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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)

品味的奇妙「邊際效益遞增」現象

August 15th, 2013

Thanks. You've made me believe in personal power again.

邊際效益遞減:對於某個物品或是服務的第一次消費所產生的效益,會大於第二次消費所產生的效益,並且消費次數越多,單次消費的效益就越低 –Translated from Wikipedia

讀過個體經濟學入門的人應該都對「邊際效益遞減」有些印象,常舉的例子是吃掉第一顆蘋果之後,第二顆 (一模一樣的) 蘋果就會覺得沒那麼好吃。邊際效益遞減的背後是個人的心理現象,當一個需要被滿足後,對於重複或是類似東西的需求會大幅降低。

當然邊際效益不是永遠遞減的,最好的例子就是一顆 (比看起來還好吃很多的) 蘋果吃了第一口後,你會更想要吃第二口。喝啤酒時配了第一顆五香花生,大概很少人能抗拒一顆接一顆直到整盤都清空。這又是人體的另外一種現象,有些慾望是需要被引發的,尤其那些「體驗性」的商品與服務。而且一旦被引發之後,初期的需求強度似乎是遞增,而不是遞減的。

這種現象也會發生在「學習曲線陡峭」的東西上面,例如:滑雪、彈鋼琴、高爾夫球等等,我們必須努力練習,直到跨越了初期的學習門檻,才能開始體會這東西的美妙。

然後還有些時候,邊際效益的現象是隱隱發生的,幾天前 Economist 上的一篇 The utility of bad art 探討了這樣的情況發生在對藝術的「品味」之上。

這篇文章首先引用一個由 Cornell 心理系教授 James E. Cutting 所發表的論文 Gustave Caillebotte, French Impressionism, and mere exposure。在 Cutting 的研究裡面,他以 Cornell 的大學生作為研究對象,在一學期的每堂課開始前,教授會先把一些較不知名的印象派畫作的其中一張,在螢幕上播放僅僅兩秒鐘給學生們看。整個學期的下來,結果發現相較於一些較知名的印象派作品,這些被「快閃」的學生們反而會對那些較不知名的作品產生偏好。相對的,沒有被這樣默默影響的對照組學生們,則會比較偏好那些較知名的作品。

因此 Cutting 教授的結論是品味這種東西是後天的,當人類社會的意見領袖決定了什麼是美,並且將它不斷以作品的方式展示給族人們欣賞,則久而久之這樣的風格就會被整個社會認定為美,最後產生邊際效益遞增的情況。也就是說,當你的周遭不斷的出現黃色,你會漸漸的認同黃色,久而久之也開始偏好黃色 ── 沒錯,正是羊群效應

但羊群真的是這麼盲從嗎?事情也沒有這麼簡單。為了更進一步探討這個問題,英國 Leeds 大學的 Aaron Meskin 教授等人又做了另一組更細緻的研究,並且發表了一篇 Mere Exposure to Bad Art。在這個實驗中,Meskin 把學生分為兩組,一組給他們看知名度較高,但在藝術圈地位較低的 Thomas Kinkade 的作品,另一組給他們看較不知名,但在藝術圈評價較高的 John Everett Millais 的作品。結果發現,剛開始學生對 Kinkade 的作品會產生較高的偏好,但看多了之後邊際效益會遞減。而剛開始他們對 Millais 的好感度較低,但久而久之會越來越能欣賞 Millais 作品中的品味。

Preference of good art

這大概就是「譁眾取寵」跟「有深度」的差別吧。所以端看你的產品是要以快打快,像電視購物一樣刺激人們衝動購物,或是你要走漸入佳境路線,像 Apple 一般讓人越用越愛不釋手。但無論如何,身為消費性市場的創業者,好好了解人性的種種心理,是絕對必要的功課。

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(Photo via happeningfish, CC License; Economist)

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