Introduction

巨量資料是這幾年很熱門的議題,從企業到政府單位都高喊資料經濟。但很多人都在問一個問題:「擁有這些大數據之後,要怎樣才能轉換成真正的價值呢?」

要瞭解之資料能做什麼,可以從資料從何而來開始下手。一般來說,資料可以分為三個角度去看:「誰收集的資料」、「收集誰的誰資料」、「資料的是用來幹嘛的」。無論用什麼樣的方法,或是收集到多少的資料,最終都會成為一份資料集。

以下提供幾個方法,提供商業應用中導入巨量資料的應用。

瞭解客戶的需求

傳統的商業行為不外乎就是買賣交易行為。所以基本的應用就是如何增進這個交易的效益。第一步,可以從他們所購買及所沒有購買的商品開始分析。以電商來說,可以將使用者「付了錢購買商品」的過程分為幾的步驟作為紀錄點。像是,「瀏覽了某了分類的商品」、「瀏覽了某個特定的商品」、「將某個特定的商品加入購物車」、「選擇了金流功能」、到「最終真正付款取得商品」。這些不同的行為,可以作為使用者對於商品的喜愛程度。

簡化用戶操作

透過資料分析增進使用者的操作,提供更佳的使用者體驗是巨量資料上的重要應用之一。有一個有名的應用,利用交通資料規劃路徑,減少卡車司機左轉彎的次數 [2] 。另外一個例子是根據使用者資料進行商品推薦 [3] ,讓使用者可以更快找到自己想要的商品。這兩個例子的目標都是簡化操作,讓使用者更快完成行為。根據許多研究都可以證實,越簡單的操作,使用者能獲得越佳的體驗,進而產生商業上的價值與效益。

提供更貼心的廣告

機器學習加上巨量資料能夠有效的進行相關性分析,或是推薦系統的建立。典型的案例是啤酒與尿布這樣的都市傳說 [4]
透過這樣的技術,能夠幫助使用者發現商品,也能幫助你發現潛在的客群。

確保商品庫存

「目前商品缺貨中」將造成已經上門的生意白白的流失。因此,透過資料去追蹤商品流量,透過預測來動態地管控進出貨,可以有效地確保商品的庫存足夠又不至於滯銷的情況產生。

Reference

[1] Four Ways To Make A Business Impact With BIG Data
[2] Left-Hand-Turn Elimination
[3] Machine Learning, Recommendation Systems, and Data Analysis at Cloud Academy
[4] 莫再提了!啤酒尿布是都市傳說


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