從資料到智慧,再到洞見

先講個故事,有兩匹狼,看到一片肥沃的大草原。第一匹狼說:「唉~怎麼一頭羊都沒有」,第二匹狼則興奮地說:「這裡將會有一大群羊,因為我會想盡辦法,讓每一頭羊都知道有這個地方」。

俗話說,市場到處都是,有人看到絕境,有人看到的卻是源源不斷的機會。現在,再仔細思考一下,您是第一匹狼,還是第二匹有洞見、還會做行銷廣告的狼呢?

對於學習行銷資料科學的人來說,要能培養出「洞見(insight)」的能力,看到資料科學背後所帶來的商業契機。

挪威籍的拉傑德拉‧阿克卡爾(Rajendra Akerkar)教授在他所著的《人工智慧帶給商業的機會,暫譯;(Artificial Intelligence for Business)》一書中,以圖1來說明資料到智慧的概念與差異。

圖1的X軸顯示,透過研究(探索)、參與、行動、互動、反映等活動,闡明了資料與知識的融合。在此過程中,人們通常會獲得理解和經驗,並可能會提出創新的想法。Y軸表示收斂的形式,從原始資料與事實、概念、規則、經驗法則與模型。圖中央即為資料、資訊、知識、到智慧的進化過程。

圖1. 從資料到智慧
資料來源: Akerkar, Rajendra (2019), “Artificial Intelligence for Business,” Springer.

拉傑德拉‧阿克卡爾教授指出,資料(data)指的是原始資料與事實,像是公司裡的各種報表的原始數字、文字、圖像、影音等檔案;資訊(information)則是公司透過整理、計算、圖表呈現等方式對這些檔案進行分析。例如,顧客服務處整理顧客滿意度調查報告。資料與資訊的差異,簡單來說,有意義(meaning)的資料就是資訊。

另外,知識(knowledge),等於資訊加上規則(rules),這些規則,協助我們釐清事物背後的效應。舉例來說,公司根據過去每一期的顧客滿意度調查報告,發展出顧客滿意度標準化作業程序(SOP),針對不同滿意度類型(非常不滿意到非常滿意)的顧客,給予不同的回應措施(例如,對不滿意的顧客贈送折價券)。

至於智慧(wisdom),擁有經驗法則(heuristics),能判斷哪一種知識最為適用。例如,針對一群非常不滿意的顧客,雖然有SOP可以參考與回應,但如何根據他(她)們不同的背景與情境,給予不同的服務補救措施,進而化不滿意為滿意,讓顧客滿意地回家。

最後,在學習行銷資料科學的過程中,我們還要培養「洞見(insight)」。洞見與知識、智慧的關係,存在著不同的版本。有人認為洞見的層次是介於知識與智慧之間;還有人認為,洞見甚至是在智慧之上。

根據教育部重編國語辭典修訂本的定義,「洞見」是指「能透澈的了解。指能透視不易察曉的事物,故見解高明。」將以上的概念應用到行銷資料科學的學習,我們要能透視資料科學背後不易察曉的事物(就像前面故事中的第二匹狼),並且產出要能連結到行銷的商業價值(一般而言,不只以顧客滿意度、顧客忠誠度、顧客終身價值來衡量,還要能以財務指標如毛利、淨利來衡量)。

作者:羅凱揚(台科大企管系博士)、蘇宇暉(台科大管研所博士候選人)

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