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2015年科技圈趋势之一:大数据转型巧数据

[日期:2014-12-24] 来源:中国大数据  作者:中国大数据 [字体: ]

      对于头家们来说,应用精密分析技术的大数据(Big Data)所带来价值,也有轻鬆取得的方式。例如透过程式纪录,每一个透过关键字点击进入网站购物的消费者足迹(cookie),从浏览行为中找出他们分别感兴趣的商品、服务类别等,再定期辅以电子报、优惠讯息加以刺激回购,定期与既有消费者互动,增加回购率,创造业绩。甚至运用日常对于顾客消费行为的细心纪录,也能累积成数据来发现更多消费者insight。

      大数据(Big Data)堪称数位革命以来的最新亮点,2015年这道炫目的光芒将以巧数据之姿,迫使营销人面对分析大于收集的本质:谁先从数不尽的土石中发掘出宝矿何在,谁就能率先掌握市场。

1.「样本」等于「母体」的时代来临

      过往行销人做抽样调查,总是囿于3%的误差区间,但最有趣的发现往往埋藏在遗失的细节裡。真正的「大数据」根本上扬弃了「随机抽样」的做法,将最完整的资料集视为「巨量」的必备基础,意即透过「样本」等于「母体」的概念,淘选全部的资料以求解读的高度精确性。

      因应如此庞杂的作业,革新的硬体端能让处理数据的时间缩短至毫秒,除了便于运算更大量的资料,也提供了应用上的即时性。相对的,资料从何而来同样要仰赖硬体负责收集,如Nike所研发的穿戴式装置就藉由使用者的运动数据,判读其生理表现、活动惯性等…将来活用于销售、社群凝聚等的行销手法将更令人期待。

2. 挑战传统营销追根究底的思维

      身为营销人,一向想知道「为何如此」,但巧数据是从几十亿笔资料中,套入几万种运算模式后才找出资料之间的相关性(如流感趋势预测就是实验近五亿个数学模型后的成果)。也许这些相关性表面上无法解释,但只要能透过数据发现达到营销目的,知不知道成因也就没这么重要了。

      早期Amazon根据个人喜好剖析样本,尝试找出顾客间的相似性来推荐书单;像是买了一本关于波兰的书,系统就建议一票其他人也买了探讨东欧事务的作品给你;或者,买一本育儿书,就接着推荐一堆婴儿相关书籍,但问题就出在你根本不需要再买功能相仿的书了! Amazon员工说:「系统推荐的书,和你过去买的大同小异,而且没完没了,有点像和笨蛋一起去买东西」。尔后Amazon研发出「品项对品项(item to item)协同筛选技术」:从巨量资料找出不同商品间的关联,就能做出跨品类、意料之外的推荐,使业绩获得惊人的成长。当然,这类应用不表示在其他平台照样管用,Yahoo超级商城与购物中心就发现,利用更个人化的「Audience-based技术」使转换率高过「品项对品项技术」六倍之多。有了上述大数据转化为巧数据的完美实证,行销人只要知道「正是如此」,就不须太执着于「为何如此」,反而可以扭转思维,将更多精神投注于电脑不可及之处。


个人化模组比item based 推荐模组超过 6倍的转换率。由上图可看出,个人化的模组演算出的推荐商品,品项上有着极大差距。

3. 精準沟通更上层楼,彻底引爆一对一营销

      以前我们把客群分类做营销,现在人人都有独一无二的样貌。伴随着大数据运算的成熟,助长了巧数据的更即时、与个人化,在2015年,针对单一消费者发送量身打造的讯息内容、推荐所需商品、甚至跨平台、装置的沟通…都不再是空想。在巧数据加持下,一对一营销的威力将全面横扫,下个阶段营销人要面临的任务就是以Programmatic Buying实现与消费者的深度沟通。

    參考資料《Big Data – A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think》





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第 6 楼
* 匿名 发表于 2014-12-24 17:24:46
回复 匿名 的评论
<font color="red" size="110">尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法</font>
<ul style ="list-style-type:square;margin:5px 0 0 1em;padding:0"> <li>尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法</li>
第 5 楼
* 匿名 发表于 2014-12-24 13:13:25
<font color="red" size="110">尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法</font>
第 4 楼
* 匿名 发表于 2014-12-24 13:11:56
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