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大數據應用在企業如何落地?就從行銷做起吧!

近幾年Big Data引發一股熱潮,我們常接到客戶網站留言或電話直接洽詢「要如何做大數據?」;進一步了解後,這個議題往往是老闆交辦,請其同仁研究要如何跟上潮流導入大數據,進而增進企業營運績效。由於欠缺Big Data的相關Know How,因此這些客戶其實是欲了解下列問題:

  • Big Data是甚麼?
  • Big Data能提供企業甚麼解決方案?
  • 我們公司要如何導入Big Data?

但很不幸的,Big Data非一套應用系統,直接導入就可以增進某種業務,也非「那同業是如何做的?我們參考參考」就能夠直接套用別人的方案 (當然,若只是要了解一下對老闆交差,就另當別論了);相對的是,Big Data是要做企業分析,除了IT系統、分析人才與技術外,真正的重點是分析的議題。企業除了要清楚知道自己要做甚麼,也要面對導入Big Data分析的高門檻。參閱:企業導入 Big Data 的策略地圖

那麼Big Data如此難搞,我們是否就當它如「雲端應用」般高大上的名詞,仰望之、熱議之,然後繼續埋首幹活?


企業的大數據分析,由行銷與公關做起

隨著近10年Cloud與Big Data應用的發展,台灣在網路使用上也快速普及;依2014年的數項報告,國發會發佈國內12歲以上族群使用無線或行動上網達91.5%,而Facebook與Line公司也分別發佈國內用戶滲透率居全球之冠。上述數據顯示,台灣於網路(有線/無線與行動)、社群媒體等均為極高度使用,產出包括網頁、blog、網路論壇、social media (Facebook/twitter等) 之各式豐富資訊,為大數據分析奠定了優良的基礎。雖然其內容龐雜,但有如金砂礦,就看我們如何淘金。

前述這些Human Data包含大量且持續累積的新聞與專業媒體內容、部落客與網友分享、網路論壇中網友們的意見與討論等,乃大眾尤其是年輕族群上網吸收與分享資訊、以及意見交流的管道。相對於傳統的市調(路口、網路問卷或電訪、面訪等)成本高、耗時長、回收率低,且有問卷設計、抽樣代表性與誤差值的問題;若能直接篩選網路原生內容,將是有效了解網路族群意見的絕佳方式。除了競選與國安/警政等之輿情分析應用,大多數面對消費性客戶的企業包含產品公司、超市賣場、餐飲超商等各式連鎖服務業都規劃有行銷活動,也必須參考既有與潛在客戶之意見,因此網路意見調查(或是操作)就是必須的作業。近年國內數次公民運動、歐巴馬與柯P的勝選、Apple CEO與華碩董事長為產品公開道歉等事件,再再證明了網路輿情調查與快速回應的重要。

以上說明了網路擁有許多參考資料與企業的行銷需求,但要如何將「企業大數據行銷分析」扎實落地?雖然不缺資料與議題,執行面上尚缺人(分析師)、技術(爬文、文字分析)、平台(執行分析與產出報表)等條件;因此我們以自有資料整合平台Trinity為基礎,開發了TrinitySWIM雲端服務,提供網路爬文與文字資料分析(Text Mining),讓企業行銷與公關人員以合理代價、經由簡易操作,直接變身為大數據行銷分析師。


大數據行銷分析之應用

本文主旨為說明大數據行銷分析之應用,故不多作特定產品說明。基本上,企業導入網路意見可應用於下列層面:

  1. 企業機構之品牌與形象管理
    網路上累積了大量Human Data,一般民眾購買物品除了參考親友的經驗外,最重要的就是「問Google大神」。不論是產品、服務甚至企業形象,試想若查詢搜尋網頁前數頁多是負評、或者競爭對手資訊豐富而自己沒聲量,那是否就需要實施「平衡報導」了?
  2.  市場行銷/政策推展之成效監控
    不論行銷部門自行操作或委外廣告行銷公司代操,如何做績效評估與追蹤,這也有賴於對廣大的既有與潛在客戶之意見作調研。這些網友資訊可與官網或實名會員之回饋整合,以供作出更貼近消費者的決策。同理,政府推展政策(如癌篩、低碳節能)或民間機構推廣理念與措施(如綠能、租稅正義)都可以藉由活動以及網友回饋來持續優化其成效。
  3. 危機與公關處理
    過去數年產生了許多危機處理的負面教材,嚴重的甚至導致民眾上街頭。若能於公開說明前預先調研網路輿情,研擬出有效的說辭與措施,少說官話而正面回應輿論,即使不能令社會滿意,至少也不致提油救火。

以前這些網友意見調查若非當事者親自操作,就是雇工讀生或委外代操,這其中有一大部分是人工讀取網頁內容作分析;若無平台支持,耗時耗人力之總成本極高, 而效果不佳。舉例最基本的總聲量/正負評比例就難以產出,更遑論找出焦點頻道 (網頁來源) 與意見領袖 (發文者) 甚至疑似暗黑行銷 (競爭對手有組織負面攻擊) 了。導入網路與社群分析平台如TrinitySWIM者,能夠快速提供網友意見之彙整分析,以供主事者作參考,從而有效分配行銷資源、擬定操作之策略。