[Data Analytics] 消費者分析：如何在巨量資料中發掘有價值的洞見

【原文】Customer Analytics: How to Derive Valuable Insights from Big Data

【摘譯】
消費者分析是完全從資料出發的一套方法，主要的功能在培養消費者的忠誠度，以及提高特定產品的市場需求。

一般來說，消費者分析會從結構化的交易資料開始，包括地理資訊、消費歷史、購買與退貨的資訊等等。常用的統計方法包括線性回歸、叢集分析、和 RFM（recency, frequency, monetary value），可以協助企業區分消費族群、理解購物模式，並且結合預測模型來預測未來的消費行為。

為了提高預測的準確度，還可以進一步利用其他非結構性的資料，例如客服中心的通話記錄，電子郵件的通訊記錄，網站瀏覽的記錄，社群網路的紀錄等等。這個部分是大部分企業還沒有涉及的，涉及了文字分析以及自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）的技術。

另一種可以結合的資料是「態度資料」，通常是由市場研究的管道取得。這樣的資料可以幫助企業了解消費者比外顯行為更深一層的心理狀態。

這個領域有很多新的分析工具與方法正在研發當中，IBM 的 Smart Planet 系列報導有許多實際的案例，也可以參考他們提供的資訊圖表 "power in data"，來進一步認識更多的可能性。

[Data Analytics] 資料：今日的差異化利器，明天的日常用品

【原文】
Data: Now A Differentiator, Soon A Commodity?

【譯按】

Big Data 現在算是炒作得熱火朝天了，每天都有許多的評論文章，多到令人目不暇給，所以筆者也著實的偷懶了一陣子。在話題延燒之下，不少企業的資訊部門都已經在著手規劃導入的時程，當然也有人依然持著觀望跟保留的態度靜觀其變。引用的這篇文章當中，提到了一些企業導入 Big Data 時的迷思，其實之前也有很多人提過（例如摘譯過的大資料與小資料），不過筆者覺得比較有趣的觀點是：今日的尖端終會成為明日的主流，而屆時差異化的關鍵必然不在技術本身，而在使用的人是否用對了工具，問對了問題。

【摘譯】
Tim O'Reilly 宣稱，「資料」是未來的 Intel Inside，是企業差異化競爭的利器。然而，當越來越多的企業開始採用相同的工具，這些工具所能帶來差異化的效果就越來越小：可以預見的，未來會有越來越多的開放資料，開源（open-source）分析軟體，以及最終的殺手鐧：資料友善的應用（data-friendly applications），讓「資料」的應用像日常用品一樣的普及。

Intel Inside 是英特爾在 1991 年推出的行銷專案，成功的把電腦的處理器「品牌」化，大幅的增加了英特爾處理器的市佔率，也充分的反應在該公司的股價上。Tim O'Reilly 所謂的 "Big Data Inside"，或許不必以行銷的宣傳口號視之，但是當 Big Data 成為主流工具之後，會發生怎樣的情況呢？

以目前的現狀來看，Big Data 要在企業中普及，還需要好幾年的時間，更遑論像 Cloudera 和 EMC 宣稱的美好未來：每一家企業都有一套自動化的系統，不斷的從自家的資料庫裡挖掘可強化自身競爭優勢的洞見。不過，在這個普及化過程當中， Big Data 的應用方式也同時將會越來越「友善」，企業或許不必再自行建置 hadoop 系統，而是透過雲端的 app 供應商取得 Big Data 的服務。

不過，一旦 Big Data 的美好願景實現，企業要面臨另一個新的問題：要如何透過 data-driven 來勝過其他同樣是 data-driven 的同業？

如同知名科技作家 Nicholas Carr 2003 年在 Harvard Business Review 所寫的 "Does IT Matter?" 中所提到的，「任何資源所帶來的策略優勢，不會在於資源的普及，而在於稀少」。軟體即服務（Software as a Service, SaaS）的趨勢，某種程度上證實了 Carr 的論點，那麼，「資料」會不會也發生相似的情況？

答案是「也許」。如同 Redmonk 的分析師 James Governor 所說的：優勢的產生在於「如何」使用技術，而非技術本身。Infochimps 最近的調查指出，Big Data 分析專案失敗最主要的兩個原因，是「缺乏把資料的『點』串連起來的專業」，以及「資料本身缺乏商業情境」，恰好可以作為印證。

「資料」本身必然是會日漸普及的，如果把 Big Data 的焦點放在 Big 上面，恐怕就是個錯誤的開始。「在對的時間，問對的問題」，才能夠真正產生差異化的競爭優勢。

平板電腦的消費力與生產力

2012 - The Rise of Tablets infographic by planetdamage.

從上面的資訊圖表可以看到，平板電腦銷售的成長速度驚人，而傳統電腦的未來雖不見得衰退，成長卻遠遠落後於平板。我們可以想像在五年內，有越來越多的使用者會同時擁有兩種以上的 PC-like 裝置，可是人們會怎麼使用這些工具呢？

平板電腦有沒有生產力的爭論
Odin Asgard 在「誰說平板只能玩耍、消費，卻沒有生產力？反向思考才能看見藍海」一文中，摘要了許多媒體和產業分析師都對「媒體平板」（Media Tablet）的批評：只能用來消費內容，而不利於生產內容，更不是一台好的生產力工具。同時，作者也列舉了許多平板可以作為生產力工具的例子，比較了平板電腦與傳統操作介面的異同，以及一些利用平板提供生產力的新的可能性。Odin Asgard 的文章陳述詳細，立論清晰，相當值得一讀。

這樣的比較，讓筆者想起了三年前 iPad 要推出時一些對於數位出版、數位閱讀的討論，當中很重要的一個觀點是：相較於紙本出版品，電子閱讀裝置提供了很多新的可能性，像是鏈結、查詢、動態展示、互動功能....等等，與其拘泥於數位媒體是怎樣的的不能複製傳統的閱讀體驗或出版流程，不如掌握這個重新定義「閱讀」的機會。把前面這段敘述的「閱讀」換成「生產力」，大抵上就是前面引述文章的觀點了。


從商業觀點思考什麼是生產力
其實，大多數對平板電腦「不適合用來生產」的批評，指涉的「生產力」都是「大量資料輸入」、「編程」或是涉及特定的專業軟體。這些批評並沒有錯，但是從整體商業活動來看，這些工作其實並不能代表全部的生產活動。

以房屋仲介為例，維護完整詳盡的房產資料庫，開發快速精確的查詢介面，這些工作的確是難以在平板電腦上完成，但是這個產業的「生產力」，絕大部分發生在仲介人員跟客戶之間的溝通與交涉過程，而這個過程的使用者體驗卻可以很容易的透過平板電腦來提升（iPad 的例子）。

如果從整個商業活動的觀點來看，其實有很多的生產力，尤其是需要高度行動性的工作，反而是過去桌機筆電難以達成，手機平板卻可以輕易做到的。

Readwrite Web 最近有一篇文章介紹今年企業行動應用的預測，7 Essential Predictions For Mobile Applications in the Enterprise （中文），大抵可以看出近期內行動裝置在「生產力」這件事情上的主要貢獻（市場與行銷）跟挑戰（資訊安全）。


未來的工作型態
產品的開發與市場的現實需求息息相關，但是前瞻的研究則需要著眼在未來趨勢的變化。當前行動生產力工具的主要戰線延申到了市場、行銷、與銷售的第一線上，那麼下一個戰場在哪裡？

PSFK 去年（2012）底推出了一系列關於未來工作型態的討論，The Future of Work。由於這個專題屬於概念發想階段的討論，涵蓋的範圍相當廣泛，從協同合作的工具、辦公室的可能型態、職場必備技能、到人脈與人力資源的新樣貌，算的上是包山包海。而 PSFK 的編輯群也根據討論的總結，設計出一些對應這些「未來職場」的服務和軟、硬體設施的概念產品，提供客戶參考。

PSFK Future of Work Report 2013 from PSFK

定義未來的生產力
筆者相當認同前面引文作者所說的「反向思考才能看見藍海」，要在未來的商業計算裝置市場裡勝出，嘗試去定義未來的生產力型態是必要的努力。誠然，每個廠商的資源、利基、和市場定位都不盡相同，走藍海也不見得就必然有較高的獲利，但是相信多多少少都能從趨勢的分析與預測中找到適合自己因應的對策。

人在一個產業累積相當的經驗，平時有在用心觀察，多多少少都能嗅到一些趨勢的變化，但是要從觀察趨勢，到預測趨勢，甚至去引領潮流，其間的轉變也並不是水到就自然渠成的。利用 Data Analytics 的技術來開發一個輔助的系統，相信會是一個很有趣的議題，不過這已經不屬於這篇的範圍了。