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大數據行銷,重點不是數據,而是洞見

September 10th, 2015

陳傑豪:大數據玩行銷 Big Data Marketing by Tony Chen

2015 夏季 AppWorks Ecosystem 聯合大徵才 熱烈進行中,共 97 家網路公司提供 620 個職缺

近期擔任了幾場創業競賽評審,發現「大數據」這詞真是被濫用到了極致。

不管什麼網站、App,甚至連工廠、美食街,都說後面要接上大數據,然後就可以摧枯拉朽、預測未來,神奇的變成全世界最受歡迎的商品、最賺錢的商業模式。

這說法其實有嚴重的邏輯問題。

首先,它缺乏競爭的觀點。如果大數據這麼簡單好用,同類型公司接上後都輕鬆賺大錢,那麼下一秒就會有成千上萬新進業者進入、削價,把利潤再驅回合理經濟範圍。

其次,它缺乏對 Prior Art (現狀) 的理解。在大數據這詞走紅之前,網路業早已長期使用 Google Analytics 等數據工具,如果光靠有在用數據工具就可以產生競爭優勢,網路業也不會是如此贏者通拿的結局。

最後,也最重要的,是它其實搞錯了重點。數據是死的,基於數據去做出的判斷、預測,才是活的。每一組數據後面代表的用戶心態、偏好,不同的觀察者會有不同的解讀,基於這些解讀會形成不同的決策,而這些決策才是影響產品與企業成敗的關鍵。

所以說大數據可以解決問題,就像說辦公桌可以有生產力一樣,是完全搞錯重點的。

真正的重點是,你必須要在辦公桌上之上,形成有洞見的決策,才能產生大躍進。

所以你必須了解的不是大數據,而是如何基於大數據,產生對勝負有決定性影響的洞見。

在行銷這個大數據第一個全方位應用的領域,我的好朋友 Migo (功典資訊) 執行長 Tony (陳傑豪) 近期與 30 雜誌合作,推出了《大數據玩行銷》這本好書,裡面滿滿的是協助你了解如何產生洞見的案例。

我有這個榮幸幫本書寫了篇推薦序,以下與大家分享:

大數據開門芝麻

文 / 林之晨

阿里巴巴與四十大盜的故事,你或許還依稀記得,但裡面的無名英雄,那位機智又忠心的女僕,你大概已經忘記。

當強盜們靠著裁縫師的帶領,找到了阿里巴巴的家,在門口劃上記號,準備趁夜襲擊,命在旦夕的阿里一家卻完全沒有警覺,幸好聰明的女僕即時發現蹊蹺,趕緊在全村門口都劃上同樣記號,才讓主人們逃過一劫。

而後,不放棄的強盜首領又先後假扮油販、商人親近阿里巴巴,神經大條的一家人還是沒有發現。所幸女僕兩次都明察秋毫,趁機將計就計,用熱油與匕首舞殲滅了整個盜賊集團。最後,阿里巴巴才發現女僕是救命恩人,不僅放她自由,還讓兒子取她為妻。

瑪姬娜是這個睿智又勇敢女僕的名字,你不得不佩服,她能看到老闆忽略的危機,還能基於內幕,研擬出有效又可行的方案,一點都不用老闆操心。

巧妙的是,在一千零一夜的故事,阿里巴巴有這位女僕,而在現代 1001 的數位世界,阿里巴巴集團也有一個來自台灣,聰明睿智的瑪姬娜團隊,那就是本書作者 Tony 陳傑豪所帶領的功典。

功典開發的大數據行銷軟體,可以幫淘寶、天貓的數百萬賣家深度分析用戶行為、找出可以行動的內幕、大幅提昇廣告的投報率,換言之,讓商戶們對阿里平台的信任與長期依賴,大大增加。也難怪功典得到阿里的器重,把他們 (的軟體) 許配給淘寶與天貓的全體賣家。

跟瑪姬娜一樣,在一舉成名前,這個團隊也經歷了長期幕後的默默耕耘。1998 年創業以來,功典的主業原是傳統電子報派送軟體,直到 2010 年延攬 Tony 加入,而後拔擢為執行長,才決定轉型為協助企業運用大數據行銷的雲端方案公司。2015 年,功典終於獲得阿里巴巴的認證與全面合作。

很高興看到 Tony 願意把帶領功典轉型這段過程中,領悟到的大數據行銷知識、成功案例,整理成書分享給大家。他從出社會就在顧客關係管理領域浸淫,回台前在美國創辦過三家相關公司,因此本書整理出來的知識系統不僅完整、容易理解,也多半可以直接付諸實行。

在這網路全面顛覆商業模式、行銷、產品開發、生產與管理的大時代,企業經理人需要學會用更即時、更科學化的方式迎戰,Tony 的這本著作就像及時雨一般,來得剛剛好。

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創業 CEO / 摧枯拉朽就靠大數據

April 7th, 2015

Big data is like teenage sex

過去兩年,在 Netflix 以行為分析為基礎打造的 House of Cards 影集爆紅的同時,大數據也成了現代企業經營的顯學。無論是消費、金融、電信、交通,甚至是政治、慈善,所有的研討會上,一定可以看到大數據的身影。似乎人類組織有史以來的行銷、管理等問題,有了 Data,全部都可以解決。

事情當然沒有那麼簡單。就像任何新科技一樣,大數據並不是萬靈丹。要善用它,必須要從對的觀念出發。今天就跟大家聊聊關於 Big Data,我最常聽到的 6 個迷思。

1. 大數據是新時代的新玩意

事實上,數據分析一點也不新。早從數百年前的啟蒙時代,學者們便已開始遵循科學方法,一步步拆解事物形成背後的原因。科學家先觀察,取得並分析數據,歸納出假說,然後再經過不斷實證,逐漸形成定律。因此我們說的大數據,充其量只是科學方法的應用。跟過去的科學家相比,現代大數據更多仰賴機器去做觀察與取得數據的工作,以求更全面、更即時的資料收集。但後續的推論、歸納工作,還是需要人為的判斷。(註)

2. 100TB 以上才叫大數據

數據的大小,事實上沒有明確的界線。更重要的,數據的大小,不一定有意義。數據大,也不代表一定能做出準確的預測 ─ 假設你擁有地球 70 億人口的姓名、性別、生日、身高、體重、膚色、視力,以及他們的上網行為等種種數據,如果題目是要預測他們明年的收入分布,這個龐大的資料庫,恐怕還是無法幫上你什麼。所以數據在精不在多,重點是要達成的任務,不是儲存的數量。

3. 數據非常客觀

採集數據的軟硬體,是人為設計的,因此不可能做到絕對的客觀。手機停留在某個畫面,就代表你在欣賞這個內容嗎?很難說,或許你只是在跟旁邊的朋友聊天。對某個發文按讚,就代表你真心喜歡這則資訊嗎?也很難說,說不定只是喜歡發文的人,或是手滑不小心按到。真實世界,永遠有測不準的環節,因此設計數據採集軟體的人,很難絕對客觀的去記錄使用者行為,所以產生出來的數據,也很難是完全客觀的。對於大數據,你該有的認知是它有相當、相對的客觀性,但不可能絕對準確。

4. 數據可以告訴你不知道的內幕

就像字面顯現的,數據只能告訴你不知道的數據。但它究竟代表什麼樣的內幕,必須要靠歸納者自行去解讀。舉例來說,分析你的 App 使用者資料後,發現 21-30 歲女性族群佔比最大,這可能代表著你的 App 對這種人最有吸引力,但也可能代表當初推廣團隊在下廣告時,比較針對這樣的族群。究竟事實是什麼?往往需要更進一步的綜合比較、實驗分析,才能逼近。

5. 大數據是資訊部門的問題

大數據的收集與儲存,的確可以歸類為資訊部門的業務。但定義該收集什麼,如何收集,收集後該如何應用,絕對是業務主導部門該負責的。要求 IT 部門把大數據做好,就好像要求財務部門提昇公司獲利一樣,是本末倒置的。

6. 大數據會改變一切,不懂數據的人將會被淘汰

數據的重點不是數據,而是解讀與預測,也就是用數據驗證人類的行為模式,用以提昇產品與服務的設計,與潛在、現有客戶溝通的方法與內容。因此,懂數據不是重點,懂人才是。在全面連網的世界,數據將會越來越氾濫,懂數據收集管理的人也將會越來越普遍。但無論科技如何發展,懂人的人,恐怕永遠是少數。人感性、容易受到環境影響,因此難以預期。

所以,大數據是社會科學重要的進展,但企業要精準抓住未來,經理人要擁有更好的決斷力,還是要基於對不同人、不同性的理解,而不僅是科技工具的使用而已。大數據不是萬靈丹,它只是渦輪加速器,至於方向盤,仍舊掌握在你的手上。

延伸閱讀:Nate Silver 的《精準預測》

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註:因此他們被稱為「資料科學家」

(本文編輯後刊登於 30 雜誌;Picture via @adamwarne)

如果導航變成走最美的途徑…

July 10th, 2014

Yellow Vespa

MIT Technology Review 上的文章,Yahoo 巴塞隆納實驗室研究員 Daniele Quercia 與幾個夥伴開發出了一種新演算法,可以讓導航軟體不只告訴你最短、最不塞車的路徑,還可以告訴你從 A 點到 B 點,最美的路徑 ─ 歐洲人還是比較懂生活,實驗發生在浪漫之都巴塞隆納更是完全不意外。

當然這個軟體還在很初期的實驗室階段,離真正商用恐怕還要 5 年,不過它激發了我好多想像。

如果導航可以從「節省時間」演變成「提昇品質」,那生活周遭的科技,是不是也將開始往類似方向發展。有一天,我們可以選擇 Email 在最適合對方的時間送達、叫 EZTABLE 預訂一個提供新鮮美味時令材料的餐廳、請 Lativ 篩出最符合我品味風格與衣櫥搭配的服裝,還可以讓 PubGame 推薦我可以從中得到最大滿足感的遊戲,這樣的世界,豈不是超級美好。

當然這背後需要大數據的支持,但光有數據是不夠的,數據是死的,如何從數據中看出個人的喜好,才是重點。所以科技需要大量的與人文交織,尤其懂心理、行為的人才。

這裡面將會有很多、很大的機會,而僅僅是科技、規模領先者地位,很有可能會被「懂人」的後進者顛覆。

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(Photo via hmoong, CC License)

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