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蒐集多年的顧客資料,關鍵時刻卻派不上用場?一圖教你靠數據做決定

《2030科技趨勢全解讀》/商業周刊出版
撰文者:金知賢
商周讀書會 2022.04.11
摘要

1.不論是透過更新資料或者解讀資料創新,重要的不是數字本身而是數字背後所代表的意義。

2.在進行資料蒐集前,要先釐清蒐集數據的目的、使用方法、取得途徑以及預期達成的效果,避免徒勞。

3.組織內部也須由上到下齊一配合,從開始進行資料測量到運用分析結果,持續進行資訊分享,建立願意以資料為基礎的決策文化,才能有效運用資料創新。

若讓體溫計與智慧型手機連線,會激發什麼火花?

美國新創企業Kinsa推出的體溫計必須與智慧型手機連線使用。體溫計不就是在液晶小視窗顯示數字就好,跟智慧型手機連線有什麼好處?小孩發高燒需量體溫時,我們想知道的難道只是體溫幾度?其實我們在意的不是體溫數字,應該是數字代表的意思。

Kinsa體溫計與智慧型手機連線後,可透過專用軟體,了解體溫數字代表的意義,且每次量體溫都會記錄溫度與測量時間,利用收集到的資訊告知本次測量結果。Kinsa的app還能手動輸入當下的身體狀態,例如:小孩嘔吐、腹瀉、冒汗等健康異常資訊,後續若有就醫需求,病患家屬就能與醫師共享先前的紀錄,獲得更有系統的醫療診斷。

回顧企業與產品利用資料進行創新的案例,可發現下列幾項共通點:

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第一、為了對顧客提供新的體驗與價值,利用數位科技改善產品或事業。

第二、收集原本不易測量的顧客資料,積極應用在商業創新。

第三、跳脫刻板印象,利用新的商業模式讓企業價值極大化。

成千上萬的資料該如何運用?

Kakao Taxi(編按:韓國叫車平台)收集各種資料,例如:誰幾點幾分在哪裡上車、去哪裡、走什麼路線、搭了什麼計程車等。因為累積了數百萬乘客的叫車資訊,Kakao Taxi可以預測何時往哪裡行駛的計程車需求量大,加上Kakao Taxi能測量計程車的行駛速度,也能預估哪條路塞車,因此能有效率地派車,對使用者提供乘車建議。

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Coupang(編按:韓國外送平台)收集的資料大致是哪個地址買了什麼商品,分析哪些商品在什麼時間點銷售增加,即時追蹤哪個品牌較有人氣,預測購買特定物品的人下次會買什麼商品。這種分析能有效預測消費者的購買需求,便於業者擬定進貨與銷售計畫。

由於資料分析結果可減少企業運作的無效率並創造新的顧客價值,傳統企業開始大聲疾呼,強調資料的重要性,要求收集資料進行分析,甚至成立任務小組或斥資委外,向專家諮詢聽取建議。

既然資料這麼重要,為何之前不曾費心?現在投資想用資料創造什麼價值?該不會是因為聽到別人都說資料很重要,所以沒想好使用目的、使用方法、如何取得、要什麼效果,就一窩蜂地跟著做吧?如果是這樣,問題就大了。

若要利用資料發展事業創新,重要的絕對不只運用科技收集資料與分析,必須從定義開始,確定要創造哪些商業價值。目的明確之後,才能判斷已經收集的資料還缺少哪些,接著才制定系統,決定從何處補充新資料與如何進行分析。

欲成功推動資料導向決策管理,除了對技術進行投資,也要摒棄傳統觀念,推動決策過程創新等組織文化的改變。
欲成功推動資料導向決策管理,除了對技術進行投資,也要摒棄傳統觀念,推動決策過程創新等組織文化的改變。 (來源:《2030科技趨勢全解讀》/商業周刊出版)

資料導向決策流程

不過,要設計分析系統與決定是否投資建置系統並不容易。這時建議先依照資料分析的目的小規模推行試辦計畫,藉此找出適合公司水準、規模及資料分析目的的分析系統。

如果沒按部就班經過上述流程,肯定會遇到麻煩。因為公司可能對技術做太多投資,或在公司內部引發爭議,導致公司運作大亂。長期而言,不但無法對公司帶來幫助,還可能因為收集錯誤資料,讓用不上的資料塞爆雲端伺服器,增加不必要的營運支出。

另一件需要特別留意的事,若有一項事業已經經營很久,也持續收集顧客資料,不能理所當然以為將這些資料拿來分析就可以馬上使用。因為我們無法得知這些既有的資料在資料庫裡是否有意義的被留存、先前是否完整定義、有系統地分類,這些都必須一一重新檢視。

若要利用資料導向決策從事商業創新,必須認真看待資料收集的限制,務必先確立目的、了解要收集何種資料、如何與相關單位人員一起利用資料進行決策,有一套明確的管理與推動體系。特別在需要收集更詳細的資料創造新商業價值時,也一定要先規劃好如何推動。

各位一起思考看看,自己任職的公司如何進行資料導向決策。是否由個人直覺或經營團隊的個人意見做決定?各位的公司收集了什麼資料?儲存在哪裡?誰做分析?怎麼分析?如何評估缺乏的資料?針對缺乏的資料該由哪個部門做什麼準備?思考這些提問就是踏出資料導向決策的第一步。

資料工程師與資料科學家(data scientist)扮演推動資料導向決策的樞紐。資料工程師將資料儲存在雲端,負責提供技術支援;資料科學家分析資料並對基層或經營團隊提供有意義的資訊。

但是若基層與掌權者不願意配合,辛苦收集的資料與分析建議都是白忙一場,無法對公司營運提供任何幫助。因此,基層主管必須與資料工程師、資料科學家合作,從開始進行資料測量到運用分析結果,持續進行資訊分享,建立願意以資料為基礎的決策文化。數位科技朝日常生活、社會、產業發展逐漸擴散,將有愈來愈多資料能被收集。數據資料堪稱21世紀的金礦,懂得運用資料的企業將在更短的時間創造更多成果。基於這個理由,資料導向決策是資料科技時代的重要典範。

你現在公司所屬的產業可利用數位科技帶來什麼創新?如果煩惱公司是否有能力用數位科技創新,首先能做的就是推動資料導向決策。盤點正在推動中的事業有哪些顧客,能取得哪些市場數據資料,思考是否能將其用來創新。一邊思考之際,同時也要定義還需額外增加哪些資料、如何分析、是否用在事業的主要決策或商業模式等,這樣就是踏出數位轉型的第一步。

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書籍簡介

2030科技趨勢全解讀:元宇宙、AI、區塊鏈、雲端、大數據、5G、物聯網,七大最新科技一本就搞懂!
IT 사용설명서

作者:金知賢

原文作者:김지현

譯者:陳柏蓁, 黃子玲

出版社:商業周刊

出版日期:2022/04/14

作者簡介

金知賢

  資深科技專家。現任SK mySUNI副總裁,負責AI和數位轉型等數位技術相關的研究和教學計畫。他曾在SK Planet負責新業務策略,還在Daum Communications從事物聯網的移動商務策略和業務規畫。曾擔任KAIST韓國科學技術院兼任教授。他持續研究資通訊趨勢、社會和日常生活中變革與企業創新,藉著25年積累的豐富經驗和專業知識,成為科技領域的創業家、作家、教授和顧問。

譯者簡介

陳柏蓁

  (第一至第三章)
  交通大學管科所畢業,曾旅居韓國、任職國科會科技智庫的研究員、韓商在台辦事處總經理特助,現為科技媒體資深韓文編譯。

黃子玲

  (第四、第五章)
  政大日文系/韓文輔系畢。曾於韓國工作數年,現為自由譯者,譯有《痛苦可以分享嗎?》、《我每天都想離職》等書。部落格https://tzling.com;聯絡信箱chloe.huang900@gmail.com

責任編輯:易佳蓉
核稿編輯:李頤欣

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