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2016 IDEAS Tech Hackathon《數位名人沙龍-HACK Taiwan! 社群動能》活動紀實

IDEAS Tech Hackathon,數位名人沙龍,社群數據

為加速推動生產力 4.0 數據應用,由經濟部工業局指導、資策會主辦、MMdc 關鍵數位行銷與 dcplus 數位行銷實戰家協辦台灣第一個生產力 4.0 社群數據應用競賽- 「2016  IDEAS Tech Hackathon 社群數據應用創意競賽」。

2016 年 4 月 14 日以首場菁英焦點聚會-「04/14 跨界領袖 焦點對談–HACK Taiwan! 社群動能」正式啟動這個長達120天的社群數據應用黑客松。

IDEAS Tech Hackathon X MMdc 數位名人沙龍」,邀請已經具備客戶與資源的團隊溝通 SER API 的服務內涵,透過 SER API 開發或強化功能與技術,3 場個別邀請 3 位業界重量級與談人、以及各界高階經理人一同探討創新商業模式。

而第一場於 4月 14 日舉辦的「04/14 跨界領袖 焦點對談–HACK Taiwan! 社群動能」,究竟擦出了什麼精彩的火花呢?趕快來看看吧!

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已有數據資料還不夠,需要轉換成有價值的商業應用

在活動正式開始前,主持人關鍵數位行銷事業發展顧問-吳靜媛,調查現場的與會嘉賓對於公司數據應用的概況。在場約有將近一半的企業高階主管,對於自身公司的數據資料庫相當有自信,但一致認為,非常需要將龐大的數據資料,有效轉換成有價值的商業應用。也有大約3成的來賓表示。希望能夠透過這場數位名人沙龍,找到合作資源及技術團隊,共同發展出創新的商業模式。

數據對於互聯網產業尤其重要,除了透過數據分析,找出消費者及商業洞察之外,能夠廣泛收集但又不失精準地抓取更多對自身產業有幫助的資料,對於公司既有服務的改善、創新,絕對相當有助益。

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▲資策會創研所組長 谷圳  暢談 S.E.R. API 應用

消費者購物行為改變
全通路 omni channel 消費體驗時代來臨

第一位引言人-資策會創研所組長 谷圳博士,在第二張投影片就點出:零售實體通路銷售下滑,消費者購物行為已大幅改變!「網路口碑」已深深影響到消費者的購物決策!

  •  國內社群使用率占上網人口70%以上
  •  大多消費者在購物前習慣搜尋產品的網路口碑
  •  66%的消費者認為手機使用會影響購物決策
  • 兩成比例會在消費後主動在社群平台上進行購物/使用經驗的分享

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(資料來源:資策會)

PC 時代的線上購物具備一站式購齊的零售,讓消費型態開始轉變移往線上,當消費者開始使用行動裝置時,線上線下(O2O)與全通路整合的銷售時代正式來臨,企業必須瞭解顧客態度及市場走向,必須同時兼具線上與實體的數據分析能力。

更精準且即時掌握消費者脈動,搶佔市場先機

SER API 社群數據服務平台

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擁有資料來源

Facebook:1萬多個企業常用 Facebook 官方粉絲頁,當使用者瀏覽過這些粉絲團,就會被貼上一個標記,使用者偏好就可以輕鬆被記錄。

論壇:Ptt, Mobile01 等 Alexa 台灣前五百大網站

部落格:痞客邦等

新聞媒體:台灣、中國上百個新聞管道

電商平台:中國淘寶網

應用案例1:

體驗式導購 APP

當社群數據+體驗式導購 APP,會有什麼有趣的服務產生?

運用數據了解消費者偏好,幫每一位消費者貼上不同的標籤,瞭解不同消費者的消費輪廓。消費者可以透過此 APP,取得合作百貨公司與專櫃品牌的逛街任務,完成任務後即可兌換獎品,創造個人化的 O2O 購物體驗。

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應用案例2:

行動行銷 APP-宅男助攻手

遇到心儀的女生,卻常常找不到話題,被嗯嗯哈哈洗澡去打發掉的男生們有福了!「宅男助攻手」,原為自然輸入法團隊,增加利用S.E.R. API (各領域熱門文章、熱門打卡點、熱門餐廳排行榜…)建立一跨領域熱門議題分享內容索引於輸入法功能中,讓使用者能快速查找適合有趣的內容,連結最熱門的特色餐廳、小吃、飲料、休閒景點。目前已超過百萬用戶下載。

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第二位引言人-【新文易數創作者】洪進吉 Gene,具有資料探勘經驗20餘年的 Gene,透過分享開發新文易數的經驗,與在場嘉賓談談資料抓取的知識以及可能碰到困難點。

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▲【新文易數創作者】洪進吉 Gene 分享抓取資料的基本知識及新文易數的資料來源

抓資料要學會的技術

1. Crawler

2. API (Auth, Token)

3. Scheduling and Queuing

4. Storage

抓資料的最基本知識

1. CAP Theorem (NOSQL)

CAP Theorem 指出對於一個分布式計算系統來說,不可能同時滿足以下三點:一致性(Consistence)、可用性(Availability)、容忍網路分區(Partition tolerance),需要許多資料庫把它串接起來。(每種資料庫有不同的屬性)

2. Data Mining 的 Processes

3. Big Data 的 5V:

Volume 數量
Velocity 時效性
Variety 多樣性
Veracity 正確性
Value 價值

4. Data Science 的 3 個圈

數據知識 + 科學經驗 + 工程經驗

真正的困難點

1. 萃取有意義的數字

透過次級資料(追蹤朋友中所按讚的粉絲專頁),來找到個人偏好的蛛絲馬跡:除了粉絲團按讚之外,再利用「談論粉絲專頁的用戶」,來判定粉絲專頁(政治人物)受歡迎的真實性。(參考作品:未來國會

2. 呈現出可解讀的資訊

3. 如何對問題提出解讀

4. 建立模型 (模式識別)

新文易數的資料來源

1. 新聞與內容網站的文章與標籤 (Tag)

2. 臉書對連結的讚享評

3. 粉絲團的文章與數字

4. Capitol.tw

5. SER

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▲透過台灣1500萬使用者所按讚分享評論的總數,來評估的政治人物粉專討論度排名

面對資料的挑戰?

1. 那一個演算法與算式才是正確的?(先驗與後驗, 可解釋性, 可接受)

不同人所開發的演算法不一樣,但哪個才是正確的?

2. 可驗證與即時性

具有即時性的資料,很難去竄改,具有較高的可信度。

3. 高數量與操作的困難度

4. 系統性的偏差

5. 可解讀的範圍

差距過大的數據範圍,要考慮其可信度。

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2016 IDEAS Tech Hackathon《數位名人沙龍-HACK Taiwan! 社群動能》,於歡樂的大合照中圓滿結束,透過資策會創研所組長 谷圳 以及 Gene 黑貘 的分享,在場嘉賓對於 S.E.R. API、數據蒐集及資料應用要學會的技術都有更深一步的瞭解!期待之後各個團隊運用 SER API,打造創意滿點的全新服務!

還有兩場數位名人沙龍,等你來參與!
05/13 跨界領袖 焦點對談–HACK Taiwan! 智慧服務
06/07 跨界領袖 焦點對談–HACK Taiwan! 數據未來

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