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大數據思考：最關鍵的5個問題
大數據是利器，但前提是懂得善用。如何從海量資料中分析出有意義的關聯性，並將資訊傳遞給「對的人」，這才是挑戰。
從「產品找人」變「人找產品」
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利用這樣的分析，大數據不只能用來找出使用者對哪些內容感興趣，還能進一步讓使用者的生活型態活生生、並即時呈現在眼前。
只有了解大數據背後隱含的意義，才能在秒動的市場中抓住商機。至於該怎麼做？以下是他的建議。
過去引領行銷學半世紀的4P理論，將在未來幾年面臨嚴峻挑戰。從前的消費者購買決策流程沒有全面數位化，既然無法了解消費者購買決策的每個環節，只能想像這個產品可能要賣給某個形象的人，所以傳統行銷學是以「產品（product）→價格（price）→促銷（promotion）→通路（place）」，也就是「產品找人」的4P為四要素。不過，以後的企業行銷將完全改觀。
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出處：Cheers雜誌第187期
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例如，當手機用戶打開導航App，移動軌跡跟中山高速公路重疊，在基地台間移動的速度是時速100公里，透過電腦即時運算分析，我們可判斷他正在開車，這時候傳去任何行銷訊息都沒用，因為他不能打開閱讀。反之，如果手機打開的是遊戲App，透過遊戲種類和其他上網紀錄，我們能判斷這個用戶可能是駕駛的小孩，他就可能打開我們傳給他的遊戲App或行銷訊息。
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【本文由Cheers雜誌授權報導，未經同意禁止轉載。】
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面對類似經營困境，大數據正是打開機會的鑰匙。「透過大數據強大的演算分析能力，企業將愈來愈了解消費者的購買需求，並即時傳遞最個人化的行銷訊息，」2014年被中國《富比世》雜誌評選為中國最具潛力中小企業第6位的Vpon威朋大數據集團執行長吳詣泓指出。
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在網路時代，使用者集中在青少年到中壯年，上網時間和地點受限，點擊數據也有限，不容易看出數據背後的意義。但當智慧型手機普及，上網人口從小學生一舉橫跨到老年人，anytime, anywhere online（隨時隨地上網）變成生活的一部份，產生的數位資料就以倍數成長。這讓我們得以利用數據，進行使用者背景及生活型態分析。
換個場景，你想行銷你的服飾品牌，找來行銷公司提出客群報告，但當你問起投入的預算能帶來多少營收時，沒人敢打包票。
【全文未完，完整內容請見《Cheers》187期】
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透過大數據的演算模型，能推演出個人消費者面貌，讓目標族群更具象化。大數據是利器，但前提是懂得善用。如何從海量資料中分析出有意義的關聯性，並將資訊傳遞給「對的人」，這才是挑戰。
出國工作薪水高？他說：靠自己吧
如果你是服飾店老闆，每當顧客上門，怎麼判斷他們今天想買什麼？平均購買金額？該推薦哪款服飾？多半，你很難馬上給出有把握的答案。
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