Google 輸給 Apple 的理由在員工雇用策略？

目前這個行動與觸控的年代，消費性資訊產品應該可以說是由 Apple 獨領風騷，Business Insider 上有一篇「蘋果大勝 Google 的祕密」（And Here's The Secret Reason Apple Is Crushing Google... - Business Insider），試圖用員工的組成來解釋 Google 的產品為什麼好雖好，卻總是得不到消費者的「心」。

文章裡列出了兩間公司員工畢業學校的前五名，Google 全是傳統的理工科名校，而 Apple 則包括了其他地緣關係較近，但是排名相對不是那麼前面的學校。作者認為，這或許就是造成 Google 產品總是沒辦法打動大多數消費者的心的根本原因。

對於這篇文章的說法，個人有些不同的觀點。由於筆者一向不是很相信學歷，因此傾向於把差異歸結到兩間公司的產品策略上：Apple 是以使用者為中心的產品設計，而 Google 則是以開發者為中心。這樣的出發點，各自執行到極致，約略也就是目前大家看到兩家公司產品屬性的差異了，似乎也不必在員工畢業學校上面做文章。

至於哪種產品策略才對？我想以終端消費者的角度來看，應該不會有人否認目前 Apple 是較為成功的。但是以產品開發商的角度來看，畢竟並不是每個人的產品都是直接賣給消費者的，因此了解自己的客戶，並且以他們的需求為中心開發產品，才是我們真的能從 Apple 的成功上學到的。

附註：Google 在發跡以來常常都被批評只用名校的優秀畢業生，也有人說這些說法都是「自認很優秀卻沒被錄取」的人在網路上散發的批評，無論如何，這樣的刻版印象大概也是文中引述消息來源的想法了。

Google's Employees

Apple's Employees

社群網站暴紅的神經生理基礎？

打開Facebook，今天的早餐照片，跟朋友在某家有名小吃店打卡，被客戶刁難的小小抱怨....，成千上萬的人每天在社群網站上公佈自己的點點滴滴，好像人人都迫不及待的告訴別人「我在做什麼」、「我是怎樣的人」。

即便社群網站上有許多隱私權的爭議，像是資料所有權、使用權的歸屬等等；也有人完全不相信網路上有隱私，而對社群網站避之如蛇蠍。但是無論如何，社群網路的成長態勢是有如野火燎原，可以從下面這張來自 Search Engine Journal 的資訊圖中一目了然。

日前一篇發表在 PNAS 的研究，為人類為什麼喜歡談論自己，提供了相當科學的解釋。

這群 Harvard 的心理學家發現，人在談論自己的時候，大腦中負責「獎勵」的 Mesolimbic 區域（主要包含 伏隔核，Nucleus accumbens，和中腦腹側被蓋區，Ventral tegmental area）會有比較強烈的活動，效果就像是這個人得到金錢獎勵一樣。這些學者進一步量測這個獎勵的效果有多大，發現人們甚至願意「付錢」來談論自己的生活經驗與感受。

總之，這個研究指出，人的本性就是喜歡談論自己，或許這也是「分享」與「社群」變成熱門趨勢的根本原因呢？


Source: The Growth of Social Media: An Infographic

[Data Analytics] 大資料與小資料

Peter Yared 在 CNet 上的一篇文章中提到這樣的觀點：雖然「巨量資料」（Big Data）目前正熱火朝天，但是以商業用途來說，實際上發揮作用的還是少量關鍵的「小資料」（Little Data）。

以「資料技術的商品化」一書的觀點來看，data analytics 的產品應該是「可採取行動的參考」，而這些「參考」，就是關鍵性的「小資料」。

文章的作者以使用 Google Analytics 分析網站行銷策略為例，Google 收集的網路流量資料非常多，屬於 Big Data，但是最後給行銷管理人員參考的圖表跟指標，其實是相當精簡的 little data，方便管理人員從中獲得洞見。

作者想要表達的建議是：當企業在導入資料分析或商務智慧的解決方案時，焦點不應只放在 Hadoop nodes，資料倉儲等 Big Data 的資訊架構，而忽略了最後輸出的 Little Data 是不是符合企業經營者的需求。

[Data Analytics] 用數字打擊犯罪

這是 IBM 的電視廣告，美國幾個城市的警局藉由 IBM 的資料分析軟體，分析犯罪資料的時空分佈形態，進而預測犯罪機率高的時間與地點，配合警察巡邏的路線調整，讓重度犯罪降低 30%。

聽起來像是電影關鍵報告（minority report）的情節，只不過警察現在是在罪犯動手之前讓他「多想一下」而打消念頭，而不是直接抓起來。以犯罪心理學的角度來說，這的確是個有效的方法，畢竟大多數的人犯罪都不是預謀良久，或是不做到誓不罷休的。

網路上對這個廣告的批評不少，有人說「當場人贓並獲才算降低犯罪吧」？也有人認為「這樣只不過讓罪犯到另一個地方去犯罪而已」。至於算不算，相信各位看倌心中自有定見。

其實去年 IBM 100週年有一段更長的介紹，幾位紐約警局的警員出來現身說法，敘述與 IBM 的合作案。

無論如何，用數學打擊犯罪，像幾年前的影集數字追兇（Numb3rs）一樣，聽起來倒是挺酷的，至少對宅男來說是如此。

[Data Analytics] 科學姓名學？

時代雜誌近日有一篇「行銷人員如何利用嬰兒姓名來預測下一個大事件」（How Baby Names Can Help Marketers Predict the Next Big Thing），講的是利用初生兒姓名的統計模型，來分析與預測社會文化的演變。

這篇報導主要是根據一篇即將發表的研究：From Karen to Katie: Using Baby Names to Understand Cultural Evolution（手稿在此），作者發現：即使每個父母心裡想的都是要幫子女取個獨一無二的名字，但是若以姓名的發音來看，事實卻不盡然是如此。

[Data Analytics] 資料報導 data journalism

資料報導 (Data Journalism) 是一種新形態的報導流程，利用分析大量的資料來作為報導內容的基礎。

如同左圖所顯示的，整個流程包括從資料的收集、整理、視覺化，到報導內容的產生，這跟社會科學研究的流程多有類似之處，而這類報導也常常與社會、經濟議題有關。

[Books] 麥肯錫寫作技術與邏輯思考

作為全球最知名的企管顧問公司，麥肯錫（McKinsey & Company）除了綿密的政商人脈之外，也自有其訓練員工的獨門心法。這本「麥肯錫寫作技術與邏輯思考」，算是一個簡單的介紹，雖然書籍的內容是聚焦在商業書寫方面，但是其實學術論文寫作的技巧也大同小異，而清楚有效的溝通，更是從事任何工作必備的技能。