甚麼是「大數據」?
近年來,「大數據」成為國際熱話,充斥各個場合。作為時下電子科技行業最新的發展方向,從中國的阿里巴巴到電子商務企業龍頭亞馬遜紛紛透過數據分析來預測顧客行為,大幅減省物流與倉儲成本,甚至增加潛在消費者。所謂「大數據」分析是指數量龐大而無法以傳統方式處理的內部資料分析,任何產業皆能透過分析大數據預測未來趨勢,使大數據成為各行各業都爭先發展的數位技術。
大數據現在不但是資料處理工具,更是一種企業思維和商業模式,因為資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟等種種客觀條件就位,令資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來,開創從所未見的商業模式。科技市場研究公司國際數據資訊(IDC)預測,全球資料領域在2025年將增至163ZB(1ZB相等於1兆GB),是2016年16.1ZB資料的十倍。
比起大數據,「數據」人人都熟悉,數據所指的並不只限於數字,還可以是文字、聲音、圖片、視頻等。不論是使用通訊軟件、瀏覽社交平台,還是信用卡消費記錄、乘車記錄,我們對自己所做的事可能已習以為常,甚至是一個讚好,也在傳達着個人偏好的數據,不斷增加社會的數據量。而大數據就是這些資料的巨量版。大數據還有以下幾種特性,統稱為4V:
大數據引起新潮流 顛覆傳統行銷
現今資訊流通快速、網絡普及率高改變了消費者行為,令網路時代的行銷方式更為普遍。傳統行銷多依靠4P完成,也就是產品(Product)、價格(Price)、促銷(Promotion)與途徑(Place)。過去,企業的獲利方式只需推出獨特的商品、訂出合理價格、運用行銷手法達成促銷,最後透過不同途徑將產品送至消費者手中。但現在消費者可以瀏覽網站比較價錢,從不同渠道得知產品的資訊,而不需透過實體消費才能取得產品資訊也能自行判斷產品廣告是否屬實。假如企業無法提供更多樣產品、更低的價格、更多元的途徑,自然難以取得消費者的青睞。
企業或品牌可以偵測消費者在網絡上的所有舉動,建立大數據資料庫,分析後針對每一位消費者推出個人客製化的行銷,並重複測試不同行銷策略的成效。此種新興的行銷手法被稱為新4P:消費者(People)、成效(Performance)、步驟(Process)以及預測(Prediction)。
People:分析消費者形象
大數據可以分析出消費者的形象,例如性別、年齡、常用社交網站、喜好。企業可根據不同消費者的需求,投放豐富且有趣的資訊,從而制定相應的促銷手法,並找到最具消費力的客戶。
Performance:了解目前行銷成效
大數據可分析消費者在網絡留下的記錄,例如網頁的瀏覽記錄,社交平台的讚好次數。企業可以知道最有效的廣告投放地點,並追蹤投放廣告後的成效。例如美國運通讓持卡人與自己的Facebook帳號連結,持卡人成為美國運通粉絲團粉絲後,美國運通會依據會員在Facebook上的活動,提供相應的優惠措施,結合社交數據和會員資料,就是為了提升消費者辦美國運通卡的誘因。
Process:規劃未來行銷步驟
大數據可協助企業提出精確的行銷策略,比如經過上一輪的廣告投放與會員統計,發現主要客戶多為年輕人、而Instagram廣告的瀏覽次數最高,就可以把更多廣告預算投入Instagram並設定觸及對象在十八至三十歲之間。
Prediction:預測消費者行為
透過以上過程,企業可累積數據並預測消費者行為,做出精準行銷決策與準確公關反應。使用大數據預測最成功案例,當屬美國電商亞馬遜。亞馬遜分析消費者形象與消費行為之間的關聯,預測他們的喜好,精準掌握顧客消費習慣,並透過「願望清單」、「推薦」等個人客製化方式推銷產品,替亞馬遜增加一至三成的營收。
比起大數據,「數據」人人都熟悉,數據所指的並不只限於數字,還可以是文字、聲音、圖片、視頻等。不論是使用通訊軟件、瀏覽社交平台,還是信用卡消費記錄、乘車記錄,我們對自己所做的事可能已習以為常,甚至是一個讚好,也在傳達着個人偏好的數據,不斷增加社會的數據量。而大數據就是這些資料的巨量版。大數據還有以下幾種特性,統稱為4V:
![數據分析](./assets/demo/guide/blog2_002.jpg)
![大數據](./assets/demo/guide/blog2_003.jpg)
大數據引起新潮流 顛覆傳統行銷
現今資訊流通快速、網絡普及率高改變了消費者行為,令網路時代的行銷方式更為普遍。傳統行銷多依靠4P完成,也就是產品(Product)、價格(Price)、促銷(Promotion)與途徑(Place)。過去,企業的獲利方式只需推出獨特的商品、訂出合理價格、運用行銷手法達成促銷,最後透過不同途徑將產品送至消費者手中。但現在消費者可以瀏覽網站比較價錢,從不同渠道得知產品的資訊,而不需透過實體消費才能取得產品資訊也能自行判斷產品廣告是否屬實。假如企業無法提供更多樣產品、更低的價格、更多元的途徑,自然難以取得消費者的青睞。
企業或品牌可以偵測消費者在網絡上的所有舉動,建立大數據資料庫,分析後針對每一位消費者推出個人客製化的行銷,並重複測試不同行銷策略的成效。此種新興的行銷手法被稱為新4P:消費者(People)、成效(Performance)、步驟(Process)以及預測(Prediction)。
People:分析消費者形象
大數據可以分析出消費者的形象,例如性別、年齡、常用社交網站、喜好。企業可根據不同消費者的需求,投放豐富且有趣的資訊,從而制定相應的促銷手法,並找到最具消費力的客戶。
Performance:了解目前行銷成效
大數據可分析消費者在網絡留下的記錄,例如網頁的瀏覽記錄,社交平台的讚好次數。企業可以知道最有效的廣告投放地點,並追蹤投放廣告後的成效。例如美國運通讓持卡人與自己的Facebook帳號連結,持卡人成為美國運通粉絲團粉絲後,美國運通會依據會員在Facebook上的活動,提供相應的優惠措施,結合社交數據和會員資料,就是為了提升消費者辦美國運通卡的誘因。
Process:規劃未來行銷步驟
大數據可協助企業提出精確的行銷策略,比如經過上一輪的廣告投放與會員統計,發現主要客戶多為年輕人、而Instagram廣告的瀏覽次數最高,就可以把更多廣告預算投入Instagram並設定觸及對象在十八至三十歲之間。
Prediction:預測消費者行為
透過以上過程,企業可累積數據並預測消費者行為,做出精準行銷決策與準確公關反應。使用大數據預測最成功案例,當屬美國電商亞馬遜。亞馬遜分析消費者形象與消費行為之間的關聯,預測他們的喜好,精準掌握顧客消費習慣,並透過「願望清單」、「推薦」等個人客製化方式推銷產品,替亞馬遜增加一至三成的營收。
![數據分析](./assets/demo/guide/blog2_004.jpg)