一次了解大數據應用:商業決策前的必修課

  • LargitData
  • 三月 4, 2019, 8 p.m.

大數據應用制定精準決策

自從執行長貝佐斯在2018年以千億身價一躍成為全世界最有錢的人,幾乎不會有人懷疑Amazon亞馬遜的賺錢能力。但亞馬遜賣的不是商品,而是物流,是24小時把商品送到客戶家門前的能力。

亞馬遜快速到貨的秘訣在於它能預測商品,只要事先在最近的倉庫中儲備客戶可能購買的商品,客戶按下訂單時就可以最快的速度送達。為了找出最有機會售出的商品,亞馬遜推算出客戶感興趣的產品,使用大數據掌控物流,最快30分鐘就可處理完訂單,並計算出倉庫中最省力的揀貨路徑,與傳統模式相比只需要40%的路徑長度,大幅降低揀貨時間,簡省成本。



比你更了解你的客戶:大數據分析應用案例

與亞馬遜同樣活用大數據的例子,還有2018年的九合一大選的六都選戰中網路溫度計的選情預測,達到100%準確預言當選人的結果。


網路溫度計:一個禮拜找出候選人

網路溫度計在選舉前針對各縣市候選人在2018/11/17~2018/11/24之間的網路聲量進行調查,包括在社群網站與報導中相關文章總篇數、正負面比例,並以此為基準預言各都候選人。結果六都的預言全數命中,大數據看好的候選人全數當選,全台22縣市中則成功預言19位候選人的當選。


Alphago:有限計算贏得棋局

不僅是選舉,就連變化萬千的圍棋勝負,大數據也能取得勝果。人工智慧圍棋軟體Alphago在2016年對戰韓國頂尖職業棋士李世乭,以4:1的結果取得勝利。Alphago的決勝關鍵,是它學習大量棋局、取得巨量資訊後,在下棋時計算目前棋局中最有利於Alphago的下法。這場棋局中Alphago依靠有限範圍內的計算取得勝利,也展現出大數據能快速分析資訊並做出決策的能力。

選戰中100%準確的預言、在棋盤上勝過職業棋士的棋力,全都依據具備科學根據的精準分析:大數據



什麼是大數據?

大數據是數量過於龐大、無法使用傳統方式分析的數據。隨著網路普及、資訊生成快速,大數據存在於生活中許多層面,比如擁有二十億用戶的臉書與十五億人在使用的Gmail,資料數動輒以百億計算。


大數據的特性:大、雜、快

大數據的定義有3V,符合這三項條件,就可被歸類為大數據。

  • 資料量 (Volume):大數據屬於每分每秒都在生成的資料,單一天的累積位資料量可達一台桌電的容量,等同128個8G隨身碟,無法以傳統方式儲存。
  • 資料類型 (Variety):大數據的資料類型包括文字、影像、數字、影音、GPS位址。豐富特性使得這些資料可交叉比對,找到數據間的關聯。
  • 資料時效性 (Velocity):大數據生成快速,使用與消耗也異常快速。因此大數據的意義在於協助使用者快速掌握現況並做出回應,發揮資料的最大價值。

分析大數據:AI人工智慧

由於資料過於龐大,人工操作軟體分析耗時耗力,人工智慧(Artificial Intelligence,又稱為AI)將成為分析大數據的主要方式。AI運用工程師輸入的演算法,讀取龐大的數據並找出其中的規律與關聯。而後AI會學習這個分析過程,只要輸入資料AI就能找到最適合分析此數據的演算法,並運用過去的資料預測未來。

分析大數據時,AI是最有力的助手,同時大數據也是AI成長與學習的關鍵,資料量夠龐大,AI才能做出更準確的預測。但分析並不是大數據的應用重點,而是行動者如何依據分析的結果,做出有利的決策。



誰需要大數據?

演算法、人工智慧、機器學習......這些名詞儘管聽起來陌生,卻早已存在於人們生活中。從社群網站上貼文,到網路商場的購物紀錄,只要有數據的地方,就可以發展出大數據。


博客來:勾勒具體客群形象,精準行銷

比如台灣最大的網路書店博客來曾與中研院合作,將購書資訊與使用者的年齡、年收入等資料進行分析,找出不同消費者偏好的書籍種類,勾勒出消費者形象。在商業理財類別,研究者就發現25歲以前的銷售者偏好購買「生涯規劃」類別的書籍,30歲以後的消費者則會受「快速致富」等主題所吸引。在書名的用詞上,更發現如果財經類別使用「輕鬆」一詞做書名的書籍較暢銷,但在語言學習類別則有反效果。

透過大數據分析出客群的具體形象,就能幫助出版商與經銷商在行銷時掌握客群心理,並制定更精準的行銷策略。


Zume:預測訂單提前備料,快速送餐

不僅是電商,連餐飲業也可運用大數據快速備料,減省送餐時間。披薩外送商家Zume自2016年成立起就不斷蒐集客戶的訂餐數據,從中推算出客戶習慣在那些時段訂購那些商品,並預先在餐車中備料,就能在客戶點餐後用最快的速度將訂單送至。Zume甚至研發出智慧餐車,直接在餐車上製作披薩,將送貨時間轉化為料理時間,讓客戶享受到熱騰騰的食物。

無論產業別,只要善用數據,有可能分析出常人難以發現的機會。在生產面可以預測銷貨、準確進貨,除了減省物流成本,還能縮短送貨時間提升顧客的消費體驗;在行銷面則能掌握消費者喜好,找到最有力、最能打動消費者的行銷策略。除此之外,大數據更有發展潛力的領域是物聯網。


物聯網與大數據

物聯網是透過網路,連接物品與使用者,並擴大物品的使用方式,使網路實質應用到生活中。就好比一隻沒有聯網的Nokia3310,最主要的功能式通訊,而一支連上Wifi的Iphone,就能發揮通訊以外的功能,比如接收email、觀看網路新聞、連通社群媒體等。

以大數據為基底,物聯網可以獲得更好的發揮。以商業為例,店家透過會員功能知道會員的喜好,透過手機中的GPS知道會員在哪裡,即時提供附近店家的特定商品折價資訊,鼓勵會員去消費。或者分析出消費者最常出沒的地點,並找出開設新店面的最佳地址。以工業為例,可將銷售情況與生產設備連結,生產設備可整合數據並即時產出符合市場需求的貨物,或預測未來何種產品的需求會提升,及早生產。

無論是何種產業,都可以在大數據的幫助下做出最好的決策。就連輿論、八卦等捉摸不定的討論風向都可以累積成大數據並分析,大數據因此成為二十一世紀商業決策前的必修課。



透過大數據制定精準決策

產業的需求,箇中人士最了解,但產業相關資訊的蒐集,使用輿情分析可以在最短的時間內找到最精確的資訊。尤其是PTT、爆料公社等一般人難以追蹤的社群,InfoMiner 即時輿情分析平台使用自行研發的大數據處理技術與文字探勘技術,讓你獲得第一手情報,同時探究事件的前因後果。從制定行銷策略、處理公關危機到防範競爭對手,你在行銷與公關時都會更加得心應手。此外,大數軟體使用雲端資料庫儲存數據,減省企業購買硬碟設備的成本,便能從雲端分析中找到決策方法。

掌握大數據,並利用分析結果做出最精準的決策,可以使你的每一個行銷策略獲得最完整的發揮,讓你的公關應對滿足當下社會的喜好。你不需要知道演算法,但你需要知道如何尋找分析大數據的人。知己知彼百戰百勝,資訊時代當以輿情分析知彼,以大數據取勝。