小數據獵人 (電子書)

推薦序
行銷偵探的修煉∕何炳霖
小數據的消費者洞察∕洪順慶
成為一位生意囝∕黃麗燕
洞察巨微，獵農雙融∕溫肇東
好評推薦
序文   
致臺灣讀者序   
引言

Chapter 1  聚焦小線索，創造大商機
西伯利亞的冰箱磁鐵，如何促成俄羅斯女性購物網站開張？

Chapter 2  建立情感DNA，讓品牌觸動人心
劇場效果、社區意識、親密連結，「幸福感」改變未來購物方式

Chapter 3  從針鋒相對到凝聚共識
婆媳過招背後的啟示：印度人的顏色喜好決定產品包裝

Chapter4  強調身分認同
速食、中東電影院和飯店游泳池，找出讓品牌翻身的魔法

Chapter 5  讓品牌說故事
馬、襯衫領子和宗教信仰，幫助掙扎的巴西啤酒重現生機

Chapter 6  依消費者年齡層鎖定需求
青少女的自拍習慣，讓時尚零售業者的改造革命走出坦途

Chapter 7  建立品牌價值
紙錢、玩具車和精靈粉塵，解讀「品質」的意義

Chapter 8  幕後一瞥
培養細膩觀察，將小數據融入事業與生活

致謝
附註

推薦序

小數據的消費者洞察

　　自從智慧型手機和平板電腦等行動裝置問世以來，加上各種社群媒體的推波助瀾，改變了許多消費者的行為。大學生、研究生、EMBA學生在教室內上課時滑手機拍照上傳到臉書、LINE和instagram，以拍照取代抄筆記；捷運、公車、台鐵和高鐵的乘客在車上滑手機或平板；餐廳客人必先拍照再享用，即便享用佳餚時也在滑手機。各行各業的人士，無論是士農工商，男女老少，人人滑手機，個個低頭族。整個社會的氛圍變成不滑手機的人，似乎就趕不上時代。
 
　　另一方面在企業界，消費性電子產品業、日用快速消費品業、食品業、家電業、媒體經營者、汽車業、服飾業運動用品和器材業、傳統零售和電商業，各行各業的從業人員、經理人和企業家，在資訊爆炸的潮流席捲之下，逐漸被大數據淹沒。
 
　　大數據的應用極其廣泛，包括科學、感測裝置網路、天文學、大氣學、交通運輸、基因組學、生物學、社會資料分析、網際網路檔案處理、網際網路搜尋引擎索引、通訊記錄明細、軍事偵查、社群網路、交通時間預測、醫療記錄、相片圖像和影像封存等等。在消費者行為和行銷學的範疇內，大數據記錄了人們的各種行為軌跡，藉由行為軌跡的大數據分析，企業得知何種款式的服飾最暢銷、便利商店知道哪一種便當在哪一個區域的某些時段賣得最好。
 
　　大數據提供給企業寶貴但不完整的解決之道，因為大數據分析的問題在於「知其然，但不知其所以然｣，經理人可以得知和分析消費者做了什麼，因此得到know-what。不過，行銷的核心理念在於為透過對消費者的動機、情緒、知覺、認知、態度和人口統計特徵的了解，為其創造價值。因此消費者洞察（consumer insight）是企業行銷決策的基礎，透過小數據研究，行銷人員不只可以「知其然，更能知其所以然｣，猶如檢視消費者行為的DNA，經理人可以得到know-how和know-why。正如蘋果創辦人賈伯斯（Steve Jobs）說過的，「必須從消費者體驗開始，再回頭尋求科技，而非反其道而行｣；星巴克執行長舒茲（Howard Schultz）也說過，「我們不是服務人們的咖啡業，我們是在人的行業提供咖啡｣。行銷的探索和創新始於人也終於人，並不只是數據分析。大數據會犯「見林不見樹｣的偏頗；小數據可以提供「見林又見樹｣的基礎，小數據和大數據應該相輔相成。
 
　　作者提出的「7C」方法論非常具體可行，包括進入消費者家裡蒐集（Collecting）最原始的資料、探索獨特線索（Clue）、串連（Connecting）這些線索的結果、尋求證據相關（Correlation）是否導致消費行為的改變、喚起人們感情的因果關係（Causation）、人們想補償（Compensation）滿足的渴求為何、整合成整體概念（Concept），最後構成消費者洞察（Consumer insight）的「8C」完整程序。
序文

　　現今商業界對大數據赤膽忠心的程度，有如信仰宗教一般，但馬汀．林斯壯不信神。
 
　　許多無神論者不太討喜，不過馬汀絕非此類。讀他的著作彷彿就像坐下來與名氣響亮的19世紀探險家共用晚餐，譬如從異國之旅歸來，帶回一籮筐所見所聞與荒誕故事的理察‧弗朗西斯‧伯頓爵士（Sir Richard Francis Burton）。在這世界上，有很多尚未被分門別類的社會文化，而馬汀明察秋毫，什麼都逃不過他的眼睛……俄羅斯家庭裡沒有鏡子；主人會幫倫巴（Roomba）吸塵機器人取名字；美國飯店的窗戶絕不打開；沙烏地阿拉伯與西伯利亞這兩種迥異於彼此的文化，竟然都用冰箱磁鐵來傳達重要的家庭價值。
 
　　馬汀不走被動消極的觀察路線。他在抵達陌生國家的機場之後，會特別招一輛非當地人駕駛的計程車載他進城，然後一路上向司機打探他對當地人的看法。他認為，從外地人的角度來觀察文化習性，會比當地人更透徹。馬汀以局外人之姿到人們家中拜訪，實地觀察他們的一言一行，以及他們如何塑造自己的生活空間。
 
　　在這本書當中，馬汀並非好整以暇地數落大數據有哪些缺點，而是藉由展現小數據的價值，來突顯大家在思索大數據時，應該對以下兩個問題有所覺察：

　　大數據不會激發獨特的創見。新構想通常是「拼湊」而來，也就是將兩件過去沒有關聯的事情串連在一起。但是大數據所在的資料庫由於定義太過狹隘，而難以發展出獨特創見。倘若某家公司想從線上顧客的資訊來探索大數據，能找到的恐怕只有顧客的線上購物資料而已。資料庫多半不會追蹤顧客在實體店面的購買行為（這些資料都存在其他資料庫裡，由老闆悉心保管），也不會有資料庫記錄公司在打廣告的同時有哪些資訊連帶產生變化。本書談到一個案例，描述馬汀如何替一家法國零售商研發突破性的購物經驗，以此打動品味變幻莫測的青少女，而他所使用的方案便是從日誌、電話記錄、訪談、私人相片日記以及商場購物模式這些層面進行觀察，再將心得融會貫通而成的。心理學家菲利浦．泰特洛克（Phil Tetlock）在研究超級預測家時，發現那些能夠精準預測政治與經濟事件的人士，在探索各式各樣的資料來源時都有一種類似的傾向，那就是他們會做三角交叉比對。很可惜，我們的大數據資料庫實際上沒那麼「大」，它並非那種做過交叉訓練的健壯運動員，反倒像個笨重的傢伙，除了一點雕蟲小技之外，對其他事物都蹩腳得很。過於狹隘的大數據，無法找出並列事件，而難以創造出嶄新獨有的見解。

　　大數據是資料，資料首重分析，而非訴諸情感。很難想像資料裡若含有人最重要的感性特質會是什麼情形，譬如美麗、親切、性感、威嚴或可愛等等。假如資料能做出感性的決策，那麼我們文化當中的完美情人典範就會是會計師，而不是詩人了。上奇廣告（Saatchi and Saatchi）的凱文‧羅伯茲（Kevin Roberts）認為，卓越的品牌有兩大優點：1. 從技術、持久性和效益的傑出表現，獲得顧客的尊敬；2. 激發顧客的「愛戴之情」，因為，這個嘛……我們就是愛這個品牌呀！惠普（HP）和金頂電池（Duracell）都是備受尊敬的品牌，而大數據通常也有助於做出妥善的決策，讓顧客更尊敬品牌（鑑於過往經驗，倘若電池續航力能延長15%，顧客有可能為此多花20%的價錢嗎？），但是迪士尼、契瑞歐（Cheerios）和技客特攻隊（Geek Squad）則是顧客既尊敬又愛戴的品牌之一，然而講到如何讓顧客「更愛」品牌，大數據並不擅長提供這方面的建議。

　　倫巴吸塵機器人製造商曾面臨營收下滑的窘境，當時請來馬汀相助，替他們找出解決之道。馬汀致力於鑽研感性層面的小數據，他隨著倫巴吸塵機器人的主人到他們家中，觀察他們與機器如何互動。沒想到，這些主人竟然把吸塵機器人當成寵物一般，除了幫它們取名字之外，還會得意洋洋地向客人介紹它們（你曾幾何時會把吸塵器拿出來炫耀？）。主人要將吸塵機器人收起來時，並非把它們塞進櫃子裡，而是放到沙發下，讓它們微微探出頭來，彷彿是在行動的瞬間暫停似的。
 
　　不過很可惜的是，後來的吸塵機器人，漸漸失去了最初那種「可愛逗趣」的元素。倫巴的設計靈感來自《星際大戰》（Star Wars）的R2D2機器人，但隨著時間而有了轉變，這款掃地機器人不再像R2D2，反而更像個家電產品。最原始的倫巴模型有音效，當它不小心撞到牆壁的時候會發出「喔喔」的聲音，不過後來因為某位工程師為了簡化設計，又或者是某位管理階層想降低成本，就把這個功能拿掉了。各位可以在本書第7章，讀到馬汀從全世界最可愛的汽車，也就是BMW的Mini Cooper得到啟發，進而能提供倫巴管理部門睿智的建議，使他們的品牌重新找回觸動人心的感性元素。
 
　　總而言之，大數據並非完美無瑕，馬汀成功地向讀者展現如何利用小數據來克服大數據的難題。
 
　　以上談了不少本書的優點，現在也讓我列舉一些但書。建議各位別將這本書當成社會科學著作來閱讀。我可不確定馬汀所引述的統計數據是認真的呢，還是開玩笑（全世界所販售的牙刷中，當真有60%是紅色的？法國青少女醒著的時間裡，真的有80%都用來想今天或明天該怎麼穿著打扮？）。除此之外，雖然馬汀確實是一位嚴謹的觀察家，不過他有些推論過於遠大，讓我忍不住想懷疑其中的真假（美國人偏好圓形蛋糕而非方形的原因，當真是他們討厭衝突的習性使然嗎？另外，藉由販售方形蛋糕，來打破蛋糕的既有形象，真能讓消費者願意打破自己的飲食原則嗎？）。人類學的研究生若是如此過度詮釋數據，恐怕會被當掉。

　　不過話說回來，馬汀本來就不是社會科學家，而是非常擅長說故事的探險家。因此，身為讀者的我很樂意原諒他的越界，而且對我來說也不會覺得勉強，畢竟設法把客戶導向前景更加光明的新路線是他的強項，就像上述的倫巴案例一樣。

　　再提另一個我最愛的案例：1990年，樂高（LEGO）的銷售量下滑，一項大型的研究報告顯示，「數位子民」愈來愈容易分心，事事追求及時享樂，公司高層對此發現憂心忡忡。在這份研究資料的影響之下，樂高考慮簡化玩具的設計，讓積木更容易組合，或許也要一併將招牌的積木零件尺寸加大。但是在公司高層到玩樂高的小朋友家中拜訪，聊到他們的休閒嗜好之後，「小數據」說服了樂高，促使公司政策出現大轉折，徹底翻轉原來的路線。本書的〈引言〉會提到一名熱愛滑板運動的11歲德國小男孩，他的愛迪達舊鞋如何成為扭轉樂高的關鍵「數據點」。最終樂高高層決定從善如流，設計出零件更多、功能更複雜的產品，滿足樂高迷對於高難度組裝積木的冀求，讓他們得以盡情發揮自己的才能。

　　數年前，朋友家的十歲小男孩威風地向我展示他組裝完成的泰姬瑪哈陵模型。這款樂高積木模型的零件超過5900個，至今仍是樂高史上零件最多的產品。他一收到這套產品，就立刻著手組裝。我甚至不確定，他有沒有等到自己的生日派對結束後才開始。收到禮物的隔天凌晨4點鐘，他就自己起床，一直組裝到7點去上學為止；下午3點放學後的第一件事，就是進房間繼續組裝。日復一日……最後他用了四天終於大功告成。當時這套給小孩玩的積木，要價300美元。如今，樂高收藏家對這款積木所開的價碼，是當初原價的十倍以上。樂高高層若是聽到這位小男孩面對如此高難度的挑戰所展現的作風，恐怕會嚇得口乾舌燥、冷汗直流，心想幸好他們在千鈞一髮之間，躲開了差點因大數據而簡化積木設計這可怕的錯誤。
 
　　光靠大數據並不能使業績成長。我們必須隨著馬汀一起探索「豐富的資料」或「深度資料」，即便它以「小數據「的形式出現。
 
　　小數據能讓業績更上一層樓！