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Big Data 如何變成 Smart Data?

談大數據已經不是一件很新鮮的事了。而這篇文章也不是要帶大家研究大數據的歷史進展及技術,是想簡單分享一些 Big Data 的利用。許多談論大數據都會講到三個重點:

數據的容量、

數據的形式

數據的更新(Volume, Variety and Velocity)

甚至會講到如何優化商業模組,降低成本,減少人力。但是,想一想,其實大數據重點並不是在於數據的存取或獲得,而是在於人 People,也就是顧客

2015 年了,讓我們專注在顧客身上吧!Big Data isn’t just data, it should be smart data.

Big Data 如何變成 Smart Data

所以現在每台電腦或每個工具都幫你搜集了超多的顧客數據,Good!下一個問題就是,這些數據如何從非結構性的數據變成結構性數據?Big Data 如何變成 Smart Data?

  1. 了解這些數據的故事 — 做為一個 Growth Hacker/行銷人/老闆/小編,你一定要了解為什麼有這些數據的產生,每個指標代表的意義是什麼?如網站的跳出率、轉換率、點擊數、取消訂閱數、搜尋量、排名等等。除了意義,還要有想像力,想像一個顧客在什麼情況之下會跳出網站,想像一個顧客為什麼想取消訂閱,這個故事的鋪陳是什麼。
  2. 正確的目的是什麼?不要告訴我是獲利。這些數據的價值,是建立顧客關係,是建立個人化的顧客體驗,是幫助你傳遞品牌價值,在這些都做到之後,才會獲利。
  3. 對的下一步 — 有了正確的目地之後,大量的數據透過行銷分析工具的協助,變成有結構的內容,行銷人員再將這些內容對照要達成的目地,轉換成對顧客有利、有價值的優化,Take Action!這就是大數據最有價值的事了。

在這邊舉幾個分析工具如何將 Big Data 轉換成 Smart Data 的例子:下表為公關及數位行銷產業會用到的品牌價值分析管理系統,裡面超過 20個可以搜集大量品牌數據的工具,以伊莎貝爾為例子:

品牌價值分析管理系統

從喜餅到頌揚感動人心的愛情,伊莎貝爾一直浪漫伴手禮的首選品牌—但隨著數位時代的快速演進,微型品牌從電商出發,一同搶攻越來越小的婚禮市場跟受眾,20年老品牌,如何持續搶攻心佔率,贏得市佔率,答案就是 Smart Data透過上述的品牌價值分析管理系統,從市佔率開始切入,交叉分析實體來客率 v.s 線上產業流量比、實體來客/訪客轉換率 v.s 回訪UV/UV轉換率、成交比/全站 UV 轉換比,透過數據發現消費者行為,伊莎貝爾成功掌握三個致勝關鍵,如下圖:

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2014年,伊莎貝爾透過 Smart Data,展開品牌數位元年,打造品牌數位溝通的基礎建設,並成功以伊莎貝爾喜餅「他他篇」廣告引起消費者好感分享跟熱烈討論—伊莎貝爾企業的數位創新力跟執行力,不容小覷。

品牌價值分析管理系統中有一個比較特別的工具 SimilarWeb它是個競品流量分析工具。特別的是,過往的競品流量分析工具必須透過安裝軟體或插件的方式,搜集流量數據,缺點是數據的貢獻來源,局限於安裝特定軟體的電腦,造成數據量的缺乏及不公正性。

新一代的流量分析工具透過全球的網路供應商(ISP)、網路機器人(Web Crawlers) 以及數十萬的軟體與插件,搜集每月超過幾千萬的『數據貢獻者』的資料。多並不是最好,透過不同資料比對的技術,讓數據更客觀,結果更公正、更公開。每天幾十億筆的資料,系統轉換成人容易觀看的介面,提供給行銷人員監控網站表現,顧客更容易使用網站,更找的到想要找的資訊。

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另一個有趣的軟體是網站智能推薦系統的誕生。什麼是智能推薦系統?智能推薦系統是一套複雜的電腦演算法和程序,每一次訪客進站,系統立即開始搜集每個訪客的各種行為、點擊與購買商品。搜集如此龐大細微的數據之後,通過不同的規則及設定,當下一次同一個訪客造訪時,顯示專屬於這個訪客的推薦商品。

對於消費者來說,就像是進入新商店的老顧客,快速的整合顧客資訊,前一次的瀏覽商品,有興趣的商品,甚至是忘記購買的商品,都可以適時的提供給顧客。大家都聽過一個案例,買了尿布的爸爸,也順便買了啤酒,透過推薦系統,這些行為透過數據被呈現出來,而這些珍貴的 Insight 就是行銷人員啟動下一步優化最重要的根據。

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燦坤集團是股票上市之3C家電龍頭廠商,年營業額超過新台幣300億,旗下的『燦坤快3』網站,與其它電商網站一樣,所遇到的難題也是如何透過大數據,將搜集的資訊變成提高購買的武器。透過智能推薦系統,Big Data 的研究即時了解消費者,而不是建立在假設之上,而是真實、有效的 Smart Data。短短數個月間就對於點擊率、轉換率提升高達 15% 以上的水準。

燦坤3C營運長說:『在 2015 年開始我們認為,在商品頁對消費者呈現的「精準度」重要性將越來越重,未來數據分析是電商最重要的武器。』

未來的大數據,要是可以執行及應用的,目前台灣大數據尚停留在搜集及儲存階段,對於搜集完要做什麼事,不是很清楚。最終還是要回歸顧客,將數據結構化。顧客不用說一句話,他們就能得到想要的服務,想獲得的價值及被協助的需求。透過行銷分析工具與連結顧客關係,才能將這些珍貴的資源好好的利用,這些 Big Data 也才能轉變成 Smart Data。

參考來源:

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