陳清河／除了整合線上線下 「數據驅動」方爲業者王道
在現代人的生活中，無論是線上或線下交易的環境，業者爲了密切掌握消費者的動態數據，經常會運用各種方式紀錄後分析消費行爲。
▲瑞幸咖啡雖涉及財務報表造假，但它確實是結合線上線下經營模式的代表企業之一。（圖／記者魏有德攝）
表面的目的，這些數位軌跡可做爲後續售後服務的依據；但更準確地說，卻是經營者試圖運用交易瀏覽數據的資訊流，來管理行銷廣告的商流、營運規畫的金流、商品配送的物流，以及對消費市場供需的掌控，替代過往以經驗或感覺取向的決策作法。
如以產品促銷活動的商流爲例，會經常運用數據分析成果，主動對特定對象提供訴求，諸如釋出優惠與客製化服務等相關訊息，讓這些具購買潛力的「數位社羣」，適時得到銷售訊息或迎合其消費需求，並同時提升黏着度與忠誠度。
消費動態數據的作業模式
在線上購物以及行動工具日漸普及的當下，運用大數據去評估消費者數位軌跡的作爲，系採取積極運用AI結合行動應用程式、定位追蹤服務、非接觸式點對點數據傳輸等科技元素，配合機器對機器（machine 2 machine）路徑，即時並大量蒐集消費的數據，快速傳送至雲端資料庫，已經成爲企業追蹤績效的必要指標。
其標準程序首先是針對前端、後端和過往的數據加以採集；其次則是選擇一項較合適的分析模型，接入與存取數據；最後再借由圖表圖形將數據視覺化呈現，並營造有價值的客製化資訊，協助決策者進行數據驅動市場營銷、產品優化、用戶運營以及管理監控的需求。
必須強調的是，未經過分析或判讀以及未善加運用的數據，並不具有商業價值。
▲Netflix就常運用消費者體驗的數據分析，以提供觀影者最好的觀看推薦選擇。（圖／路透）
大家所熟識的Netflix串流媒體，就經常運用消費者體驗的數據分析以較少的花費去產製內容，其趨動創意素材的作法經常被引爲典範。
換言之，一般企業主接續會透過關鍵字、關聯詞，以及臉部偵測辨識分析，採取實時互聯機制，有系統地將無所不在的數據，藉由程式書寫的機器深度學習（deep learning）輸入資料庫，分析出有價值的資訊，協助企業主掌握消費動態。
數據採集後的作法與盲點
受惠於無線寬頻的快速發展以及上網吃到飽方案的推動，數據採集的作法經常藉由手機、平板等工具，整合監控如前所述的數據取得、存儲、爬梳、分類等流程，進而採取實時互聯機制，有系統地將無所不在的數據，藉由機器自動學習的機制習輸入資料庫；其中的消費軌跡可分爲線下實體賣場，以及網路平臺的流量數據。
▲網路平臺流量數據的效益，就在於如何導流與轉化消費數據的運營策略 。（圖／取自免費圖庫Pixabay）
網路平臺流量數據的效益，就在於如何導流與轉化消費數據的運營策略，其中的數據依據來源與商業目的確實甚爲多元，包括瀏覽數、觸及數、點擊數、訂購數、導購數、互動數、談論數、觀看數與分享數等，以便提供品牌口碑或粉絲經營的需求。
必須強調的是，完全依賴數據驅動的作法亦有其盲點，有些不良數據如被錯誤引用，就可能得到偏差的分析；因此，針對所蒐集數據來源與品質的檢驗，以及分析數據模型的後續處理，皆有制訂規範的必要。
從經驗值中的累積得知，經過分析後的數據，其來源與錯誤不但很少會再被檢視且是一錯再錯。
數據分析一直是諸多企業體決策的依據，當下自動控制數據收集的技術與流程，已讓數據驅動的效益更爲精確與快速。
然而，數據收集與數據模型的結構、操作固然不可或缺，但是數據如何加入人類智慧，轉化成可用的優質決策，纔是數據驅動的核心價值。
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