新時代工作者必知！一次搞懂大家說的第一方、第二方、第三方數據是什麼

過去我們曾說明第一方數據的重要性，在如今AI與數位化浪潮下，相信讀者已親身領悟數據的重要性。今天 LnData 將帶大家更深入了解究竟什麼是第一方、第二方、第三方數據？它們的差異為何？以及企業如何運用這三方數據，發掘更深層的市場趨勢？

一、什麼是第一方、第二方、第三方數據？

(一) 第一方數據 (First-party Data)：

第一方數據就是指企業或品牌自身擁有的數據，可以從銷售資料、客戶會員資料、官網、官方的App等途徑取得。第一方數據是企業掌控程度最高的數據，能夠進行各種分析與應用，因此也被視為cookieless時代的最佳解。舉例來說，企業可以利用整合全通路的第一方數據，對指定消費者進行更個人化的行銷策略。

(二) 第二方數據 (Second-party Data)：

而第二方數據是指企業與其他企業經由特定的合作方式，從商業夥伴、廣告代理商等取得的數據，例如：社群平台的廣告數據（品牌廣告曝光度、點擊次數和受眾數據等），或者是B企業授權A企業使用自家的數據，以合作推出新的產品服務等。

企業可以透過第二方數據，更精準設定廣告、產品受眾，同時也可能從數據中發掘出有用的洞察與新的潛在客群等。然而，相較第一方數據，企業在第二方數據上並不具有掌控權，因為在這些情況下雖然企業可以使用來自合作對象的數據，但通常不具有數據的所有權，對方企業通常也會設定一定的權限限制。

(三) 第三方數據 (Third-party Data)：

而第三方數據則是指來自不特定第三方的數據，例如最常見的就是各類公開資料與大數據，也有可能是經由中介的數據供應商所購買的，來自其他企業的數據。這些數據能幫助企業洞察消費者行為、找出潛在的市場趨勢，甚至是進行精準的行銷等。

與第二方數據不同的是，數據買主不一定與數據來源的企業有直接業務往來，但仍可經由第三方取得特定類型、符合需求的數據，不過因為這些數據通常都經過加密或去識別化等處理，所以購買方也不具有完全的掌握權。

透過表格替大家釐清這三方數據的差異：

簡單來說，上述的定義是以企業自身的角度與數據的來源來進行分類。事實上，隨著消費者意見與想法越來越被重視，並提出了「零方數據 (Zero-party Data)」的概念，也就是消費者主動與品牌分享的數據，例如會員偏好設定、用戶回饋、期待產品願望清單等。

延伸閱讀：零方數據是什麼？為什麼重要？

二、企業端如何利用這些數據?

企業可以透過取得更全面的數據，精準鎖定目標客戶，掌握目標客戶的興趣或行為來達成個人化行銷，來降低行銷、廣告費用；此外，也能藉此發掘更多潛在客戶，掌握市場趨勢。

洞察與優化決策

現在凡事都講究「數據為王」，數據真的這麼厲害嗎？其實人類從古至今都透過各種數據的觀察與分析來做為行事的依據。不論是透過大數據、小數據，質化或是量化的分析，都能幫助組織做出更好的決策，找出市場機會點。當然，前提在於是否取得精準且正確的數據，並且以正確的方式解讀與使用，否則反而會落入數據的陷阱。

數據整合：顧客數據平台(CDP)

CDP 的全稱是 Customer Data Platform，是一種行銷數據科技，可用來協助企業整合、管理每個渠道的顧客數據，建立顧客的360度顧客輪廓，使企業能更精準地鎖定目標客群、掌握甚至預測消費者喜好，以進行個人化行銷，提高顧客價值。

廣告追蹤與精準行銷

從過去到現在，廣告主可透過程序化廣告購買的方式，藉由「cookie」或AAID/IDFA等用戶識別機制，針對特定族群的消費者投放精準的廣告，由於廣告可以「投其所好」，自然越能夠吸引消費者注意與購買。

但隨著 cookieless 時代進逼、消費者足跡隨片化、iOS 等隱私政策緊縮，品牌想要追蹤消費者的難度與成本越來越高。這可能導致廣告成本提升（在同樣的預算下，只能取得較低的轉換），也可能導致歸因模型的失準，最終行銷人員只能在有限的策略下盡可能嘗試不同廣告素材與出價策略。

現在，廣告科技界還在積極研擬 cookie 的替代方案，例如美國廣告科技獨角獸 The Trade Desk 就提出了 UID2.0 的機制；其他還有像是上下文本追蹤( Contextual targeting )、Google自己的 Privacy Sandbox、數位指紋( Digital Fingerprinting )等，以及我們持續強調的「累積品牌第一方數據」。

外部數據的運用：數據市集

你是否也想透過來自外部的數據，了解消費者在品牌看不見的時候的行為？乃至整個市場的趨勢與動態。舉例來說，消費者是否消費過我的競品、消費者最愛的KOL是誰、最常瀏覽的媒體網站是什麼？

這些資訊的重要性不言而喻，然而實際上要取得卻非常困難，畢竟多數企業都不願意分享這些數據出去，加上隱私法規等問題，企業要取得這些數據非常困難，此時透過公正第三方的媒合與加解密技術，就能確保數據本身在不離開企業的情況下，依然可以進行比對、分析與應用等。

數據變現

你有想過數據除了幫助你優化成效，提升業績之外，還可以真的「變現」嗎？對於擁有利基且精準、高流量且高黏著度，或是意圖訊號明確的數據擁有者（例如零售媒體、垂直媒體）等，可以透過成為第三方數據供應商，將數據與需要的品牌端交易。

了解更多：用數據市集將數據變現

人工智慧與機器學習

隨著人工智慧技術的非快發展與成熟，能夠應用在更多真實的商業場景。企業可以透過將組織的數據給人工智慧進行更多分析與應用，例如行銷歸因分析、個人化體驗、供應鏈管理、風險控管等等。不過，人工智慧的養分取決於是否擁有足夠且高質量的數據，因此企業應該將數據的取得與管理列為優先事項，才能發揮人工智慧的最大價值。

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三、這對企業為何重要？

第一方數據是品牌最重要的資產、第二方數據簡單直接、而第三方數據則可以賦予企業跨組織的數據洞察與更多應用可能，只要有效掌握並同時善用這幾種數據，不只可給予企業更全面的數據樣貌，更能在加乘作用下近一步加強企業本身擁有的數據影響力。

尤其在現今 cookieless 時代，消費者的足跡越來越破碎且難以追蹤，不只造成廣告追蹤的困難、廣告成本的提升，也反映出市場競爭激烈，品牌越來越難以搶到消費者的注意力、掌握消費者喜好，進而制定有效的行銷策略。

因此，對於品牌來說，如何有效結合第一方、第二方、第三方數據，甚至零方數據來描繪出完整的消費者樣貌才重要！然而實際上面對海量的數據，加上這些數據往往複雜、不統一、甚至四散各處時，對於行銷人員等數據使用者是一大難題，因此企業應該導入有效的數據工具（如CDP、數據中台等），協助團隊降低數據的使用門檻、節省大量時間，提高效率。

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