●陳清河/世新大學副校長
在現代人的生活中,無論是線上或線下交易的環境,業者為了密切掌握消費者的動態數據,經常會運用各種方式紀錄後分析消費行為。
▲瑞幸咖啡雖涉及財務報表造假,但它確實是結合線上線下經營模式的代表企業之一。(圖/記者魏有德攝)
表面的目的,這些數位軌跡可做為後續售後服務的依據;但更準確地說,卻是經營者試圖運用交易瀏覽數據的資訊流,來管理行銷廣告的商流、營運規畫的金流、商品配送的物流,以及對消費市場供需的掌控,替代過往以經驗或感覺取向的決策作法。
如以產品促銷活動的商流為例,會經常運用數據分析成果,主動對特定對象提供訴求,諸如釋出優惠與客製化服務等相關訊息,讓這些具購買潛力的「數位社群」,適時得到銷售訊息或迎合其消費需求,並同時提升黏著度與忠誠度。
消費動態數據的作業模式
在線上購物以及行動工具日漸普及的當下,運用大數據去評估消費者數位軌跡的作為,係採取積極運用AI結合行動應用程式、定位追蹤服務、非接觸式點對點數據傳輸等科技元素,配合機器對機器(machine 2 machine)路徑,即時並大量蒐集消費的數據,快速傳送至雲端資料庫,已經成為企業追蹤績效的必要指標。
其標準程序首先是針對前端、後端和過往的數據加以採集;其次則是選擇一項較合適的分析模型,接入與存取數據;最後再藉由圖表圖形將數據視覺化呈現,並營造有價值的客製化資訊,協助決策者進行數據驅動市場營銷、產品優化、用戶運營以及管理監控的需求。
必須強調的是,未經過分析或判讀以及未善加運用的數據,並不具有商業價值。
▲Netflix就常運用消費者體驗的數據分析,以提供觀影者最好的觀看推薦選擇。(圖/路透)
大家所熟識的Netflix串流媒體,就經常運用消費者體驗的數據分析以較少的花費去產製內容,其趨動創意素材的作法經常被引為典範。
換言之,一般企業主接續會透過關鍵字、關聯詞,以及臉部偵測辨識分析,採取實時互聯機制,有系統地將無所不在的數據,藉由程式書寫的機器深度學習(deep learning)輸入資料庫,分析出有價值的資訊,協助企業主掌握消費動態。
數據採集後的作法與盲點
受惠於無線寬頻的快速發展以及上網吃到飽方案的推動,數據採集的作法經常藉由手機、平板等工具,整合監控如前所述的數據取得、存儲、爬梳、分類等流程,進而採取實時互聯機制,有系統地將無所不在的數據,藉由機器自動學習的機制習輸入資料庫;其中的消費軌跡可分為線下實體賣場,以及網路平台的流量數據。
▲網路平台流量數據的效益,就在於如何導流與轉化消費數據的運營策略 。(圖/取自免費圖庫Pixabay)
網路平台流量數據的效益,就在於如何導流與轉化消費數據的運營策略,其中的數據依據來源與商業目的確實甚為多元,包括瀏覽數、觸及數、點擊數、訂購數、導購數、互動數、談論數、觀看數與分享數等,以便提供品牌口碑或粉絲經營的需求。
必須強調的是,完全依賴數據驅動的作法亦有其盲點,有些不良數據如被錯誤引用,就可能得到偏差的分析;因此,針對所蒐集數據來源與品質的檢驗,以及分析數據模型的後續處理,皆有制訂規範的必要。
從經驗值中的累積得知,經過分析後的數據,其來源與錯誤不但很少會再被檢視且是一錯再錯。
數據分析一直是諸多企業體決策的依據,當下自動控制數據收集的技術與流程,已讓數據驅動的效益更為精確與快速。
然而,數據收集與數據模型的結構、操作固然不可或缺,但是數據如何加入人類智慧,轉化成可用的優質決策,才是數據驅動的核心價值。
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我們想讓你知道…然而,數據收集與數據模型的結構、操作固然不可或缺,但是數據如何加入人類智慧,轉化成可用的優質決策,才是數據驅動的核心價值。