En la era del big data, la privacidad de los grupos de consumidores se ha convertido en una fuente importante de ingresos para la plataforma digital. Considerando la situación en la que la plataforma recopila la privacidad de los datos de los grupos de consumidores para generar ingresos comerciales, exploramos cómo el nivel de coincidencia del servicio y la tasa de comisión afectan los ingresos de la plataforma, el bienestar social y los beneficios de los vendedores. Basado en la teoría de la privacidad de grupo, la evolución del equilibrio de tres partes se resuelve mediante la construcción de un modelo de juego secuencial que incluye plataforma, vendedor y alianza de consumidores. Se descubre que cuando el nivel de coincidencia del servicio de la plataforma es mayor que el valor umbral, hay dos situaciones principales: por un lado, si el uso de la privacidad de datos de un grupo de consumidores está sujeto a regulación de mercado, la plataforma establecerá una tasa de comisión alta y un nivel de coincidencia de servicio para maximizar las ganancias. Sin embargo, el bienestar social y el beneficio comercial del vendedor alcanzan un mínimo en este caso, y el juego de tres partes no puede alcanzar el equilibrio. Por otro lado, cuando el gobernador del mercado relaja la regulación de la plataforma sobre el uso de los datos de privacidad de grupo de consumidores y la eficiencia de los ingresos de datos es lo suficientemente alta, la plataforma puede maximizar los ingresos aumentando el nivel de coincidencia del servicio y reduciendo la tasa de comisión. La tasa de comisión óptima depende de la eficiencia de los ingresos de datos de la plataforma. Además, cuando la plataforma establece la tasa de comisión más alta y el nivel de coincidencia del servicio está en un nivel medio, se logrará un equilibrio parcial estable entre las tres partes. Estas conclusiones pueden brindar algunas ideas sobre la decisión de elección del modelo de negocio de la plataforma.