帮助。

然后，明确将由谁实际负责创建并运行查询。谷歌 Ads Data Hub 有一个自助界面和一个沙盒，但是品牌方的 Facebook 和亚马逊团队可能需要亲自完成这项任务，并提供一个亚马逊 Web Services 中的 csv 文件存储路径。品牌方必须明确其规模需求，哪怕只是在进行测试。

媒体团队和代理商必须要讨论，如何针对新的洞察采取最佳行动。举例而言，如果他们得到的洞察是通过优化帖子和视频排序来促进销售，他们就应该确保与创意合作伙伴共同讨论传送信息的策略。如果他们得到的洞察是关于可视广告频次对销售的影响，他们可以执行广告测试框架，通过统计方法测试增加频次或目标可视性的影响。

最后，在这个快速变化的环境中，他们需要做好快速迭代的准备。要和合作伙伴进行定期电话会议，了解最新功能，并相应地调整用例。

虽然营销云和隐私保护设计仍然会存在，数据净室却不会消失。品牌方能越快地熟悉数据净室越好。为了顺利使用这项工具，现在必须克服的难题也是迟早要面对的。趁着现在这个产品还处在有些保密的阶段，也只有几个同行能够获取，现在探索数据净室的乐趣也更多。他们可能会吃惊地发现，如今能通过这项工具获得多少价值。