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我们可以从一个大型金融服务企业集团的一份可行性研究中，了解到这种形式的数据共享带来的增值究竟有多巨大。为了规避这个过程中可能存在的法律风险，这家金融服务集团首先委托一家结算所将这些来自金融同业的客户信息进行了假名化处理，这些数据包括了来自私人银行、多家保险公司、建房互助储金信贷社和投资集团的客户信息。之后，这家结算所将经假名处理过的客户信息反馈给了这家金融服务集团。随后，这家金融服务集团将这些带有客户ID的假名客户信息转交给了所谓的数据分析中心，由分析中心基于全部数据进行客户聚类分析。随后便产生了约300个小的客户聚类，这些聚类在客户具体和长期需求方面有很强的指导性，并且聚类之间存在渠道相似性。分析中心将每一个客户都归入一个聚类中，后将聚类分析结果反馈给参与项目的金融同业。正如前文描述的一样，这个项目的高潮即将到来：如果反馈的信息中仅包含单一客户的一些检索信息，那么这时，收到信息的金融同业首先要对自己的客户进行“去假名”处理。此外，分析中心还能够对纯匿名信息进行多样化的分析。
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客户信息共享可以帮助我们实现：
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☆与每一家子公司单独掌握数据相比，客户信息共享可以让我们获得更准确的聚类分析结果，更好地了解客户需求。
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☆每一家子公司都可以利用聚类分析结果满足自己客户的需求。
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☆分析中心输出的普适性认知结论首先应该被用于细化自身的客户聚类分析结果，或者优化产品组合。不要把这些信息直接用于单一客户层面。市场营销人员面对这种一般性分析结论时是大有可为的，很可能在某个客户聚类中就有广泛的按揭贷款需求。
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清算所流程
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☆清算所获得了带有假名标记或客户编码的检索信息，并且将这些信息与存量客户进行反复比对。随后，为每个客户指派一个ID，除此之外不进行任何操作。清算所将这些处理过的检索信息反馈给企业集团。
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☆企业集团将这些重要的假名化信息转交给独立的数据分析中心。
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☆数据分析中心从清算所获得数据密钥（ID=假名标记），这是进行存量客户分析的基础。企业集团只需要知道这些客户是企业集团的，但不需要知道这些客户具体来自哪个子公司。
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☆分析中心基于全部数据进行聚类分析，并向企业集团反馈每个假名标记的聚类特征。
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对于智能数据冠军企业来说，持续性地与他人共享数据信息只是实现自身数字化转型的重要的第一步。下一步，这些企业需要考虑，是否应该为了寻求以客户为中心的、基于数据的商业模式，而去扩大既存商业模式的边界？我们要不要考虑建立一个娱乐社区，而不仅仅是售卖娱乐电器？我们是不是考虑研发一下便利店的售货系统，而不仅仅是停留在为便利店供货？在为饭店供应食材的同时，还可以考虑运营一个餐厅订位平台。以这种方式去拓展商业模式会获得较好的协同效应，对相关市场情况有一定掌握，有助于直接开辟新的销售市场，伴随着销售额的增长，企业价值不断提升，可以更好地获得资本市场的认可。
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双重选择性加入？是的！
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此时，提出一个具有约束性的提示是很有必要的，即获得客户明确的允许，这是与其他公司频繁交互客户信息的根本性前提。数据保护者对此的要求还要更高，他们认为，在与其他公司共享客户信息之前，必须获得客户有意识的认可，并且使用客户信息的公司必须与其他公司建立明确的数据合作关系，不能够容忍与本不想开展合作的公司共享客户数据，或者与根本不知名的公司共享客户数据信息的情况出现。我们认为这种约束是合理并且正确的。
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客户数据信息的所有权在客户。只有在客户允许的情况下，公司才能够使用。
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客户数据信息的所有权在客户。只有在客户允许的情况下，公司才能够使用。
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企业需要努力获得使用客户数据信息的权利。也可以这样表述，企业需要通过自身的努力，例如增加信息使用活动的透明度、为包括客户在内的参与者创造更大增值等，去赢得客户的认可，进而允许其使用自身的数据信息。我们称这一行为为“赢得数据”（Earned Data），这跟目前在市场上获得了广泛关注的“赢得媒体”有些相似。我们会在本书的最后一章再详细地介绍这一概念和理念，此处对数据分享的原则就先介绍这么多。
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智能数据冠军企业对数据合作伙伴这一概念的理解，不仅仅停留在企业与客户之间的一纸协议层面。公司需要为客户带来更好的服务体验、更专业的咨询服务和更优质的产品。
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如果企业真正能够做到这样，那么会有越来越多的客户乐于与企业建立数据合作伙伴关系。到那时，客户这样做，就不再是因为接收到了要求同意共享客户数据的操作指南而不过脑地点了几下确认键了。
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这种规避数据假名化处理的行为是合法的。只要企业能够做到始终维护客户利益，并且致力于维护长期客户关系，那么即便是极其复杂的德国数据保护法律也许可这种行为。只要企业能够坚持这样做，而不仅仅是口头上说说，那么客户就不会要求对信息进行假名化处理，同意在使用信息时不隐去真名，这样可以让企业更好地了解客户的需求。此时客户会乐于并有意识地点击“选择性加入”按钮，共享自身信息。
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智能数据：如何挖掘高价值数据 [:1704272165]
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智能数据：如何挖掘高价值数据 第7章 智能优化选址、产品线和产品
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“错误的旗杆”
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