網路使用者每分鐘在Google上會進行超過570萬次的搜尋行為；每分鐘在Instagram上分享65,000張的照片；每分鐘在網路上進行600萬次以上的交易。在高度數位化的今天，每分每秒都有規模龐大、形式多樣的數據產生。

許多公司透過API（application programing interfaces，應用程序串接）技術，快速、大規模地取得網際網路或是物聯網上的數據。此舉對於想要透過量化技術來分析消費者的行為、或是追蹤某些社會活動（如網路口碑傳播）的經營者來說，這是一個金礦，可以協助經營者了解消費者心理、驗證模型、調整經營策略等。

就像是在全美擁有9,500間店面的麥當勞，便在得來速電子菜單上設定數據分析系統。當顧客開車進入麥當勞車道時，系統會依照當時的時間、天氣、餐廳熱賣菜單、食材庫存、歷史銷售數據、全球門市銷售數據、周邊活動等7項因素，來分析客戶所需要的商品。當客戶訂餐後，系統會自動呈現加購商品的推薦。

但這種透過自動化搜集網路數據，存在著重要的挑戰。荷蘭伊拉斯姆斯大學（Erasmus University）鹿特丹管理學院行銷助理教授博格斯豪森（Boegershausen）等學者，在2022年發表了一篇《抓取網絡數據來洞察經營樣貌》的研究中 [1] 指出，雖然利用API來快速取得資訊，並應用在經營上固然方便，但以過於自動化的方式來搜集數據，仍可能存在使用上的挑戰，像是（如圖1所示）：

1. 可能只取得片面的數據，而未能取得完整的上下文訊息。像是上述麥當勞的案例中，假設只取得購買者開車入得來速車道的資訊。同時，原始資料也會因為不斷更新，通常難以保留。
2. 對所蒐集的數據進行分析，但卻未能充分呈現出消費者的心理歷程。例如，麥當勞在得來速車道上，無法搜集消費者進入前、駛出後的行為，所以無法完整呈現出完整的顧客旅程。
3. 忽略了在數據取得過程中，技術使用時的法律與道德問題。

通常設定API能很方便地取得大量的數據，但也因為設定的關係，資料可能存在不完整、未能充分呈現、或是忽略技術、法律、道德等問題。這也是企業經營者在利用網路數據來檢驗經營模式時，不可忽視的項目。

作者：陳苡任（台科大企管系博士）、羅凱揚（台科大企管系博士）
繪圖者：鍾淳育

[1] Boegershausen, Johannes, Hannes Datta, Abhishek Borah, and Andrew T. Stephen (2022), ” Fields of Gold: Scraping Web Data for Marketing Insights,” Journal of Marketing, 86 (5), 1–20.