互联网思维、大数据分析天花板已至，私域量化（PQ）是未来之路

序言 05 October 2020

每次购物，都要花大量的时间去看看货品是否合适，尺寸、接口、规范等等都要一一审核，认真烦。

每次遇到非官方的扫脸验证，总是嘀咕扫描数据放哪里了？是不是保管妥当，会不会被其他商家利用？

看来引以为傲的高科技应用，我们还是没有达到炉火纯青的地步啊。

近20年以来，互联网思维席卷中国。创立了以天猫淘宝、京东和唯品会等的电商新模式，以“消除一切中间商”为口号、以互联网为获取客户的模式，特别是电商等平台如雨后春笋。但是到了20年代以来，在中国这种发展模式基本已经触碰到了天花板，各“列强”已基本稳定，后来者基本上已无发展空间。

同时，近10年来大数据分析风靡一时，以获取客户的消费习惯，获取客户的财富状况进行精准营销的模式也雨后春笋，但目前也遇到了天花板。大数据分析不可避免地触碰到了个人隐私。

以某信、某音、某条等为代表的背后大数据分析模式遭到了看重个人隐私使用者的抵制。大数据分析所侵犯到的个人隐私也引起了国家相关部门的重视，并已开始着手重拳整治了。

或许未来大数据只能是用来对AI算法进行普遍性的运算分析，得出的不是具体到某个个体独特的行为特征，而是群体性的规律特征（目前仍然还是是针对每个个体进行分析，这迟早会遭到抵制）。因此大数据分析模式的天花板也是可以看得到的。

那么未来精准营销的出路在哪里？

私域量化（Private Quantification）平台是一个不错的趋势，并已经开始出现在了人们的眼前。

在没有互联网之前，我们购物都是一种“模拟式”的购物方式。比如家里的筒灯坏了，那么最好的办法是把家里的筒灯拆下来，然后带着坏的筒灯到灯具市场里面挑一个尺寸、开口完全相同的筒灯买回来就可以了。

但在互联网的电商时代，我们的购物换成了一种“数字化”的购物方式，我们要把筒灯的天花板开口直径、筒灯直径、瓦数等测量记录好，在电商平台按数据挑选一个就可以了。

但是有时候数字化真的是很麻烦。比如买一个储物柜，我们得测量摆放地方所允许的总高度、长度和宽度，每个抽屉的大小，我们还得评估跟周边家具的协调程度等。

再比如我们买衣服，不要说我们自己的测量不专业，就算我们对自己的身体测量的非常准确，我们也可能找不到尺码完全匹配。其中肩宽、腰围、胸围和袖长等均会存在较大的差异性，同时色差也是蛮大的，电商店铺无法准确匹配。

一直以来我们所关注的是互联网，我们所关注的是平台，我们所关注的是大数据，现在是时候要关注一下我们自己的私域数据了。

在“衣食住行”中，“衣”和“住（房子）”的基础私域数据是在一定的时间段内基本固定的，因此它们是我们即时可获取的重要私域数据，虽然把它们“量化”是一件并不轻松的工作，但是一旦我们自己拥有了私域量化（PQ）数据，隐私就可掌握在自己手上（可下载放于手机）。往后涉及的隐私问题、采购服务和商品等问题均迎刃而解。

我们对外所展示的是一个个经加密的“字符串”，在我们挑选商品或服务后，不管是线下商铺还是电商平台可自动获取相关的“字符串”，PQ平台会依照自己的指令输出相应服务的结果或商品的合适规格型号，而无需我们另行测量、试穿等。其核心是：具体的私域量化数据是任何应用（电商等）平台均无法解密获得的。

我们把住的房子的所有数据纳入私域量化（PQ），届时无论我们购买任何电器、安装配置家具等等，只要与卖方对接一下加密的数据即可。

我们把自己的身体的各项外观数据纳入私域量化（PQ）数据管理，届时无论我们购买衣服、鞋子、帽子、袜子等等就无需烦恼型号的大小问题了，一切均可安排妥当。

在私域量化数据的冲击下，原来“模拟式”的服装码数S、M、L、XL等等均要抛弃，因为要精确到腰围、胸围、肩宽、袖长等等的匹配数据。届时所有服饰、鞋袜等的“码数”将成为历史。

管理私域量化（PQ）数据的IT服务公司，只要我们把私域量化数据“存在”其云平台，甚至可以获取一定的“利息”。PQ平台可提供加密算法、私域量化（PQ）数据管理、私域量化（PQ）接口标准，同时提供方便的PQ数据测量的办法，让客户便捷地自行测量数据。这个细分领域即便冒出三五个“独角兽”公司，也是吃不完市场的。

未来在我们便捷地通过扫脸、指纹、声纹等获得了差异化的优质服务的时候，所担心的个人隐私数据的问题已经不存在。

PQ其实就是解决隐私如何管理的问题，但实现起来不简单。如何管理运用PQ数据并获得社会的信任，才是我们面临的最大的挑战和问题，解决了，就前（钱）途无量。

未来我们的购物场景是这样的（AR三维输出）：