第7個太神奇了，借錢方法的3個必殺絕招
-貸款週轉
-房貸銀行
-動產借款
人生難免會遇到要買車、買房、創業、周轉、現金需求‧‧‧的時候
第7個太神奇了，借錢方法的3個必殺絕招
所以透過貸款來達成自己的需求是很正常的 第7個太神奇了，借錢方法的3個必殺絕招
我現在要告訴你幾個簡單快速關於借錢方法和銀行貸款的方法和技巧...
今天介紹這幾家廠商可以讓你借到錢
不用薪資證明只要填寫以下表單坐著客服馬上會和你聯繫喔
親身體驗：
在此跟大家分享個關於貸款的實際案例，
這是發生在我一個身邊朋友的親身案例 :
每當臨時有急用,申貸銀行資格又不行，
難道真的沒辦法了嗎?
他們都認為借錢給你就還不出來了!!
銀行還要找人催款，那不如就說資格不符合婉拒了
但路上也常常會有有關現金借款的民間貸款傳單，
但覺得安全可靠嗎??
因為不可以貪圖一時方便，它們其實都是高利貸，
雖然借錢給你了!! 還不出來，利息會高得嚇人
高利貸有一句術語叫【九出十三歸】，
意思就是你跟高利貸借十元，他只會給你九元
而你要還錢在短期間內(可能是不到一個月)，
就要還十三元以上.....
沒有人希望過天天被錢追著跑的日子
後來看到了幾家很專業的貸款服務公司~才燃起了一點希望，
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我的職業是自由業
後來想要買房子車子需要貸款，不知為何銀行都貸款不下來，我也沒任何銀行欠款紀錄。但它就是不讓我審核通過
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Cookie 消失之後 新時代廣告人該善用的 6 種數據
第三方 Cookie 一直是數位廣告界賴以為生的重要工具，廣告主透過 Cookie 精準追蹤網路用戶的跨網站行為，進而針對高潛力客戶投放個人化廣告，提升投放效益。然而，近年消費者開始捍衛自身資訊隱私，拒絕不合理的個人數據揭露；基於此，Google 已宣布在 2022 年前淘汰第三方 Cookie，Apple 也在 iOS 14 隱私更新中，要求 APP 端必須取得用戶積極同意，才可進行後續追蹤。
當第三方追蹤工具逐漸失靈，是否代表著數據驅動與追蹤的數位廣告即將終結？
事實上，新時代的數位廣告人依舊可以使用其他類型的受眾數據，困難的是，如何將這些數據，融入妥適的身份辨識／分類策略中，進而成為投放廣告的有效依據與標的，成為確實有用的「無餅乾解決方案」。
TenMax 將透過本篇文章，介紹第三方 Cookie 消失前，行銷人不可不知的六大數據類型，以及實際運用上將面臨的優缺點：
一、第一方數據（First-party data）
第一方數據所指的是：企業直接從消費者、潛在客戶身上搜集的資料。這類資料通常透過行銷活動、官方網站、社群軟體監測工具、問卷⋯⋯等方式取得，例如，當我們瀏覽網拍時，網站跳出通知，鼓勵用戶留下 email 以獲得 50 元折價券，這便是企業搜集第一方數據的一個簡單例子！
第一方數據的最重要特徵，就是任何資訊都是透過企業下轄的網域所搜集而成，因而此類數據具有可靠性、準確性和排他的機密性。只要企業可以大量搜集並妥善運用第一方數據，在內部建立家的參數和衡量標準，就可擁有專屬的行銷依據。近期，OTT（串流影音）平台和 CTV（聯網電視）廣告收益飆升，正是因為擁有大量的第一方數據。
運用第一方數據，需經過以下三個階段：
【資料搜集（Data collection）】 企業可以透過多元的方式搜集數據，最原始的方式像是量販店會在結帳時，詢問你是否要註冊成為會員；但數位的世界則複雜得多，包含如何運用工具捕捉用戶在官方網站和社群平台上的瀏覽行為等。此外，資料搜集的方式，亦將影響後續的管理與運用的效能，因此許多企業會選擇導入數據管理平台（DMP），由源頭有效區分數據來源，使後續分析更加快速且有效。
【資料讓步（Data concession）】 消費者的隱私保護意識正在興起，自然不會在無利可圖的情況下提供個人資訊；因此，企業必須和受眾溝通、建立信任，鼓勵用戶在你的各種管道上提供訊息。除了提供優惠外，最有效的方式是透過「內容行銷（Content Marketing）」，向受眾提供高價值的知識，以獲得受眾信任。
【資料管理（Data management）】 搜集第一方資料的最終目的在於打造一個可用的數據庫，企業可導入自動化行銷的顧客關係管理系統（CRM）、前述提及的 DMP，來達成這個目標。另一方面，也必須留意資料的運用與保存，確保符合法規，且不會有濫用、外流等問題。例如過去曾有二手書平台的客戶資料落入詐騙集團之手，大大重挫該平台形象與未來資料收集的能力。
使用第一方數據，請注意以下優缺點：
＊優點：第一方數據可說是這個時代下「最好的資料」，由企業自訂所需的資料，並基於用戶同意而取得，具備準確、有效、專屬的特質。
＊缺點：在缺乏系統化策略的情況下，難以搜集到足夠大量、規模化的資料；另外則是企業必須確保資料安全。
二、第二方數據（Second-party data）
第二方數據可說是第一方數據的延伸，由正在探索類似受眾但不同利基市場的合作夥伴所組成，彼此交換、共用各自搜集的第一方數據。兩者本質上相同，差別在於多了「共享」的成分，合作雙方不用多費心力搜集，即可獲得兩倍規模的資料。
舉例而言，販售高蛋白粉的品牌可以從健身房蒐集到的客戶數據中受益，獲取有利行銷的資料；主打高單價精緻名錶的品牌，可以從遊艇部落格的網站瀏覽用戶數據中，獲得可用的資源。在前述兩個例子中，都可看到合作夥伴間，目標受眾的人口統計資料高度重疊，因而適合協議共享雙方數據。
值得注意的是，第二方數據應當在雙方資料組，可以安全地共享以及儲存的前提下進行；另外，由於第二方數據的關鍵是尋求並建立互惠互利的夥伴關係，因而通常不會被商品化。
使用第二方數據，請注意以下優缺點：
＊優點：可擴展且更有效率地達成規模化，有助達成廣告投放及成效衡量的效果。
＊缺點：消費者不清楚自身提供的資料，將如何被運用與共享。隨著未來隱私政策的收緊與日益嚴格的監管審查，企業應妥善確保消費者資料的安全性，並讓消費者知悉資料使用的合理範圍。
三、家庭層級的數據（Household-level data）
麥肯錫數位行銷合作夥伴亞當布羅特曼指出「家戶數據多年來一直是媒體和廣告的主力軍」，特別是對於那些旨在提升品牌知名度、建立品牌資產的企業來說更加重要，因為這些企業的目的是盡可能地廣泛覆蓋，接觸最多的受眾。
原本此類數據通常運用在傳統電視廣告投放上，而後受到線上影音普及之衝擊，許多人選擇使用手機或電腦觀看影音內容，逐漸將眼光轉離傳統的有線電視；然而，今年因疫情影響，消費者待在家的時間增加，開始回歸使用電視大螢幕觀賞影音，其中一大比例的家戶將電視連結 OTT 內容，或是直接將有線電視升級轉為 CTV 聯網電視。在此脈絡下，部分 OTT / CTV 廠商已宣稱「有能力針對家戶精準的投放廣告」，例如台灣的 LiTV 便是一例。
＊優點：覆蓋層面更廣，可提升廣告觸及率，且過去在傳統電視廣告上的效果出色。 ＊缺點： 缺少細分受眾並推出個人化廣告的操作空間。
四、內文比對技術（Contextual）
內文比對技術存在於數位廣告界已久，指的是透過 URL 爬蟲媒體內容，進一步抓取網站內容關鍵字，藉此配對相關的廣告內容。由於內文比對幾乎不會牽涉使用者瀏覽行為資料，因此較不存在隱私問題，屬於相對穩定、可靠的解方。
舉例而言，在 Cookie 等個人追蹤技術下，在旅遊網站上留下閱讀軌跡的消費者，會被貼標為對旅遊資訊有興趣的受眾，此時廣告投放的採買對象是「受眾」本身，消費者在瀏覽財經或運動等各類媒體網站時都有可能看到旅遊廣告；但在內容比對技術之下，廣告採買對象轉向「媒體」，廣告的呈現是根據使用者正在觀看的文章內容類別，例如財經網站上就可能出現金融信貸廣告，而非美妝廣告。
＊優點：保障隱私安全，幾乎不會涉及使用者行為資料；廣告配合網站內容出現，關聯性高，使用者體驗較佳。
＊缺點：精準度稍低，無法細分受眾並推出個人化廣告。
五、身份圖譜（Identity Graph）
身份圖譜是用以追蹤客戶的資料庫，目的在於全方位跨平台、跨裝置地掌握個別客戶的行為，進而建立完整且立體的客戶縮影，釐清客戶的需要，並在投放廣告時精準觸及。相較於一般的 CRM 系統，身份圖譜不只收集常見的聯絡資料和會員編號，更進一步縫合客戶的各種數據與個人識別碼，例如：聯絡電話、電子信箱、行動裝置 ID、IP 位址、瀏覽行為⋯⋯等，當然，也包含了 Cookie。
過往，Cookie 是建構身份圖譜最方便且直接的工具，可一次收集到多種有用數據；然而，Cookie 消失並不代表身份圖譜也將殞亡，不過必須透過其他更長遠的方式加以建構，例如透過相同的登入資料，便可以鎖定單一用戶所使用的行動裝置，建構跨裝置的身份圖譜資料。
使用身份圖譜，請注意以下優缺點：
＊優點：身份圖譜可整併來自多個不同來源的數據，協助企業全面暸解單一客戶，進而提供個人化的服務與廣告；另一方面，身份圖譜協助企業掌握客戶的跨裝置行為，亦可進行相關歸因，有助於企業做出更有效率的行銷管道預算規劃。
＊缺點：構成身份圖譜需要投入大量的技術與資源，尤其在失去 Cookie 後更是如此。企業應當評估財務上能否負擔，以及建構身份圖譜是否能帶來相應的回報。
六、同類群組（Cohort）
提及 Cookie 的替代方案，怎麼能忘記 Google 正如火如荼發展的 FLoC 追蹤技術？
FLoC （Federated Learning of Cohorts）廣告追蹤技術，旨在生成同類群組的數據，是 Google 隱私沙盒計畫中重要的一環，官方聲明此一技術已經可以達到原本第三方 Cookie 方法的 95％ 效果。相較於第三方 Cookie 精準的個人化識別與追蹤，FLoC 技術轉而分析用戶在網路上活動的「摘要」，並將用戶和其他擁有類似瀏覽興趣的群眾歸類為同一個群組；未來，廣告主投放廣告不再是鎖定個人，而是針對群體。
聽起來很複雜嗎？簡單來說，Cookie 時代，就像是所有顏色的金魚都在同一個池子中，你可以一隻一隻地撈起來看、選擇要帶哪一隻回家；而 FLoC 技術，則是將顏色相近的金魚放在同樣的池子裡，你只能選擇打包特定顏色的池子，無法細緻選擇要哪一隻金魚——但整體而言，大方向是類似的，廣告主可以選擇最重要的群體來投放廣告。
＊優點：理論上來說，似乎較為隱私安全，且可確保投放效益。
＊缺點：Google 過去受益於第三方 Cookie，成為世界上數一數二的數位廣告商，現今面對隱私保護的潮流，宣布停用第三方 Cookie，轉而發展同類群組追蹤方式，似乎只是換個方式繼續追蹤？此一改變是否就能消除侵犯隱私的疑慮，還是一大爭議，並未取得大眾的一致認可。
不少專家擔憂，群體分眾恐怕會加重歧視，引發有心人士對特定群組進行網路攻擊；電子前線基金會 EFF 也認為，雖然 FLoC 技術避免針對年齡、性別和收入來直接定位用戶，但是透過輔助工具來分析分組，仍然有辦法區分不同的使用者。這類質疑也正是 FLoC 目前無法在歐洲地區進行測試的原因，畢竟未經用戶同意便使用個人數據生成同類群組，極可能違反歐盟《一般資料保護規範》（GDPR）的規範。
暸解以上六種可用數據，不足以彌平你心中的焦慮嗎？推薦你閱讀以下兩篇 TenMax 專文，全面為 Cookie 消失的年代備戰。
(科技)
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