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大數據分析在智慧零售之應用

零售業(yè)在大數據的推波助瀾下,早已顛覆了過去的銷售模式,帶來的是新一波智慧零售,主要是以個別消費者為核心,利用大數據分析其需求特...

  零售業(yè)在大數據的推波助瀾下,早已顛覆了過去的銷售模式,帶來的是新一波智慧零售,主要是以個別消費者為核心,利用大數據分析其需求特性,并藉此提供個別化之營銷策略,以期透過個人需求的滿足以提高企業(yè)的獲利;由于每位消費者的身上有其專屬的行為模式與消費習慣,只要零售業(yè)廠商有意蒐集其各項數據,透過數據驅動分析(data driven analysis)的分析方式,便可以從中挖掘個別消費者的訊息,并提高零售業(yè)的精準營銷,是為新一代的商業(yè)智慧(Business Intelligence, BI);而本中心智慧零售團隊即是此一領域的翹楚,并已應用在百貨及電信業(yè)者的客戶消費行為分析上。

  以百貨業(yè)的客戶消費行為分析為例,透過分析持有Happy Go卡消費者在遠東百貨的消費資訊(已經去除可識別特定個人之數據)的數據,便可分析持卡者于消費時在柜位間的移動,進而提供遠東百貨在柜位的調整,希望藉此提供更能滿足消費者購物需求的動線設計;其次,在DM的發(fā)送上,也因為大數據分析而改變過去通用型DM發(fā)送模式,透過大數據對客戶消費內容進行分析,進而針對其特定需求來客制化DM,以彈性地變更DM內容,讓DM更可以打動個別消費者的心,增加其來電購買意愿,提高百貨公司的獲利能力。

  

圖二:建構于消費者行為理論與生活型態(tài)理論的BI介面

  圖二為該團隊所建立的BI應用系統(tǒng),此一系統(tǒng)之建立系以營銷領域中的消費者行為理論(customer behavior)、生活型態(tài)理論(life style theory),配合多因子分析(factor analysis)的統(tǒng)計方法,找出關鍵的影響因子;以DM的發(fā)送為例,透過數據驅動分析制成BI,百貨業(yè)者便便可藉此而更為精準地發(fā)送個別化DM,實現精準營銷的最高奧義;換句話說,以往百貨公司在進行周年慶時,所發(fā)送的DM都是無差異化的,因此印制成本甚高,成效如何也甚難評估;現在透過大數據分析的BI系統(tǒng),因已知個別客戶的需求特性,因此將過去厚厚一本的DM進行客制化制作,甚至以eDM的方式來進行精準廣告的投放,不只能提高進準度,同時亦降低了DM的印制成本;綜上所述,透過對百貨業(yè)之顧客的大數據分析所提供的BI,除了更能了解顧客的消費型態(tài)外,亦可協助百貨業(yè)者透過柜位安排以及精準營銷的推動,進而提升百貨業(yè)者的獲利能力。

  

圖三:電信業(yè)使用者之社會網絡圖

  而該團隊另一研究則是在電信業(yè)客戶數據的分析,目前,臺灣各大電信業(yè)者皆積極進行大數據之加值應用,希望從中找到新的獲利管道,而使用者社會網絡分析即是一種可能的方式;一般來說,可以將電信業(yè)區(qū)分成兩個數據集(DataSet),分別為語音通話數據和3G、4G上網,其中消費者的語音使用本身便可分析其社會網絡(如圖叁),比如說親朋好友、網內、網外互打等,從中分析語音服務使用者的社會網絡結構,并從中判讀意見領袖與其影響力路徑;此部分的分析可以搭配簡訊傳送數據來進行,以Aster Discovery Platform的方式找出通路網絡中的意見領袖,從中辨識出網路中心點─即核心使用者(如圖四),并以Customer Behavior Segmentation建立分群,找出諸如「高花費、偶欠費、常抱怨」、「愛撿便宜、買錯方案、不怕違約」的客群,并對其發(fā)展客制化的營銷方案;此一分析結果應用上較為成功的案例,如電影院業(yè)者與意見領袖的合作,透過簡訊通知這些核心使用者,并表示若其發(fā)送電影折價訊息給其他網絡成員,且這些訊息接收者也因此而前往電影院消費時,則此一意見領袖即可獲得一些獎勵,效果非常的顯著,據了解整體票房可提升至30%左右?!?/p>

圖三:Aster Discovery Platform

  另一方面,從3G、4G使用者的上網數據來看,電信業(yè)者可以取得用戶各項使用資訊,簡單來說,就是用戶逛了哪些網站、停留網站多久時間、使用了哪些APP等,事實上,這些行為是相當紊亂的,故取得數據后如何利用統(tǒng)計技術將這些混雜的巨量數據壓縮成幾個大面向,就顯得相當重要,以購物網站為例,有各大購物類網站、APP或是關鍵字搜尋等,然后透過機器學習(Machine Learning),利用大量數據立自己的「智慧」,進而預測、分類或是分群等動作,如搜尋規(guī)則及關鍵字的建立等,進而分析使用者在網路上的行為,如逛購物類網站的時間比重、購物行為,甚至是使用者的生活型態(tài)、社經地位等,也就是說可以藉由統(tǒng)計分析去辨識該位使用者的身份,如上班族、學生族、銀發(fā)族等,該團隊積一直極于發(fā)展顧客動向洞察研究,協助業(yè)者深度認識顧客生活型態(tài)、社交網路,并發(fā)展留住舊客、開發(fā)新客的顧客關系管理新方法,目前已提升女性用戶的市場滲透率 (penetration rate) 3%,未來將加入位基服務(LBS; location-based) 數據,將有利于精確判讀用戶行為。

  在龐大且復雜的數據中,如何進行蒐集以及如何有效處理各種消費數據,透過巨量數據分析深入了解消費行為,在抽絲剝繭中找出關鍵分群,進而掌握先機并創(chuàng)造商機。而曾芳美院長率領該團隊與業(yè)界知名百貨業(yè)、電信業(yè)共建良好合作模式,便是將所有的應用淋漓盡致地體現出來,將理論模型與實務需求結合并利用大數據解決方案,洞見消費者需求并依此發(fā)展精準營銷方案、發(fā)展Online to Offline(O2O)零售商業(yè)模式等,并用以整合至企業(yè)內部既有的結構化數據,從而發(fā)展出一套整合分析模式,為經營者帶來洞察力。最后,值得一提的是,在這些大數據分析與應用的背后,也帶來個資隱私保護的疑慮,不過再去除可識別化數據后,便可進行上述分析,進一步提升BI在零售業(yè)的重要性。

  (本文作者:由吳相勛教授、廖東山教授研究團隊提供)

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