多还要会用 看大数据如何变轻巧

（图／取自网路）

大数据（Big Data）堪称数位革命以来的最新亮点，而它将于2015年以巧数据（Smart Data）之姿迫使行销人面对分析技能的重要性：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」时代来临

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. 挑战传统行销追根究底的思维 

身为行销人，一向想知道「为何如此」，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，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行销目的，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，系统就建议一票探讨东欧的作品给你，但问题就出在消费者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，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。 

3. 精准沟通更上层楼，彻底引爆一对一行销 

以前把客群分类做行销，但现在人人都有独一无二的样貌。伴随着大数据运算的成熟，助长巧数据的即时性与与个人化，在巧数据加持下，一对一行销的威力将全面横扫。

【101创业大小事／整理报导】

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