實踐大學數據分析實驗室

  白培銘 資料分析及人工智慧平臺 2022-01-14 17:31 李慶芳 實踐大學高雄國際貿易系 2022-01-14 10:00   對於數據分析我們之前討論過，這是一個「賦能」的技術，可以做到所謂「見不可見，知不可知，為不可為」。這邊，我們就用行銷來做一個來非常典型的例子說明。   從前的行銷可能更類似像天馬行空的創意思想（ Big Idea ）或是炫目吸引的視覺衝擊，但大家可能都聽過如此的一句說法：「知道我的行銷預算有一半被浪費，只是不知道哪一半」。這句話充分的說明瞭甲方和乙方的困擾，而現在我們可以通過數據的掌握和分析，將行銷變成科學，將「不可」變為「可」。   01| 見不可見 首先是對於任何一個公司或部門的行銷，如果不能對你的客戶清楚的理解，區分和掌握，就很難進行所謂的精準行銷，只能瞎子摸象，散彈打鳥。而以前的客戶分析，僅僅是靠性別 / 年齡 / 地區 / 家庭等等的外在條件去做區分，其實意義不大，效果也不彰。對於今天異質結構的社會（ heterogeneous ），人們已經不是可以用單一生活方式來做界定，而如果要進行更細緻和有效的理解，就需要將客戶的行為數據、互動記錄、互動內容、頻率、方式等資料，都進行收集之後來做出分析的模型，如此才能有所謂高精度的客戶理解，才能建立有意義的客戶畫像（ Customer Profile ）   「見不可見」，把所有資料都放入客戶描述，其維度將會非常的高且體量非常大，通常我們對於這種高維大量的數據，是沒有辦法用一張簡單的二維圖或三維圖，去找出不同客戶群中有意義的分別和規則。而通過數據分析，系統能在內部中尋找相關的規則，自動的將客戶劃分不同的類別。通過這樣的分群，我們就可以有效地將客戶做出區分，這個就是「見不可見」的能力。   02| 知不可知與為不可為 第二個概念「知不可知」，就是我們可以用收集到的資訊，結合跨界的學科，掌握客戶的外在條件，且能夠判斷這個人內在的心態與動機，而進行有意義的溝通。並且通過系統對於客戶進行專門訂製的溝通，提供即時合適的資訊，來強化其特定的心理狀態，誘發我們預期的行為：包括對於產品的傾向、或品牌的認同，並且提高客戶的體驗。這個能夠掌握對於客戶深層溝通的能力，稱為「知不可知」的能力。 而「為不可為」這個部分可以表現在很多的方面，有...