地球2011年產生1.8兆GB的資料量,使得Big Data成為當前管理的要角,然而,沒有大情感的參與,大數據只是跛了一隻腳的科學怪人!


 


一名父親氣沖沖地走進Target百貨位於明尼阿波利斯(Minneapolis)的分店,他要求見店經理,他手裡捂著Target寄給他女兒的折價券,這名父親表示自己的女兒還是高中生,Target卻寄給她嬰兒服及嬰兒床的折價券,他質疑地說:「難道你們是在鼓勵她懷孕嗎?」


 


店經理對於這一位父親的指控是丈二金剛,摸不著頭緒,他看著公司寄給這個男人女兒的DM,廣告上有孕婦裝,有育兒傢俱,還有點綴著嬰兒微笑的照片,證據確鑿,還有什麼好說的呢?只能當場抱歉,店經理在幾天後再度打電話道歉。


 


電話中,這名父親反而羞愧的向店經理說對不起:「顯然有些事情在我家發生,而我們卻不知情,她的預產期在八月,我欠你一個道歉。」


 


自從紐約時報記者查爾斯.杜希格(Charles Duhigg在2012年2月揭露這則故事之後,許多媒體,許多網路論壇,許多大數據(Big Data)管理研討會都在討論Target的神奇讀心術。


 


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早期談到資料庫採礦,最常舉的案例是「尿布與啤酒」的真實案例,故事同樣是發生在零售業,全球最大的零售商Wal-MART經由長年的資料分析,發現每到周五晚上,啤酒的銷量會隨著尿布的銷量而增加,經追蹤後才知道原來是每到周末夜晚,太太就會囑咐先生幫嬰兒買尿布,而老公則會順手帶啤酒回家喝,這就是資料庫行銷中相當有名的「購物籃分析」。


 


神奇的懷孕預測模型


 


歷經十幾年的歲月穿梭,故事的劇情有些小小的轉折,但本質上是換湯不換藥的。先生變成父親,尿布與啤酒,成為懷孕與折價券,資料採礦則為大數據所取代,不少人稱大數據為海量資料或巨量資料,由於資訊科技的進步神速,過去我們只能在孩子出生後才能發現不相干產品間的關聯性,然後藉由賣場的重新擺設,將尿布與啤酒擺在一起,讓年輕男性能輕易的同時完成這二項產品的採購,確保他們不會跑到別的地方買啤酒,最賊的是,零售商會將比較貴的尿布陳列在啤酒旁邊,由於許多男生買尿布時是不看價格的,廠商可以因此提升賣場的銷售金額與獲利能力。


 


時至今日,孩子尚未出生,大數據分析已經能夠洞察先機,只要觀察顧客消費行為的改變,就有機會精準預測其目前的現況,以及消費者未來可能的發展動向,藉以調整公司的行銷策略,讓促銷活動產生實際效果而不枉費心機。


 


消費者行為往往是根生蒂固的慣性,除非有重大的轉變,如結婚、生子、離婚、畢業、失業或搬家,否則消費者是不會輕易改變日積月累的消費習慣。


 


因此,誰能越早偵測到顧客的行為轉折點,誰就有機會經由良好設計的優惠方案引導出新的消費習慣,將顧客吸引到自己的門市。Target長期研發的懷孕預測模型能領先同業察覺女性顧客的行為變化,經過統計專家不斷地進行測試再測試,某種有趣的行為模式開始呈現,例如,許多人會買乳液,然而準媽媽們會在懷孕的第三個月後開始購買大量的無香味乳液;有時在懷孕的前20周,懷孕的女人會購買鈣片、鎂、鋅等營養補充品;許多買家會買肥皂和棉花球,可是如果有人開始購買大量無香味香皂,以及大包裝的棉花球,加上洗手乳及浴巾,就有可能是預產期接近的跡象。


 


Target的專家在爬梳大量資料後,定義出大約25種商品,只要將其加總演算就可以精算出採購者的「懷孕預測」分數,一旦偵測到顧客可能已經懷孕,Target就會開始啟動行銷活動,在不同的懷孕階段寄出相對應的促銷廣告,Target知道如何驅動顧客的消費習慣,是否經由E-mail寄送折價券,最能吸引她在線上進行採購;是否應該在周五將廣告信函寄給顧客,因為她習慣在周末逛賣場;是否列印收據提供免費星巴客優惠券,最能促使她回到分店進行消費。


 


不過大數據行銷是兩面刃,好的一面是增加企業的營收成長,Target從2002開始雇用資料分析專家,到2010年,其營收已經由440億美元快速增長至670億美元,杜希格在文章中暗示Target的成功,很可能來自於「懷孕預測模型」的有效運用。


 


大數據行銷的黑暗面


 


壞的一面是大數據行銷有可能觸犯顧客隱私,就算一切都是合法的,消費者對於自己隨時暴露在廠商的監視下,往往覺得相當的反感與反胃,就像前面提到女兒懷孕的父親,當他感覺到隱私權遭到侵犯時是不爽快的。


精彩完整內容請見《能力雜誌》2012年七月號


 

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