大數據應用案例:最會利用數據分析的4個企業

大數據運用

行銷話題關鍵字:#大數據 #數據分析 #大數據應用 #消費者體驗

文/M.K.

大數據(Big Data)泛指透過各種大量無邏輯或有結構性的來源,進行觀察、追蹤、紀錄並蒐集目標族群的各種行為,再透過分析數據符合應用。而以商業應用來說,大數據可以應用的範圍非常廣泛,如在公司內部可找出最耗時的人力項目、最精簡的理貨方式;而對外則可以找出購買產品的客群資訊,或是透過大數據分析,拿了A產品的購買者也會對B產品有興趣等,以下列舉五大企業實際應用大數據的案例。

Facebook:如隱隨形的演算法

社群平台對大家來說都不陌生,在上面可以看到許多久沒見面的朋友發布的貼文、家人們目前的近況等,但免錢的最貴這句話,完全可以應用在Facebook上。每當用戶使用Facebook,就代表同意它們追蹤並蒐集你在手機或電腦上的曾瀏覽過的網站、購買的產品甚至結交的朋友類型,可以發現當搜尋了一個字詞比如說火鍋,不久後打開Facebook就會跳出許多火鍋廣告,越頻繁呈現就越能勾起用戶的興致,進而購買產品,達到廣告效益。

Facebook也會針對用戶對貼文停留、按讚、留言等舉動,推薦用戶更多同類型的貼文或圖片,除此之外Facebook也會依照用戶按下確認成為好友的過程,分析哪些人與用戶的關聯度高,也推薦他們成為你的好友,透過推薦同類型貼文以及與好友增加互動,都能讓用戶對Facebook的依賴性更高,企業於平台下廣告也更有價值,以此形成正向循環。

Amazon:下單前貨品就先寄出了!

Amazon是目前全球最大的網際網路線上零售商之一,也被美國《財富》雜誌在2016年評選的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。Amazon全世界僅有十幾個據點,但卻能服務全世界將近20億的消費客群,在2020更成為第四家市值破兆美元的美國上市公司,而Amazon如何在管理訂單以及疫情期間依然逆勢成長,就跟大數據非常有關聯了。

消費者於網路購物時最愛的就是比價,而Amazon也透過大數據得知同樣商品在各個平台的價格,因而訂出最高折扣或波段性超低價的行銷策略,吸引消費者進入Amazon像走到大賣場一樣會想瘋狂採購,進而提高客單價。

Amazon能透過大數據分析消費者曾經購買、瀏覽過的商品,以及購買同樣商品的消費者也看了哪些商品等。除了讓消費者一進到Amazon頁面就能看到許多他可能感興趣的產品之外,Amazon還有一項「預測式購物」的專利,能「預測消費者的購買慾望」,在消費者下單之前,就提前將這些有極高機率被購買的商品,配送至離消費者距離最近的快遞倉庫,如此一來,當消費者下訂單時,倉庫就能在非常短的時間內整貨包裝,減少商品在各個地區轉運寄送的時間,達成即刻就能將選購商品送至消費者家門口的超高效率。這樣的做法不僅大幅降低運輸時間,更能滿足時下消費者喜愛快速到貨的心態。

Amazon利用大數據執行波段性超低價格、預測式購物頁面以及早一步配送消費者極有可能購買的商品,三方面連貫性作業,讓消費者對於Amazon更愛不釋手。

Amazon透過大數據分析,提前預測消費者的購物行動,以便提前將商品出貨。(圖:Amazon Business)

Under Armour:靠異業結盟提升品牌價值

運動品牌龍頭非NIKE與Adidas,但2014年運動品牌排名卻有了大變化,雖然第一名寶座還是由NIKE穩坐,第二名卻被Under Armour拿下,成為美國本土第二大運動品牌。而Under Armour的成功方式,就是與大數據結合,Under Armour創辦人曾說過,這間公司不是運動品牌公司,而更像是一家科技公司,他們不僅收購了運動、飲食相關APP,分析1億多名用戶行為,以此轉變為研發理念,解決需求、創造收益。

除了研發方面的大數據之外,Under Armour也與HTC異業結盟,推出運動手環、心律檢測與體重計等產品,並透過IBM華生醫生(詳見以下段落)給予用戶運動建議,讓穿上Under Armour運動的用戶,能獲得更全面的建議與管理,使用戶更能達到運動需求。

IBM Watson for Oncology醫生診斷輔助系統

大家是否時常有等候醫生看診時間花了30分鐘,但實際進到診間醫生卻只花了3分鐘就確認症狀並開要的情況呢?在AI時代來臨時,就有人曾經預言過醫生、律師等行業將會被取代,其中醫生能被取代的原因是,醫生聽診時的狀況只要輸入電腦,透過大數據分析即刻能診斷出各種相關疾病,還能避免掉傳統醫生問診時的疏失。

目前台灣已有些大型醫院引進這套IBM Watson for Oncology醫生診斷輔助系統(簡稱華生醫生),根據數位時代報導,以萬芳醫院為例,將華生醫生應用在國人發生率第二名、致死率位居第三名的大腸流行病學上,邀請相關醫師如血腫科、放射科、大腸直腸科、影像醫學與病理科等醫師組成專案團隊,以華生醫生的建議往下延伸,由各科醫生共同討論下,發現藉由華生醫生的判別建議後再進行討論,使整體過程更加有效率,因在原本的傳統問診檢測方式中,醫生僅能想到三至五個可能疾病,華生醫生卻可分析列出高達20個疾病可能選項,除了能大幅度降低醫生診斷疏失之外,還能有效縮短討論時間,增加更多幫助病患的治療方式、降低風險。

HITACHI:提前判斷不良品與機器故障

總公司位於日本東京的HITACHI日立公司,有著一套研發多年且獨樹一格的「Hitachi AI Technology」技術,以AI方式超越人類分析極限,為企業發掘出更多假設,並因應需求成立子公司Pentaho,專用於大數據的資料整合與分析,運用AI分析結果,提出改善各個企業提升效率、差異化服務與降低風險等服務,打造出專屬企業的新營收模式的方法。

日立公司本身也使用大數據方式降低產品不良率與完善顧客服務流程。機器生產產品時幾乎是呈現極高負荷運轉狀態,透過大數據分析能有效判斷機器產出不良產品或故障徵兆,即可進行預防保養,減少機器停擺狀況;在服務顧客方面來說,則以目前服務與客戶認知中的偏差值做大數據分析,打造出全新且符合顧客所需的產品體驗,降低不滿與客訴機率,提升顧客對企業好感度。

日立透過人工智慧科技,協助業務發展。(圖:HITACHI)

以上為大數據在企業中的應用案例,一般消費者的所作所為都會變成大數據的一部分,企業以大數據做為後續產品研發或服務考量,也能讓消費者獲得更棒的產品體驗與服務。

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