陈清河/除了整合线上线下 「数据驱动」方为业者王道
在现代人的生活中,无论是线上或线下交易的环境,业者为了密切掌握消费者的动态数据,经常会运用各种方式纪录后分析消费行为。
▲瑞幸咖啡虽涉及财务报表造假,但它确实是结合线上线下经营模式的代表企业之一。(图/记者魏有德摄)
表面的目的,这些数位轨迹可做为后续售后服务的依据;但更准确地说,却是经营者试图运用交易浏览数据的资讯流,来管理行销广告的商流、营运规画的金流、商品配送的物流,以及对消费市场供需的掌控,替代过往以经验或感觉取向的决策作法。
如以产品促销活动的商流为例,会经常运用数据分析成果,主动对特定对象提供诉求,诸如释出优惠与客制化服务等相关讯息,让这些具购买潜力的「数位社群」,适时得到销售讯息或迎合其消费需求,并同时提升黏着度与忠诚度。
消费动态数据的作业模式
在线上购物以及行动工具日渐普及的当下,运用大数据去评估消费者数位轨迹的作为,系采取积极运用AI结合行动应用程式、定位追踪服务、非接触式点对点数据传输等科技元素,配合机器对机器(machine 2 machine)路径,即时并大量搜集消费的数据,快速传送至云端资料库,已经成为企业追踪绩效的必要指标。
其标准程序首先是针对前端、后端和过往的数据加以采集;其次则是选择一项较合适的分析模型,接入与存取数据;最后再借由图表图形将数据视觉化呈现,并营造有价值的客制化资讯,协助决策者进行数据驱动市场营销、产品优化、用户运营以及管理监控的需求。
必须强调的是,未经过分析或判读以及未善加运用的数据,并不具有商业价值。
▲Netflix就常运用消费者体验的数据分析,以提供观影者最好的观看推荐选择。(图/路透)
大家所熟识的Netflix串流媒体,就经常运用消费者体验的数据分析以较少的花费去产制内容,其趋动创意素材的作法经常被引为典范。
换言之,一般企业主接续会透过关键字、关联词,以及脸部侦测辨识分析,采取实时互联机制,有系统地将无所不在的数据,借由程式书写的机器深度学习(deep learning)输入资料库,分析出有价值的资讯,协助企业主掌握消费动态。
数据采集后的作法与盲点
受惠于无线宽频的快速发展以及上网吃到饱方案的推动,数据采集的作法经常借由手机、平板等工具,整合监控如前所述的数据取得、存储、爬梳、分类等流程,进而采取实时互联机制,有系统地将无所不在的数据,借由机器自动学习的机制习输入资料库;其中的消费轨迹可分为线下实体卖场,以及网路平台的流量数据。
▲网路平台流量数据的效益,就在于如何导流与转化消费数据的运营策略 。(图/取自免费图库Pixabay)
网路平台流量数据的效益,就在于如何导流与转化消费数据的运营策略,其中的数据依据来源与商业目的确实甚为多元,包括浏览数、触及数、点击数、订购数、导购数、互动数、谈论数、观看数与分享数等,以便提供品牌口碑或粉丝经营的需求。
必须强调的是,完全依赖数据驱动的作法亦有其盲点,有些不良数据如被错误引用,就可能得到偏差的分析;因此,针对所搜集数据来源与品质的检验,以及分析数据模型的后续处理,皆有制订规范的必要。
从经验值中的累积得知,经过分析后的数据,其来源与错误不但很少会再被检视且是一错再错。
数据分析一直是诸多企业体决策的依据,当下自动控制数据收集的技术与流程,已让数据驱动的效益更为精确与快速。
然而,数据收集与数据模型的结构、操作固然不可或缺,但是数据如何加入人类智慧,转化成可用的优质决策,才是数据驱动的核心价值。
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