繼前文「網戰時代,就是「鐵粉」的時代!」,本文接續分享大數據的應用及趨勢。
「大數據」(Big data)其實本來的定義是在討論「非結構性的大量資料」,這些資料的發生不是事先的規劃,也無法以既有邏輯判斷,必須透過資料科學家找出表徵,分析相關性、趨同性,推論出因果關係,進一步做出預測和應用,例如UCLA蒐集了5億則推特文,從中篩選出與「性」、「快感」有關的字眼,對比發現推文的「性指數」越高,HIV新案例的通報率也高,從而發現兩者有很高的正相關。
但現在大家熱衷討論的「大數據」,其實比較像是「用數據作決策」的使用者行為分析,透過可蒐集的使用者數據,優化決策的流程,更有效率地擴張,柯 P陣營做的只是把決策依據,從傳統選戰仰賴樁腳的「經驗」,改為倚重科學的「數據」而已。
(1)公開資料私密化
有沒有注意到越來越多人PO文開始「鎖朋友」?由於臉書等社群媒體的普及,使用者各種活動都被記錄在上面,大家開始想要設立一些界線,最明顯的狀況就是開始設立多個帳號或Po不同隱私設定的文章,而當窺探使用者行為的技術越來越成熟,未來個人的公開資料將會越來越少,或越沒有價值。
(2)未來品牌價值:使用者願意給你多私密的資料
當網路使用者開始對資料更謹慎,未來企業的品牌價值就展現在消費者對你有多信任,願意交付多私密的資料讓你分析,擁有越多這些私密資料的企業將越有競爭力。
(3)對老大哥的恐懼:分眾資料服務
像臉書這樣試圖參與使用者所有的生活,會讓人越來越警覺,因此會寧可承受部分的不便,而開始分別使用不同的服務,例如講者分享他不希望Amazon存取他買書的思考流程, 一般人會在Amazon搜尋並把想買的書加入wish list,講者會刻意透過google搜尋,只在Amazon完成購買的動作(即使如此還是會被算出知識的喜好……)。
(4)3P(個人化、可預測性、可程式化)
補充之前在集雲谷座談會聽Alpha camp創辦人 Bernard分享內容,未來大數據的三個功能(3P):
(a) 個人化(Personalize):以社會傾聽(social listening),分析社群媒體。以動態廣告(Dynamic Creative Ad)和內容行銷(content marketing),把對的內容在對的時間傳遞給需要的人。
(b)可預測性(Predictive):透過資料科學(data science)及關連性研究(corelations),提高行為預測的準確性。
(c)可程式化(Programatic):所有的運算和分析都能透過程式解決,例如數位廣告的Real time bidding,預估2018至少有一半媒體購買廣告都會全自動化。
延伸閱讀:網戰時代,就是「鐵粉」的時代!
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