大數(shù)據(jù)也好，小數(shù)據(jù)也罷，已經(jīng)有很多的專家討論過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)到底可以帶來(lái)什么價(jià)值。只是在這么多的數(shù)據(jù)分析的論述之后，筆者觀察到市場(chǎng)上大多數(shù)人對(duì)于數(shù)據(jù)收集與分析仍舊是一頭霧水。很多讀者在給筆者的回饋意見(jiàn)中，筆者最擔(dān)心的是在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案設(shè)計(jì)之初的系統(tǒng)架構(gòu)中 (system architecture)，數(shù)據(jù)分析的角色沒(méi)有被優(yōu)先對(duì)待，以致于相關(guān)方案的設(shè)計(jì)只是一大堆硬體的集合 ，自動(dòng)化或者有之，說(shuō)好的智慧化則往往消失無(wú)蹤。
首先，筆者要澄清一點(diǎn)，數(shù)據(jù)的來(lái)源很多，聯(lián)網(wǎng)裝置只是收集數(shù)據(jù)的一種手段，并非只有物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案才能搜集資料。舉例來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的收銀機(jī)也在累積數(shù)據(jù)，只是沒(méi)有電子存儲(chǔ)裝置，一切都是保留在紙帶上，取用非常不方便，基本上很難用來(lái)做精細(xì)的營(yíng)業(yè)分析。直到收銀這個(gè)功能與工業(yè)電腦結(jié)合，數(shù)據(jù)開(kāi)始有了進(jìn)一步被分析的方便性。
然而，為了加快結(jié)帳速度，現(xiàn)行電子式收銀機(jī)能收集的欄位仍有限制，所以如果讀者在結(jié)帳時(shí)特別注意，幾乎每一臺(tái)電子式收銀機(jī)都外掛了不少其他裝置，一開(kāi)始是幾種信用卡刷卡機(jī)，插卡式或感應(yīng)式的不一而足，最近隨著第三方支付的普及，額外的條碼掃描裝置也開(kāi)始出現(xiàn)。然而這些裝置收集的資料都集中在業(yè)務(wù)成交結(jié)帳時(shí)，零售業(yè)者仍舊無(wú)從得知每個(gè)時(shí)點(diǎn)有多少人經(jīng)過(guò)門(mén)口，多少人走進(jìn)賣(mài)場(chǎng)，更不用說(shuō)個(gè)別顧客繞行路徑，甚或是在每個(gè)柜位或貨架前的停留或注視時(shí)間。近來(lái)隨著資通訊科技與相關(guān)視覺(jué)辨識(shí)軟體的進(jìn)步，這些資料搜集都由不可能逐漸變?yōu)榭赡堋?/p>
此外，數(shù)據(jù)分析科技的進(jìn)步隨著運(yùn)算與儲(chǔ)存裝置性能提升與價(jià)格下滑，數(shù)據(jù)科學(xué)家得以將目光由結(jié)構(gòu)化資料 (structured data) 投向非結(jié)構(gòu)化資料 (unstructured data)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音與文字資料的記錄得以被分析。首先，傳統(tǒng)客服電話的對(duì)談內(nèi)容已經(jīng)可以直接語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字，再將透過(guò)自然語(yǔ)言處理 (natural language processing, NLP) 文字探勘進(jìn)行客訴分析，讓客服人員與顧客抱怨的對(duì)話內(nèi)容與處理過(guò)程都變成顧客檔案 (customer profile) 的一部分。
甚至，為了節(jié)省客服人力，運(yùn)用相關(guān)數(shù)據(jù)科技開(kāi)發(fā)出來(lái)的聊天機(jī)器人 (chatbot) 也應(yīng)運(yùn)而生。顧客在網(wǎng)站上或在賣(mài)場(chǎng)內(nèi)的輸入裝置都可以直接詢問(wèn)聊天機(jī)器人(通常是文字對(duì)話)與賣(mài)場(chǎng)或商品相關(guān)的資訊。如此一來(lái)，不但資料搜集的流程直接進(jìn)入電腦，聊天機(jī)器人甚至可以根據(jù)對(duì)話過(guò)程主動(dòng)建議顧客適合的商品。
相比之下，傳統(tǒng)客服人員雖然可以做到更細(xì)致的服務(wù)或應(yīng)付更隨機(jī)的問(wèn)題，但人腦記憶容量有限，我們不可能苛責(zé)客服人員記得賣(mài)場(chǎng)內(nèi)成千上萬(wàn)種商品的品名特色或所在位置，更無(wú)法期待客服人員隨時(shí)調(diào)閱提問(wèn)顧客的顧客檔案，即時(shí)掌握顧客的品味，在對(duì)話結(jié)束前的黃金時(shí)間內(nèi)做最有效的商品推薦。
非結(jié)構(gòu)化資料的來(lái)源還可以是網(wǎng)路上的社群討論或任何內(nèi)容媒體流傳的一篇報(bào)導(dǎo)及底下的留言評(píng)論。 君不見(jiàn)網(wǎng)路留言的病毒式擴(kuò)散效果，早已是每一個(gè)行銷人員必修課程。不理解粉絲團(tuán)或網(wǎng)路搜尋優(yōu)化 (searching engine optimization) 威力的行銷人員，想來(lái)在公司內(nèi)發(fā)言權(quán)也將逐漸式微。針對(duì)網(wǎng)路時(shí)代新的行銷宣傳趨勢(shì)，網(wǎng)路輿情分析 (social listening/social media monitoring, SL) 早已經(jīng)廣為企業(yè)行銷人員采用。
甚至，居于市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)地位(或有心急起直追)的廠商，還逐漸了解到市場(chǎng)商情調(diào)查 (market intelligence, MI) 不再是剪刀糨煳加一大堆的研究人員解讀，運(yùn)用 NLP 開(kāi)發(fā)的 MI 系統(tǒng)讓市場(chǎng)商情走向的掌握不再是大公司才能擁有的獨(dú)門(mén)利器。
相對(duì)于濫竽充數(shù)的類似產(chǎn)品，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家開(kāi)發(fā)的 SL 與 MI，可以讓企業(yè)迅速掌握產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)、發(fā)掘潛力產(chǎn)品或技術(shù)，也可以監(jiān)控網(wǎng)路上意見(jiàn)領(lǐng)袖或重量級(jí)媒體報(bào)導(dǎo)對(duì)于企業(yè)自己或競(jìng)爭(zhēng)同業(yè)產(chǎn)品的影響，更快速的采取因應(yīng)之道。此外，結(jié)合 SL 與 MI 的精神，精擅 NLP 的資料科學(xué)家還可以開(kāi)發(fā)出競(jìng)爭(zhēng)同業(yè)的監(jiān)控方案。
行文至此，讀者可能已經(jīng)體會(huì)到"資料爆炸"這個(gè)名詞的嚴(yán)重性?？粗羞@個(gè)市場(chǎng)潛力的業(yè)者，從傳統(tǒng)系統(tǒng)整合商、標(biāo)榜數(shù)據(jù)分析的軟體開(kāi)發(fā)商、提供高速資料處理的硬體系統(tǒng)，到物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案提供者，大家無(wú)不強(qiáng)調(diào)自家開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品或方案能夠?yàn)槠髽I(yè)快速處理分析急速增加的資料。在被這些玲瑯滿目的眾多選擇中，企業(yè)應(yīng)該先問(wèn)自己，資料搜集的目的為何 ; 更精確地說(shuō)， 企業(yè)希望解決的問(wèn)題是什么，哪一種或幾種資料可以有效地回答這個(gè)待解決問(wèn)題。
不論是智能制造、智能零售或是智能建筑的方案，這個(gè)問(wèn)題都是最優(yōu)先要回答的。循著這個(gè)邏輯，下一步應(yīng)該盤(pán)點(diǎn)企業(yè)內(nèi)是否已經(jīng)擁有相關(guān)資料。若答案是肯定的，緊接著要思考用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析、商業(yè)分析 (business intelligence) 或更進(jìn)一步的機(jī)器學(xué)習(xí) (machine learning) 來(lái)解答。如果資料的復(fù)雜度需要用到機(jī)器學(xué)習(xí)，那么企業(yè)內(nèi)有熟悉資料科學(xué)的人員可以處理嗎?當(dāng)這些問(wèn)題都清楚審視過(guò)后，哪些軟、硬體工具適合企業(yè)使用的答案就自然浮現(xiàn)了。
若是企業(yè)目前擁有的資料不能回答待解決問(wèn)題，則在進(jìn)行上述思考過(guò)程前，必須更優(yōu)先評(píng)估如何取得必要的資料。傳統(tǒng)上，企業(yè)在買(mǎi)電視廣告前，通常會(huì)買(mǎi)一份收視率調(diào)查報(bào)告，再針對(duì)自家產(chǎn)品的特性與預(yù)算規(guī)模，選擇投放廣告的頻道及時(shí)段。然而當(dāng)前個(gè)性化消費(fèi)的時(shí)代來(lái)臨，企業(yè)已經(jīng)不能滿足于電視廣告這種單向且無(wú)差別式的溝通方式。
互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)下， 顧客在網(wǎng)站內(nèi)瀏覽行為是最直接的行為數(shù)據(jù)。 只是時(shí)代往新零售模式邁進(jìn)，線上結(jié)合線下 (online to offline, O2O) 乃至全通路 (omni channel) 已然成為沛不可擋的趨勢(shì)。因此 顧客在線下的行為，甚至是在不同通路或場(chǎng)景的一舉一動(dòng)能否更大幅度地被記錄，已是企業(yè)不得不面對(duì)的難題 ，這就是筆者一貫提倡用物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案協(xié)助企業(yè)的背后緣由。
然而，值得說(shuō)明的一點(diǎn)， 沒(méi)有清楚針對(duì)企業(yè)需求組合的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案絕對(duì)不是一個(gè)好方案，而且沒(méi)有對(duì)接數(shù)據(jù)分析功能 (不論是內(nèi)建或有意識(shí)地輸送數(shù)據(jù)到其他數(shù)據(jù)分析軟體)的方案，只是一個(gè)騙取客戶荷包內(nèi)預(yù)算的花架子 。企業(yè)在選擇訴求智能零售/智能商城方案時(shí)，首先應(yīng)該檢視相關(guān)方案的系統(tǒng)架構(gòu)，才不會(huì)浪費(fèi)時(shí)間與預(yù)算。
零售餐飲是個(gè)直接面對(duì)顧客的行業(yè)，企業(yè)每天要處理的都是事關(guān)“人”的滿意度的議題。在互聯(lián)網(wǎng)快速迭代演進(jìn)的中國(guó)，小從 POS 的互聯(lián)網(wǎng)化開(kāi)始，許多業(yè)者將原本笨重的收銀機(jī)轉(zhuǎn)為手持裝置，概念上與手機(jī)相似，連里面裝載的應(yīng)用程序也相仿，因此可以大量使用既有的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)與資源，讓收銀機(jī)的成本大幅下降。
最重要的是 透過(guò)這個(gè)聯(lián)網(wǎng)裝置可以直接與網(wǎng)路社群接觸， 實(shí)際實(shí)現(xiàn)了 O2O 的精神，將顧客從過(guò)去的過(guò)路客，拓展到慣于使用網(wǎng)路的新世代，還將他們帶到店內(nèi)消費(fèi)。借助目前已經(jīng)蔚然茁壯的云產(chǎn)業(yè)的支持，一個(gè)便宜的手持式裝置在某些方面的表現(xiàn)甚至還強(qiáng)于昂貴的電子式收銀機(jī)。
在這個(gè)觀念上更往前一步的則是專注于開(kāi)發(fā)云端的 POS 系統(tǒng)，他們不挑選特定輕量型裝置(不強(qiáng)調(diào)訂制化的手持式 POS，即便是一臺(tái) iPad 也行)，這種理念開(kāi)發(fā)出來(lái)的 POS 方案，甚至跳脫服務(wù)單店的手持式 POS，進(jìn)而支持規(guī)模數(shù)量龐大的連鎖體系，此時(shí)搭配互聯(lián)網(wǎng)上各種點(diǎn)餐快送 app，更加將線上向線下導(dǎo)流發(fā)揮到極致，這樣的方案如果搭配 ERP 及 CRM，再加上各種物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案，可以為大規(guī)模連鎖總部提供更快速即時(shí)的多種顧客行為及企業(yè)內(nèi)經(jīng)營(yíng)效率資料。
鎖定資料源并完成數(shù)據(jù)搜集后，企業(yè)緊接著應(yīng)該向方法論的下一步邁進(jìn)，有意識(shí)地依照順序交叉使用各種管道收集得來(lái)的顧客資料。 舉例來(lái)說(shuō)，成交資料代表著前一階段各部門(mén)集體努力的經(jīng)營(yíng)成果，這里通常是分析的起點(diǎn)，加上各場(chǎng)合獲得的顧客行為資料，是大多數(shù)顧客推薦系統(tǒng)處理的范疇。
然而個(gè)別顧客推薦系統(tǒng)能夠處理的資料欄位、采用的算法、處理資料量與處理速度等等都是企業(yè)應(yīng)該評(píng)估的重點(diǎn)。然而，從成交記錄出發(fā)另一個(gè)處理的角度可能是企業(yè)進(jìn)貨(或備料)預(yù)測(cè)，這部分的分析除了更加需要產(chǎn)業(yè)知識(shí) (domain knowledge) 外，對(duì)于選擇適合的一種或數(shù)種算法能力的要求更高，因此對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的要求更高。
而且，外部的非結(jié)構(gòu)化資料也可以在適當(dāng)?shù)臅r(shí)點(diǎn)投入被交叉分析的行列中。這一切都要求數(shù)據(jù)科學(xué)家與企業(yè)各相關(guān)部門(mén)人員在導(dǎo)入初期就討論出適合被解決問(wèn)題的方法論，才能有效率的回應(yīng)企業(yè)在新零售時(shí)代的挑戰(zhàn)。
借用 Frost & Sullivan 的 Smart retail journey 圖敘述企業(yè)對(duì)于的演進(jìn)歷程，過(guò)去我們處在一個(gè)資料片段破碎的零售時(shí)代，隨著數(shù)位化潮流的來(lái)臨，企業(yè)一直朝著運(yùn)用數(shù)據(jù)改善營(yíng)運(yùn)效率的方向前進(jìn)， 最終我們將被資料包圍，而且在無(wú)接縫的環(huán)境下善用各種不同性質(zhì)的資料，完整描繪顧客，清楚結(jié)合市場(chǎng)走向與資源運(yùn)用后，精確的規(guī)劃企業(yè)策略。
但有句老話說(shuō)：“盡信書(shū)不如無(wú)書(shū)”，企業(yè)在沒(méi)有確認(rèn)自身的需求，沒(méi)有厘清回應(yīng)這個(gè)需求必須解決的問(wèn)題前，不宜貿(mào)然投入太多資源擴(kuò)編相關(guān)團(tuán)隊(duì)或?qū)胨^的智慧零售方案。否則，搜集資料的裝置要錢(qián)、儲(chǔ)存與運(yùn)算快速增生的資料需要的軟硬體要錢(qián)、分析資料的人員要付薪資，用了不可靠的分析造成企業(yè)經(jīng)營(yíng)方向偏移或浪費(fèi)時(shí)間的代價(jià)更高，經(jīng)營(yíng)者與決策主管不可不審慎為之。
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