阿里巴巴、KKBOX資料科學年會同台尬大數據心法|數位時代 BusinessNext

第二屆台灣資料科學愛好者年會於8月22日至23日舉行，加上協力廠商論壇，活動共為期四天。年會總召陳昇瑋表示，今年與會人數有1300人，去年只有800人，與會者中有七成是男性，三成為女性，今年邀請共24名來自各行各業的大數據科學家，傳授不同專業領域的大數據心法，從公共衛生、漫畫、政治、新聞到網路業一應俱全。

阿里巴巴副總裁車品覺也特地出席演講，分享阿里巴巴的大數據心法，會後車品覺被聽眾重重包圍，反應熱烈。陳昇瑋表示最初沒料到車品覺會答應演講邀約，沒想到車品覺只回了他：「行，年輕人我一定支持。」就應邀了，讓他備受感動。

延伸閱讀：[專訪] 三大數據迷思，八個數據實戰密技！阿里巴巴副總裁一次教

##從預測數據到用數據，阿里巴巴分水嶺
車品覺表示，現在大數據已經從預測進化到行動決策了，而這也是阿里巴巴近年來大數據應用的分水嶺，當企業領導認識到數據的力量之後，他不會只滿意於描述現象，而更需要診斷，也因此數據的精準度變得越來越重要，畢竟用來看的數據跟用來做決策的數據，兩者的質量要求完全不同。

（圖說：阿里巴巴副總裁車品覺特地來台參與第二屆資料科學愛好者年會。照片來源：李欣宜攝。）

車品覺身兼阿里巴巴數據委員會會長，有一天車品覺走到總裁辦公室問：「我身為一個數據領導，我能做什麼讓你爽的？」總裁回覆：「我想知道我上禮拜做的什麼事情是對的，什麼事情是錯的。」他因而體會到應用數據做行動的重要性。

##數據科學兩大派別
車品覺指出，數據科學現在有兩大派別：數據很平但用深厚的演算法解決問題，另一種是數據廣泛而大但是用簡單的演算法。「我個人的喜好是第二個，發現好的數據策略，當演算法變得複雜的時候，背後的假設也很複雜，我會懷疑它的穩定性，當你老闆問你預測準確率多高的時候，你要反問他三個問題：對的概率？錯的概率？穩定嗎？因為我們做數據的人常常發現現在的演算法過了半年就不能用了。」

數據種類也可以分成兩種：快加準或廣加亂。第一是在已知的規律裡面產生價值，第二種是可以找到自己不知道的東西。「數據不僅是資產，也是一種信仰。」車品覺說。在行動互聯網時代，企業不必在乎使用者喜歡什麼，只要知道使用者下一步會做什麼就可以了，而且每個行業都對應不同的數據框架，例如有一個美國調研公司的報告顯示有65％的人會在廁所裡看手機，這就是非常好的行銷點，行銷人員應該去思考要趁機推播什麼商品給這個消費者，因為現在手機不只是傳感器還是媒體，手機已經不是手機，他就是媒體。

（圖說：阿里巴巴大數據十誡。照片來源：李欣宜攝。）

##KKBOX用大數據提升歌曲觸及率
年會第二天則由全球唯一獲利的音樂串流業者KKBOX資料科學家接力，分享KKBOX月初才推出的大數據個人推薦歌單服務。KKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示**，KKBOX歌單雖然號稱2千多萬首，但是實際上會被點播的只有340萬首，有將近八成的歌無法觸及使用者。除此之外，KKBOX用戶偏好的音樂類型高度集中，收聽率前10％的歌佔了所有被播放歌曲次數的87％，顯示音樂播放多樣性不足。**

由於音樂播放次數決定歌手收入，為了維護體系健全，如何維持音樂多樣性，刺激用戶脫離「同溫層」，成了KKBOX大數據科學家的首要挑戰。KKBOX根據用戶的收聽習慣和時段，將華語音樂聽眾分成九大族群，將收聽行為類似的用戶歸類在同一個群體，推薦他們風格類似但前所未聞的音樂。

圖說明
（圖說：KKBOX近三年歌曲點擊率逐漸趨向集中。照片來源：李欣宜攝。）

但有時候用戶聽音樂是有目的性的，例如哄小孩睡覺放輕音樂、工作時放心靈音樂等等，KKBOX又再根據用戶在不同時間點下的音樂收聽習慣，推薦各式情境歌單。KKKBOX研究中心資料科學家羅經凱表示，目前編輯團隊推薦的歌單還是比機器學習推薦的更精準，再加上每個國家的使用者都有不同的喜好，要精準推薦使用者新歌又不招致反感其實是很困難的。

KKBOX研究中心經理林佑璟是KKBOX第一個研究員，剛來KKBOX的時候發現資料取得困難度高，遇到資料散亂、溝通成本高昂以及資料格式不齊等問題，他建議有心從事數據分析的企業，一定要做好內部溝通，讓大家了解做數據分析對於公司有好處，而且數據是重要公司資產，絕對不會拿去變賣或者侵犯使用者隱私。

KKBOX羅經凱
（圖說：KKBOX研究中心資料科學家羅經凱。照片來源：資料科學愛好者年會提供。）

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一家連續十年營收 700 萬元的健身業者，如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元，成長整整 5 倍？答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告，而是先從調整組織架構與薪酬制度著手，透過明確分工改善團隊運作，進而建立「全員銷售」文化，這並不是要求每位員工都成為業務員，而是讓團隊理解與認同品牌理念，確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點，都能傳遞一致的訊息與體驗，從而建立顧客對品牌的信任感，甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手，正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單，為何行銷公司反而更難做出成效？

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字，但無限創意行銷並非只從行銷工具出發，而是以顧問式行銷的角色，先理解企業經營問題，再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略，而是根據企業真的需求來提供適合解方」，無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常，企業在面對營收成長瓶頸時，第一個念頭就是做行銷，然而，翁小五從過往的工作與創業經驗中發現，限制企業營收成長的原因有很多，不一定與行銷有關，背後可能還有其他問題，若沒有釐清真正的問題所在，就急著投入廣告或其他行銷資源，很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察，無限創意行銷決定採取反向思考邏輯：先回到企業經營本身，找出造成「成長趨緩」的真正原因，再據此制定策略、優化營運流程，最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上，行銷才不只是「有做」，而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式，在生成式 AI 工具普及後，也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去，行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源；但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本，單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務，差異化將快速縮小。此時真正考驗的，反而是行銷人的理解力和判斷力：能否看懂消費者真正需要什麼？能否找出限制企業營收成長的關鍵環節？而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

AI 拆解營收黑洞，讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中，數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明，無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次：從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點，再進一步延伸至年度營運規劃，讓企業不只知道「過去發生了什麼」，更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先，是檢視行銷活動成效，其中最重要的原則在於，根據行銷目標去解讀數據。舉例來說，如果目標是增加首購顧客，除了檢視素材吸引力與點擊率，還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本；如果目標是擴大營收規模，則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值，是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程，理解每一個節點的數據分別反映什麼問題，再針對問題逐一修正。

至於第三個層次，則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發，結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果，拆解每一季、每個月的業績任務，再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正，據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告，從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說，數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵，文章開頭提到的健身業者，正是此套方法論的最佳印證。當初，翁小五深入診斷後發現，這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平，老闆長期忙於處理日常事務，難以專注在營運規劃；此外，組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等，皆是影響回購率的因素。

因此，無限創意行銷先從組織架構著手，設立專責店長一職，並重新設計薪酬制度，藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後，再透過前期廣告數據與顧客洞察，找出消費者選擇品牌的真正原因，並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時，翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念，確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗，品牌才能逐步累積顧客信任。

最終，這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元，達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論：行銷不是企業成長的起點，而是放大企業優勢的槓桿；企業體質愈健全，這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」，AI 時代，無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大，下一代行銷公司的價值，不只是比誰更懂得運用 AI，而是行銷人的市場理解力與專業判斷力，知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄，或是該如何持續修正，才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此，無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論，將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯，轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時，不是直接要求 AI 給答案，而是先定義目標、限制條件與判斷標準，再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言，AI 時代真正稀缺的，不是工具，而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力，也不在於使用多少 AI，而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how，透過 AI 放大，協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。