一次搞懂大數據(上)
一次搞懂大數據(上)

Q:大數據是什麼?

A:大數據(Big Data)又被稱為巨量資料,其概念其實就是過去10年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧(Business Intelligence)和統計應用之大成。但大數據現在不只是資料處理工具,更是一種企業思維和商業模式,因為資料量急速成長、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就位,方才讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來,甚至是破舊立新,開創從所未見的商業模式。

一般而言,大數據的定義是Volume(容量)、Velocity(速度)和Variety(多樣性),但也有人另外加上Veracity(真實性)和Value(價值)兩個V。但其實不論是幾V,大數據的資料特質和傳統資料最大的不同是,資料來源多元、種類繁多,大多是非結構化資料,而且更新速度非常快,導致資料量大增。而要用大數據創造價值,不得不注意數據的真實性。

Volume、Velocity、Variety + Veracity = Value

大數據和商業分析之異同

Q:為什麼需要大數據?

A:因為當從人到機器都已經被數據解構,數據不僅僅是歐巴馬口中的石油或是黃金,它更是血液,貫穿每個人一生中每個生命階段。這並非危言聳聽,更不是科幻電影,而是正在逐步成真的現實。

例如有一款叫做Ovia Fertility的App,藉由分析30萬名會員的數據,開發演算法,精準計算排卵期,提高懷孕的機率,這個App已幫助5萬名會員成功懷孕。又比如Workday推出一套軟體,預測員工的薪水漲幅和可能跳槽時間,幫助企業決定每名員工的加薪幅度、時間點和轉職時機。理財也逃不過大數據的掌控,騰訊就於年初推出第一家用大數據決定借貸與否的銀行,微眾銀行結合辨識人臉和公安部門資料,決定借貸者的信用等級。

從懷孕生子、工作到理財,大數據將全面影響每個人與每家企業。對企業而言,大數據可望提升服務品質、增加管理效率、幫助決策和創造商業模式;對一般民眾而言,大數據是另一個自我,它可能比本人更了解本人,為你預先解決每個未知,當一切都開始數據化,你能夠不需要數據嗎?

Q:大數據一定要很大嗎?

A:雖然大數據的狹義定義是,資料量要在100TB到PB之間,但其實絕大多數的企業,都不符合這個標準,大企業如eBay、亞馬遜或AT&T或許符合大數據的標準。但其實資料量只是大數據的其中一個面向,大數據揭示的是一種「資料經濟」的精神,而非只是「大」。

「大,是大數據中最無趣的部分。」天睿資訊(Teradata)首席技術長寶立明(Stephen Brobst)認為,企業真正要尋找的是非傳統的、而且未曾被挖掘過的資料,並且從這些資料中去提煉出價值,這才是對大數據應有的正確認知,而非只是執著於資料大小,只要能從看似毫無意義的數據礦坑中挖掘出金礦,有誰會在意那座礦坑原本是大得像座山還是小得像狗屋呢?和沛科技創辦人翟本喬就指出,大數據這個名字容易讓人誤導,因為真正重要的其實是大智慧。大數據不只是說資料量有多大,速度快和資料量大都可以用技術輕易解決,但種類(Variety)比較需要智慧。

Q:沒有大數據就不能用大數據嗎?

A:非也,建置大數據架構與環境的確所費不貲,一般中小企業通常無法輕易投入鉅額成本,但大數據時代的精神在於如何妥善利用既有或非傳統資料,從中挖掘出新商機,因此即使是中小企業甚或者是新創企業,都能在大數據時代用「大數據」。

就技術面來說,現在有許多業者開始提供建置成本較低的大數據處理工具和雲端系統,有些甚至跟App一樣,只要根據自身需求挑選需要購買的功能即可,例如科智提供的工業化數據管理工具即為一例。另一方面,很多時候中小企業其實不需要建設大數據系統。中研院資訊科學研究所研究員陳昇瑋即指出,在絕大多數情況下,大數據專案其實不需要建置Hadoop系統,特別是台灣的社群媒體沒那麼發達,而是直接採用國外的居多,資料都不在自己手上,與其盲目追求技術和工具,不如先用小量資料去驗證一個概念,是否能將資料轉換成商業機會,再來決定要不要建置大數據的作業環境。

大數據領域權威麥爾苟伯格(Viktor Mayer-Schönberger)在《大數據》一書中便提及,大公司有巨量資料的規模優勢,但小公司有成本及創新上的優勢,小公司因為速度夠快、靈活度高,就算維持小規模,還是能夠蓬勃發展。

Q:我要怎麼開始進行大數據專案?

A:設置專門統籌大數據專案的部門和職銜是第一步,而且層級越高越好,企業領導人必須足夠正視大數據的力量,才能帶動整個組織重視數據的文化。Etu負責人蔣居裕便指出,大數據其實是管理問題,而非技術問題,缺少跨部門協作,大數據專案很難有個美好的開始。

第二步,切勿陷入大數據迷思,與其急著想用數據變現,不如先回頭看看自己企業內部的問題為何,先定義問題,再試圖用數據找解方。阿里巴巴集團副總裁車品覺建議,與其整天想著大數據,不如先整頓自己企業內部的數據,很多時候光是企業內部的數據就問題叢生,不同部門之間的數據無法相容,「整個數據在一個中小企業裡面也是四分五裂,在這個地方沒做好的情況下,居然說你想用大數據,其實是有點難以理解。」

相關連結:一次搞懂大數據(下)

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關鍵字: #大數據
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數聚集團首創「聲量、流量、存量」行銷飛輪,打造企業專屬 AI 成長引擎
數聚集團首創「聲量、流量、存量」行銷飛輪,打造企業專屬 AI 成長引擎

在高度碎片化的年代,企業行銷,不該是短跑,而是一場需要團隊默契的接力賽。

從社群平台、通訊軟體、搜尋引擎,再到網紅、短影音等,消費者與品牌的接觸點愈來愈碎片化。為了追求更好的行銷成效,企業陸續導入口碑行銷、廣告投放、會員經營等不同策略,並搭配各式各樣的 MarTech 工具,希望精準掌握每一次與消費者互動的機會。

然而,這些行銷策略就如同接力賽的跑者,雖然每一棒都努力衝刺,卻常常無法將成果順利交給下一棒,口碑、廣告與會員經營往往分屬不同負責人、使用不同平台,不僅數據散落在不同系統、跨部門協作成本高昂,一旦負責人員異動,累積多年的實戰經驗也容易隨之流失,使企業難以將每一次投入轉化為長期成長動能。

擁有 20 年行銷實戰經驗的數聚集團創辦人張元溢(Mars),看見許多企業投入愈來愈多工具與預算,卻始終無法累積真正的成長資產。他直言:「工具越多,不表示結果越好。」真正的競爭力,在於建立一套能整合數據、沉澱經驗並持續優化的成長機制,讓每一次行銷投入都成為下一次決策的養分,形成能不斷學習、自我進化的成長閉環。

基於這樣的理念,他整合旗下 Reddoor 紅門互動、Justar 數聚國際與 INLY 影領三大品牌,成立「數聚集團」,並提出全台首創的「聲量、流量、存量」行銷飛輪,串聯品牌曝光、流量轉換與會員經營三大階段。並整合第一方、第二方、第三方數據與生成式 AI,協助企業打造能自主學習、持續優化的 AI 成長引擎,讓品牌成長不再仰賴一次次重新開始,而是形成能持續累積價值的商業飛輪。

#2數聚集團首創「聲量、流量、存量」行銷飛輪,打造企業專屬 AI 成長引擎
數聚集團創辦人 張元溢
圖/ 數位時代

從聲量、流量到存量,打造會持續成長的品牌飛輪

達摩媒體暨影領國際執行長林合政(Adam)指出,企業在不同成長階段都有明確的經營目標,例如建立品牌聲量、透過廣告帶動流量,或深化會員經營、提升顧客價值。然而,任何一項策略都不可能無限放大成效,當成長逐漸趨於飽和,就需要下一個階段接力,才能持續創造新的成長動能。

林合政表示,真正重要的,不是哪一個環節最成功,而是每一個環節都能為下一個階段創造價值。 當品牌聲量帶動流量、流量沉澱為會員資產,再透過會員口碑與數據反哺品牌影響力,便能形成持續運轉的品牌飛輪,而不是依賴一次次的廣告投入。

#3 數聚集團首創「聲量、流量、存量」行銷飛輪,打造企業專屬 AI 成長引擎
達摩媒體暨影領國際執行長 林合政
圖/ 數位時代

數聚集團品牌長蔡雅藍(Blue)進一步拆解品牌飛輪的運作架構。第一步,由 INLY AI 網紅媒合平台快速媒合適合的創作者,以內容建立品牌信任與市場討論度,為品牌累積第一波成長動能。

#4 數聚集團首創「聲量、流量、存量」行銷飛輪,打造企業專屬 AI 成長引擎
數聚集團品牌長 蔡雅藍
圖/ 數位時代

接著,由 Justar 數聚國際接力擴大市場觸及,透過數位廣告、線下媒體與多元渠道整合,精準接觸潛在受眾,將品牌關注轉化為實際流量與訂單。

當新客成功導入後,再由 Reddoor 紅門互動透過會員經營、數據分析與自動化行銷,提升顧客黏著度、回購率與終身價值,將一次性的流量沉澱為可持續經營的品牌資產。

最後,再透過 MGM(Member Get Member)會員推薦機制,讓忠誠會員主動分享使用體驗、推薦親友,進一步帶動品牌討論與新客加入,形成「聲量 → 流量 → 存量 → 聲量」持續循環的品牌飛輪。
張元溢表示,這套飛輪並非一開始就規劃好的商業模式,而是數聚集團二十多年來陪伴品牌成長、持續驗證與優化後逐步發展出的成果。

「我們最早做的是廣告,後來客戶開始需要口碑;當口碑做好了,又開始思考如何留下會員、提升回購。」他回憶,團隊每一次拓展服務,都不是為了增加產品線,而是在陪伴客戶成長的過程中,看見下一個真正需要解決的問題,也因此逐步收斂出如今的「聲量、流量、存量」品牌飛輪。

從 Data Lake 到 Vibe Marketing,AI 開始接手整個行銷流程

飛輪要能持續運轉,關鍵不只是串聯聲量、流量與存量,更在於每個階段產生的數據能否真正累積。為此,數聚集團打造 Data Lake(數據中台),整合會員、廣告等第一方數據,並串接第二方、第三方資料,將原本分散於不同系統的資訊,匯聚成企業專屬的數據底座。

「現在大家都在談第一方數據,但企業真正缺的,其實是把不同來源的數據整合起來。」張元溢表示,除了企業自身累積的會員資料,數聚集團也串接發票數據、線下渠道等外部資訊,協助品牌從更完整的消費旅程理解市場,而不是只看見自己的會員輪廓。

當數據基礎建立完成後,AI 才真正開始發揮價值。過去,AI 多半停留在生成文案、圖片等單點應用;如今,數聚集團希望讓 AI 直接參與整個行銷流程。品牌只需提供活動網址(URL)、預算與行銷目標,AI 即可根據品牌歷史數據與過往成效,自動完成創作者媒合、媒體投放與策略配置,並在執行過程中持續學習與優化。

蔡雅藍表示,這也是數聚集團提出 Vibe Marketing 的核心概念。「就像 Vibe Coding 讓開發者透過自然語言完成程式開發,Vibe Marketing 則希望讓企業只需描述商業目標,AI 就能完成大部分的行銷規劃與執行。」她認為,AI 的角色不只是生成內容,而是逐步接手重複且仰賴經驗的工作,讓行銷人員能將更多時間投入品牌策略、產品創新與顧客經營。

林合政補充,真正的競爭優勢,不是使用同一套 AI 模型,而是企業是否擁有屬於自己的數據與經驗資產。當品牌知識、行銷策略與營運經驗,都能透過 Data Lake 持續沉澱並回饋 AI,每一次決策都將成為下一次成長的基礎,形成企業專屬的 AI 成長引擎。

展望未來,張元溢表示,數聚集團將持續整合 AI、Data Lake 與生態系夥伴資源,將這套品牌成長模式從線上延伸至線下,並逐步拓展海外市場。他認為,當品牌能讓每一次聲量、每一筆流量、每一位會員都成為下一次成長的起點,AI 才真正從工具,進化為企業的成長引擎。

為了進一步分享這套方法論與最新產品布局,數聚集團將於 8 月 12 日舉辦「數聚・領航 2026 產品發表會」,首度完整公開以 AI 為核心的品牌成長飛輪,並攜手聯合線上、傑思・愛德威、SHOPLINE 等合作夥伴,從媒體、代理商到電商生態,共同探討 AI 時代品牌經營的新策略與成長機會。活動將於 8 月 12 日(三)14:00–16:30 舉行,品牌可透過報名頁(https://reurl.cc/KEAYOe)報名參與。

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