實踐大學數據分析實驗室

行銷的靈魂拷問 白培銘 資料分析及人工智慧平臺 2021-12-06 17:31       所有公司在行銷方面基本都面臨三大挑戰： 客戶理解、 ROI優化和潛客轉換 。到底是哪些人買我們的產品、又為什麼會買我們的產品？我們投入的行銷費用到底效果如何可以最優化？如何把可能的潛在客戶有效地轉為實際購買的顧客？而這三大靈魂的拷問一直困擾著行銷人員。 如果要解答這些深刻的問題，首先必須明白客戶的購買得經過一個稱之為客戶旅程（Customer Journey）的流程，若能對其中不同的階段，進行清楚確定、量化分析、確實理解並強化效應，這才是真正行銷要考量的核心，而能有意義的回答以上的問題。 而要面對這樣的挑戰，當然需要合適的工具；使用如RapidMiner的資料分析工具，操作簡單且門檻不高，以資料為驅動力，逐步説明完成整個客戶旅程的理解和優化，從而完成行銷部門的靈魂救贖。 01 | 客戶旅程     為了有效的管理客戶旅程，我們可以使用一個業界中成熟的ARC框架，來界定客戶旅程，打造一個資料為主的完整客戶旅程最優的行銷平臺。 ARC包括三個階段： Acquisition獲取：瞭解客戶群體和管道的效率。 Retention 培育：資料分析考慮客戶和產品組合的最優結合。 Conversion轉換：設計有效的促銷和品牌策略。 在下面示範中，我們將會使用RapidMiner資料分析平臺來說明在每一個階段的做法。   02|案例背景     為了有一個最方便的方式來說明，我們可以稍微做一些“創意”，在每一個 RapidMiner 的Studio 中都有一個泰坦尼克號的資料，其實這個部分我們也可以調整為一個銷售的資料，其中的相關屬性是通常在大部分CRM/Marketing系統是非常類似的，十分合適作為練習的對象。 03|獲取 通過使用超常規資料來界定目標受眾的特徵，及最有效的來源管道。 A）資料掌握（Data Insights ）     資料取得是很重要，要能真正做到以客戶資料作為分析基礎，不能只有依賴簡單的生活形態資料（性別，年紀...）而已，需要更深入的探討其行為模式和內心思維等相關資料，以深入對不同的客戶群的理解。客戶群的共同點並不總是...

  工廠自動化之資料收集與分析 --房間中的大象，卻沒有人談論 產業發展的動態性： 大部分的工廠自動化，主要的困難並不在於說使用什麼模型，或者如何做分析，反而是很多時候，因為資料的採集，而造成的對於關鍵資料收集的困難。10/29總部有一個很有趣的線上會議討論，主要是講關於在工廠自動化中所碰到的問題和解決方案。其中特別有意思的是，對於一些傳統工廠中如何做資料收集做出演示。 這個影片，其中最主要講的並不是在於如何去分析資料，而更多的是在如何收集和整理資料之上。我們整理了影片，提供下面幾個應用的場景，在不同需求下如何收集資料的問題。例如，透過空間、影像、音訊轉成可以分析的數據。 案例一：空間位置判斷   影片中第一個案例，把空間位置轉成數據。主要討論在工作流程之中，可能因為不同的崗位，他所需要的時間或是順序不同，進而造成的可能品質的差別或者是產品的優劣。所以，如何能有效的確認工作人員和機器的位置，並且形成可以分析的資料，之前都是使用複雜昂貴的感測器，但是在這個影片之中，很方便就可以使用簡單的鏡頭，就可以判斷操作員在崗位和機器之間相互的關係。 第一圖：用廚房做一個工作流程的類比，演示人員的位置和機器的關係 第二圖：通過每30秒的一個照片集，RM使用神經網路做成分析判斷 第三圖：判斷之後，可以看出在不同時間決定是否有人在這個崗位 案例二：影像處理   第2個案例是把「影像轉成數據」。討論如何把一個老舊的資料儀器，比如說壓力計，不需要安裝特別複雜昂貴的數位化感應裝置，通過圖形判斷直接的收集資料。這個部分的應用範圍可以非常的廣，無論是何種的測量儀器，或是特殊造型的產品；簡單的安裝之後，就可以開始得到資料。 第四圖：使用攝影頭直接截取圖片 第五圖：用簡單的RM 流程將圖片中的壓力計數據讀出來 第六圖：可以輸出一個連續壓力值的資料，作為之後的分析   案例三：音訊處理 第3個案例是把音訊轉成數據。主要討論「如何使用聲音作為半段機器運行狀況的依據，亦即使用一個隨處可買到、最簡單的麥克風裝置；然後經過一段時間的資料獲取，就可以作為分析的依據。」整個處理過程並不需要使用客製化的複雜裝置，只要經過簡單的頻率過濾，就可以得到目標資料。 第七圖：使用簡單便宜的RaspberryPi 和 麥克風來讀取數值 第八圖：將資料使用RM 之後讀入資料庫中  ...