源收集或从数据提供者购买的

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旨在管理来自各种来源（包括线上和线下管道）的数据并提供有助于受众细分和广告定位的见解。 的主要特点： 数据聚合 聚合来自多个来源的数据例如网站分析社交媒体和第三方数据提供者。 受众细分 使行销人员能够根据人口统计行为和心理资料建立详细的受众细分。 行销活动优化 透过分析受众群体和行销活动绩效 有助于优化广告定位并提高投资报酬率。 与广告平台整合 与广告平台（例如 ）集成以增强定位和衡量功能。 的用例 程序化广告 对于程式化广告至关重要其中即时出价和自动广告投放由数据洞察驱动。

受众定位 可以根据受众的行为和偏好精确定位受众从而实 立陶宛 whatsapp 号码数据 5 万

现更有效的广告活动。 数据货币化 企业可以利用 透过向第三方广告商或合作伙伴出售受众洞察来实现数据货币化。 和 之间的主要区别 虽然 和 都涉及资料管理但它们的核心功能和应用程式存在显著差异。 以下是详细的比较： 数据聚焦 专注于第一方数据即直接从客户收集并归组织所有的数据。 这包括来自购买网站访问和客户服务互动等互动的数据。 主要处理第三方数据即从外部来数据。

这些数据通常用于增强受众档案和广告定位。 资料持久化 维护持久的客户资料让长期追踪和全面了解个人情况随着时间的推移客户行为。 在更短暂的基础上处理数据通常专注于用于短期定位和活动优化的基于 的数据。 整合与使用 与各种行销工具 系统和分析平台集成提供客户资料的整体视图并支援个人化行销工作。 主要与广告平台集成专注于根据汇总数据优化广告活动和受众定位。 资料隐私和合规性 在处理敏感的客户资讯时通常会非常注重遵守资料隐私法规（例如 ）来管理资料。

也需要遵守隐私法规但更注重管理和处理第三方数据这可能有不同的隐私考虑。 和 之间的选择 在选择 和 时企业应考虑其具体需求和目标： 如果您的目标是增强客户关系并提供个人化体验那么 可能是更好的选择。 提供统一的客户资料视图并根据详细的客户洞察支援有针对性的行销策略。 如果您的主要重点是优化数位广告活动并提高受众定位那么 可能更合适。 擅长聚合和分析数据以进行广告优化和程序化广告。 个案研究与实际应用 案例研究：利用 公司 一家电子商务零售商 挑战 该零售商在多个管道中处理分散的客户数据导致行销讯息不一致和参与率降低。