生活区域的不同，导致消费者对生物识别技术（尤其是面部识别）的使用和接受程度各不相同。

在美国和西方许多地区： 面部识别系统（包括来自苹果、谷歌、亚马逊、微软及Facebook的面部识别系统）引发了激烈的消费者争论，并且受到隐私权倡导者的严厉抨击，因为它们具备未经消费者同意，扫描人脸并识别身份的能力。

法律挑战，包括针对这些技术巨头的备受瞩目的诉讼，几乎每天都成为头条新闻，并且已经迫使一些公司改变方向。2019年6月，微软悄悄删除了一个庞大的线上面部识别数据库，其中包含用于训练其他公司的面部识别系统的100,000个人的1000万张图像。而上个月，Facebook在其使用照片标记面部识别面临巨额罚款，宣布将要求其用户许可后才能使用该功能，同时删除他们的‘脸部识别模板’如果消费者选择不接受。

生物特征识别和其他个人数据的使用也引起了西方国家的许多新法规。例如，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）防止未经许可就“处理”和共享生物识别数据。在美国，伊利诺伊州、华盛顿州和德克萨斯州已经通过了生物识别隐私法，该法律对收集生物识别信息的组织施加了限制。在加利福尼亚州，加利福尼亚消费者隐私法案（CCPA）规范了生物识别数据，奥克兰市和旧金山市已禁止市政当局使用面部识别。

在中国，这种担忧较少。 德勤（Deloitte）于2018年9月进行的一项调查发现，与前一年相比，中国对面部识别和其他技术的使用显着增长。约44％的智能手机用户报告使用了该技术，高于2017年的18％。指纹和语音识别的使用也猛增。

中国的公共和私营部门一直是面部识别的早期积极参与者。政府通常将大型监控系统与集中的照片数据库配对，以识别和记录人们的面部、年龄、性别、行为和其他个人信息。这种所谓的“名与耻”基础设施正被用来抓捕可疑犯罪分子，并促进“模范行为”。例如，它可以发现马路过马路者，跟踪学生的出勤情况并识别不当处置垃圾的公民。

同时，来自中国大型公司的技术为这些计划提供了支撑。例如，全球面部识别系统提供商华为为深圳的地铁运营商深圳地铁开发的面部识别技术，让乘客使用面部扫描而不是票价卡付款。同样，电子商务巨头阿里巴巴（Alibaba）在2016年收购了总部位于美国的面部识别公司EyeVerify后，宣布在中国著名的面部识别初创公司Megvii和SenseTime占有主要股份。这些举措使阿里巴巴能够在各种行业中应用面部识别解决方案。除此之外，阿里巴巴也在押宝生物识别支付。支付宝以及竞争对手的腾讯微信支付都在大力推广其“微笑付款”的面部识别支付系统。

来源：eMarketer

对于实体企业和纯线上品牌来说，深入了解受众在现实世界中的位置和行为模式，有助于更细致地了解他们的人口特征、行为、偏好和心态。这些基于位置的见解为营销带来了很多好处，也为更好的全面商业决策提供了信息。

基于位置的洞察力可以改进你营销的每一步

了解你的受众的真实世界的行为可以改善你的广告策略、你的受众定向和你的广告创意。想象一下，一个糖果品牌想要在竞争对手中脱颖而出，通过精心设计的煽动性信息来吸引特定的受众心态。通过使用位置数据，该品牌根据消费者购买糖果和零食的地点能够对其受众进行细分，创建针对“零售连锁店购物者”、“杂货店购物者”和“便利店购物者”等群体不不同的个性化内容进行传递。

同时，该品牌还发现，有很大比例的便利店顾客在逛完商店后不久就去了电影院，所以它设计了新的电影主题的产品包装来迎合这种心态。位置数据创建更好的客户理解，从而交付可度量的业务结果。

定位和测量的进步推动了户外广告的指数增长。根据美国家庭广告协会的数据，在2019年第二季度，OOH收入同比增长7.7%，达到27亿美元。

基于位置的洞察力可以提高你的决策能力，让你知道去哪里购买OOH的印象，以及去做哪些广告创意

你也可以用它来了解使用OOH媒体的人，或者衡量你的广告被特定受众群看到的可能性。零售、CPG和汽车可以连接OOH广告观众到商店访问和转换通过测量人流量。

有趣的是，DTC OOH的花费也在上升。事实上，在2019年上半年，这一数字增长了7%，达到46亿美元。造成这种消费热潮的原因之一是，这些品牌需要新的方式来接触数字广告生态系统之外的受众。DTC品牌不用测量商店的流量，而是利用位置数据来重新定位那些看到他们的OOH和数字广告的人，从而推动转化，如网站访问或应用程序下载。

基于位置的见解赋予了第一方数据新的意义

杜克大学福库商学院(Duke University 's Fuqua School of Business)进行的2018年CMO调查显示，近三分之二(62%)的营销负责人表示，他们在过去两年中增加了对在线客户数据的使用，70%的人计划在未来两年内增加使用。但营销人员并不确信他们能充分利用这些数据。根据MightyHive最近的一项调查，只有47%的人认为他们正在挖掘公司的第一方数据潜力。

从数据中获取更多信息的一种方法是将其与位置数据分层，以揭示客户在现实世界中的行为和偏好，比如他们最常访问哪些连锁店和类别。这可以为各种决策提供信息。例如，一个DTC品牌可以利用这些洞察力来决定在哪里开设一个快闪商店，或者建立一个相似的受众群，以接触到符合某些现有客户群体的新客户。

来源：adage

如果你不关注游戏，那么几个月前，第一届Fortnite世界杯光荣落幕，单是数字就令人震惊:4000万预选赛，2万多名观众，100名决赛选手，总奖金3000万美元。随着游戏成为我们集体身份的核心部分，从我们与之互动的品牌到我们的社交生活，这可能是营销人员开始关注的时候了。

即便如此，我仍然相信游戏是解决现实世界零售和体验营销问题的关键。游戏似乎已经给出了解决参与感这一谜题的完美方式。而在现实世界，品牌体验也一直受到缺乏刺激和固有经验(与数字品牌渠道没有足够的区别)驱动下的体验困扰。

讲述出人意料的、非线性的故事

非线性游戏玩法，也被称为“沙盒”或“开放世界游戏”，允许玩家绝对自由地探索和以自己喜欢的方式完成游戏。这种游戏模式不是一种单一的游戏方式。相反，即使在游戏期间，无尽的支线任务和支线也会开启数小时的开放探索。

在一个真实的体验场景中，非线性的游戏玩法可以被看作是反宜家的策略。不同于控制顾客的旅程，品牌可以通过零售和快闪店式体验提供各种探索路径的体验模式。这些可以从快速购买和提货选项到高度教育和探索模式。随着时间的推移，客户开始形成偏好，并根据他们不断变化的零售需求和期望选择非常个性化的模式。

每一次都呈现一种新的体验

在过去，整个游戏环境和角色都是由游戏设计师的想象力手工创造出来的。如今，set的数学算法可以帮助创建无限数量的内容，同时增加实时的随机性，减少可预测性，增加无穷无尽的游戏玩法。过程生成(PG)通常被称为随机化游戏、地图、关卡和角色。在一些游戏中，人工智能被添加到游戏中，通过监控玩家在游戏中的行为并调整他们对手的行为来提供实时情报，所有这些同时也管理着竞争水平、游戏玩法和故事。PG + AI的结合让玩家持续参与，这也是为什么人们在游戏发行数月甚至数年后仍在玩游戏的原因。

现实生活中的体验往往很快变得平淡无奇，可预测，很难吸引顾客回到同样的体验或商店环境。但程序生成加上人工智能开辟了一个新的范围广泛的令人兴奋的美容和经验的可能性。它可以使店内的灯光、声音和数字画布瞬间改变部分或整个商店环境的外观和感觉。每次回访，店内人工智能都能收集到更多的信息，不断评估顾客对品牌、服务和产品的熟悉程度，调整店内服务和员工敬业度。

频繁进行互动奖励

战利品盒是一个更大的虚拟经济的一部分，它将游戏体验货币化，并产生持续的收入。在过去的几年里，收益模式从一次性购买特许经营权转向了带有持续订阅和游戏内微交易模式的免费游戏。战利品盒是由玩家在游戏中进行解锁或通过购买，提供恒定的和新产生的内容项目，从可定制的人物皮肤(化妆品升级)到罕见的游戏属性装备。大部分的战利品都能让玩家建立自己的地位，并在游戏中更快地前进。

来源：Marketingland