文◎常子蘭
當電腦走進生活之後，我們開始進入資訊化時代；而當幾乎人手一支智慧手機之後，各種智慧型裝備，裝載著形形色色的功能，不斷地產生大量資料，又把我們從資訊時代推向大數據時代。
最近有則新聞指出，超商店員在結帳時，除了刷條碼，手指還在收銀機上按來按去，原來收銀機的功能不只是結帳，還肩負著幫業者做秘密民調的任務。報導說，超商店員透露，結帳時會依性別和年齡層，進行簡單分類，再加上發票所顯示的交易內容，做為店裡進貨的參考。消費者在不知情的狀況下，已經默默地參與了業者的銷售民調。
用大數據找出影響銷售的因素
超商龍頭多年前從日本引進這套做銷售民調的POS（Point of Sales）銷售時點系統，主要是用來處理分析顧客的購物行為，做為展售商品的判斷。其中最知名的例子就是「氣象經濟」，將商品類別套上溫度、晴雨和溼度這3個因素，經過POS系統分析，就和銷售發生密切關係。
舉例來說，日本超商對於「753感冒指數」就很敏感，他們根據POS系統分析發現，如果一天當中溫度相差7度、今天和昨天的溫度差到5度、且溼度差大於30％的話，代表感冒的人會增加，就要考慮把感冒藥、溫度計和口罩之類的用品擺上貨架，甚至放在顯眼的地方，方便顧客拿取。也就是說，在這個氣象經濟的時代，掌握溫度變化就等於掌握了商機。
POS系統所累積的龐大樣本數，更可以就時間、地點、消費者和商品等特性，分析出更精確的資料，修正原先擬定的行銷廣告策略，不論是樣本數的取得成本和最終效果，都是一般市場調查工具比不上的。
還有一個有名的例子是，美國最大的零售商沃爾瑪百貨﹝WAL-MART﹞，就因為善用「購物籃分析」（Market Basket Analysis），讓毫不起眼的資訊立馬變黃金。沃爾瑪百貨在一次分析客戶資料庫時發現，跟尿布一起購買最多的商品竟然是啤酒，後來透過市場調查才得知，原來美國的太太常叮嚀丈夫在下班前幫嬰兒買尿布，而40％的先生在買完尿布後，又會隨手拎兩罐啤酒。既然尿布和啤酒一起購買的情形特別多，賣場乾脆就把啤酒和尿布擺在一起，結果尿布和啤酒的銷售量雙雙增加3成。
這些幫助業者更認識消費者的統計分析，運用的元素就是「大數據」。
數位足跡讓個人無所遁形
當電腦走進生活之後，我們開始進入資訊化時代；而當幾乎人手一支智慧手機之後，各種智慧型裝備，裝載著形形色色的功能，不斷地產生大量資料，又把我們從資訊時代推向大數據時代。
對企業來說，大數據猶如一座大金礦，金礦的製造者就是這大數據時代裡的每個個體，不管你願不願意，都已參與其中。在強大的科技面前，渺小的個人幾乎是沒有秘密的，你在什麼時候、到哪個地方、買了哪些東西，智慧裝置清清楚楚地記錄著，所以即使彼端的商家沒見過你本人，但透過你留下的數位足跡，對你也算不陌生了。
相對地，不僅企業透過大數據對消費者更加瞭解，消費者也可以透過大數據對企業更加認識。以前買個東西，貨比三家已經夠謹慎仔細的了，現在滑鼠輕輕一點，別說三家，貨比千家萬家都有可能，而且可以從過往的信用評價、銷售排行等多個面向來進行評比。
大數據需要大分析
隨著科技發展和生活方式的轉變，我們生活中無時無刻不在產生資料，這些資料在統計分析之前，就像一堆亂碼，不具意義，唯有經過合理的利用與解讀，才能看出它的價值。因此，企業假使掌握了龐大資料，而沒有對其進行資料分析，這些大數據反而會變成一個大負擔，因為光是採集和儲存這些資料就耗費不少人力資源和時間成本，上上下下、裡裡外外忙了半天，卻沒能為企業帶來紅利，相當可惜。
美兆集團成立30年來，藉由健康檢查與健康問卷，建置了累積227萬筆、以健康或亞健康人居多的健康管理資料庫，除了提供學術醫療單位做為特定議題分析研究的基礎，分析大數據，也讓美兆生活事業可以據此重新定義目標市場，擬定更能打動消費者的行銷策略，提供更貼心的服務，幫助會員進行個人化的健康管理，提出量身訂做的健康對策。
擁有30多年產品研發經驗的NU SKIN，本身已透過全球龐大的會員數量，掌握了各地區消費者的需求，自2011年開始，又與擁有超過30年基因資料庫的美國生命基因科技公司Life Gen合作，透過龐大數據資料分析，進一步提供每位消費者更適合自己的產品選擇。
賀寶芙透過市場調查，深入了解大眾對於運動營養與日常保健的觀念、消費習慣與需求，每一項調查數據，除了可以做為直銷商了解健康趨勢的參考，也成為公司在產品研發與行銷活動上的重要依據。
大數據改寫了競爭規則，邁入新時代，企業比的不是統計技術，也不是規模大小，而是解讀數據資料的能力，如何從同樣的數字中，看出不一樣的排列組合，是經營致勝的關鍵。大數據成為大熱門，大數據也帶來大挑戰，可以確定的是，當你掌握愈多的大數據，愈能找出看不見的競爭力，精準地描繪自己的新未來。
1分鐘認識大數據
Q：大數據是什麼？
A：大數據（Big Data）又稱為巨量資料，概念其實就是過去10年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用的總和。一般而言，大數據的定義是Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多樣性），也有人加上Veracity（真實性）和Value（價值）兩個V。但不論有幾個V，大數據和傳統資料最大的不同是，資料來源多元、種類繁多，大多是非結構化的，而且更新速度非常快，導致資料量大增。
Q：為什麼需要大數據？
A：大數據現在不只是資料處理工具，更是一種企業思維與商業模式，有助於提升服務品質、增加管理效率、做為決策依據。由於資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟等種種客觀條件，讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來，甚至開創前所未見的商業模式。
Q：大數據一定要很大嗎？
A：資料量其實只是大數據的一個面向，大數據揭示的是一種「資料經濟」的精神，而不只是「大」。只要能從看似毫無意義的數據礦坑中挖掘出金礦，誰會在意那座礦坑原本是大得像山，還是小得像丘呢？
Q：大數據一定是對的嗎？
A：大數據的資料量龐大，大到很難一一核實，因此難免存有錯誤的資料，只不過這些微量的錯誤資料，藏在海量的資料庫裡，不容易被揪出來，且對最後分析的結果並不會產生翻轉性的影響，所以是被容許的，就像一滴墨水滴在大海裡，大海並不會因此而變色。
（原刊載於2016年6月【直銷世紀】282期，收藏紙本雜誌請至直銷世紀市集購買紙本雜誌。）