多還要會用 看大數據如何變輕巧

（圖／取自網路）

大數據（Big Data）堪稱數位革命以來的最新亮點，而它將於2015年以巧數據（Smart Data）之姿迫使行銷人面對分析技能的重要性：誰先從數不盡的土石中發掘出寶礦何在，誰就能率先掌握市場。

1.「樣本」等於「母體」時代來臨

真正的「大數據」根本上揚棄了「隨機抽樣」的做法，將最完整的資料集視為「巨量」的必備基礎，意即透過「樣本」等於「母體」的概念，淘選全部的資料以求解讀的高度精確性。

因應如此龐雜的作業，革新的硬體端能讓處理數據的時間縮短至毫秒，除了便於運算更大量的資料，也提供了應用上的即時性。相對的，資料從何而來同樣要仰賴硬體負責收集，如Nike所研發的穿戴式裝置就藉由使用者的運動數據，判讀其生理表現、活動慣性等…將來活用於銷售、社群凝聚等的行銷手法將更令人期待。

2. 挑戰傳統行銷追根究底的思維 

身為行銷人，一向想知道「為何如此」，巧數據是從幾十億筆資料中，套入幾萬種運算模式後才找出資料之間的相關性，也許這些相關性表面上無法解釋，但只要能透過數據發現達到行銷目的，知不知道成因也就沒這麼重要了。

早期Amazon根據個人喜好剖析樣本，嘗試找出顧客間的相似性來推薦書單；像是買了一本關於波蘭的書，系統就建議一票探討東歐的作品給你，但問題就出在消費者根本不需要再買功能相仿的書了！ Amazon員工說：「系統推薦的書，和你過去買的大同小異，而且沒完沒了，有點像和笨蛋一起去買東西」。

爾後Amazon研發出「品項對品項（item to item）協同篩選技術」：從巨量資料找出不同商品間的關聯，就能做出跨品類、意料之外的推薦，使業績獲得驚人的成長。

當然，這類應用不表示在其他平台照樣管用，利用更個人化的「Audience-based技術」使轉換率高過「品項對品項技術」六倍之多。有了上述大數據轉化為巧數據的完美實證，行銷人只要知道「正是如此」，就不須太執著於「為何如此」，反而可以扭轉思維，將更多精神投注於電腦不可及之處。 

3. 精準溝通更上層樓，徹底引爆一對一行銷 

以前把客群分類做行銷，但現在人人都有獨一無二的樣貌。伴隨著大數據運算的成熟，助長巧數據的即時性與與個人化，在巧數據加持下，一對一行銷的威力將全面橫掃。

【101創業大小事／整理報導】

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