[專訪]IBM資訊管理軟體副總裁：用大數(shù)據(jù)重新定義客戶關(guān)係

從今年2月的「Pulse 2014」到10月的「Insight 2014」大數(shù)據(jù)論壇，IBM都宣告今年是進(jìn)軍云端領(lǐng)域的關(guān)鍵年，不僅著力于云端與大數(shù)據(jù)分析，并在1月成立「Watson Group」開(kāi)拓認(rèn)知運(yùn)算的應(yīng)用。除了發(fā)表開(kāi)放平臺(tái)BlueMix，也用大數(shù)據(jù)重新定義顧客關(guān)係管理（CRM）。IBM軟體集團(tuán)資訊管理軟體副總裁Frank Luksic指出，光有「大量數(shù)據(jù)」不夠，透過(guò)「資料採(cǎi)礦」，不但能更有效運(yùn)用企業(yè)所掌握的客戶資訊，更能預(yù)防惡意攻擊、簡(jiǎn)化資料處理過(guò)程，更了解客戶。

（圖說(shuō)：IBM軟體集團(tuán)資訊管理軟體副總裁Frank Luksic表示，資料採(cǎi)礦能讓企業(yè)更了解客戶。照片來(lái)源：IBM提供）

Frank Luksic表示，談到大數(shù)據(jù)時(shí)，都會(huì)談到其「3V」特性：Volume、Velocity、Variety，分別代表資料量、時(shí)效性、多樣性。而IBM所注重的，是「Veracity of Data」，就是資料的準(zhǔn)確度。在大數(shù)據(jù)的世界中，資料來(lái)源的可靠性很重要，當(dāng)資料量如此巨大時(shí)，隨時(shí)考驗(yàn)企業(yè)能否運(yùn)用這些資料做決策。

近三年來(lái)，許多企業(yè)嘗試將所掌握的資訊做出最大應(yīng)用，但比起五到十年前的企業(yè)決策方式，現(xiàn)在更強(qiáng)調(diào)「即時(shí)處理」。Frank Luksic舉例，當(dāng)使用者的手機(jī)遺失，電信公司可以即時(shí)抓出資料并加以分析，看有什幺方式可以幫忙找回手機(jī)，而非事后才施以補(bǔ)救措施?！讣磿r(shí)是重點(diǎn)，而且分析資料時(shí)不需要任何的人力，電信公司可以利用計(jì)算軟體做到這些事?！筁uksic說(shuō)。

（圖說(shuō)：IBM大中華區(qū)資訊管理軟體總經(jīng)理盧偉權(quán)說(shuō)，資料分析可幫助企業(yè)做出預(yù)防性措施。照片來(lái)源：IBM提供）

企業(yè)資料採(cǎi)礦的第二個(gè)重點(diǎn)，是做出預(yù)防措施。IBM大中華區(qū)資訊管理軟體總經(jīng)理盧偉權(quán)舉例，在通訊軟體中，有許多員工會(huì)向上司表明，自己罹患哪些疾病無(wú)法去上班，資料分析平臺(tái)就根據(jù)這些對(duì)話紀(jì)錄，預(yù)測(cè)哪些地區(qū)會(huì)有哪些特定疾病，加強(qiáng)流行性傳染病的預(yù)防。

第三個(gè)重點(diǎn)則是簡(jiǎn)化資料的處理過(guò)程。以往企業(yè)想分析資料，可能要花上動(dòng)輒一年的時(shí)間，現(xiàn)在幾個(gè)月內(nèi)就能完成。盧偉權(quán)說(shuō)，「我們幫助企業(yè)把看似不相關(guān)的資料放在一起，讓企業(yè)省下整合資料的時(shí)間，去加速?zèng)Q策、沖高利潤(rùn)?！?/p>

「大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的好處是聰明的決策，這是20年前無(wú)法達(dá)成的?，F(xiàn)在每個(gè)人都想做『資料採(cǎi)礦』，因?yàn)槌晒钊梭@艷?！笷rank Luksic說(shuō)。

以銀行業(yè)為例，過(guò)去行銷人員只能憑經(jīng)驗(yàn)推斷促銷活動(dòng)該鎖定哪些顧客（例如某張信用卡年費(fèi)較高，所以適合年收入較高的白領(lǐng)工作者使用）。但一家銀行往往有幾十種產(chǎn)品，還能搭配成組合型方案，難以準(zhǔn)確評(píng)估行銷成果。

利用資料倉(cāng)儲(chǔ)及海量分析平臺(tái)后，該銀行從銀行個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)及銷售管道搜集資料，行銷人員促銷時(shí)可統(tǒng)一篩選目標(biāo)客戶，不必向各部門(mén)要顧客名單。例如針對(duì)新的悠游聯(lián)名卡，可鎖定目標(biāo)客群為「從未向該行申請(qǐng)信用卡」、「每月存提款超過(guò)10次」、「常用ATM小額提款」等條件，最短數(shù)十秒內(nèi)，系統(tǒng)就篩選出符合條件的客戶，并計(jì)算可能帶來(lái)多少營(yíng)收。

另一個(gè)例子是美國(guó)俄亥俄州的辛辛那提動(dòng)物園，身為美國(guó)歷史最悠久的動(dòng)物園之一，每年平均游客量高達(dá)120萬(wàn)人次。但2009年時(shí)，辛辛那提動(dòng)物園因金融海嘯陷入經(jīng)營(yíng)危機(jī)，所拿到的政府補(bǔ)助因稅收減少而大幅縮減，游客量及游客的花費(fèi)也大幅降低。

以往動(dòng)物園營(yíng)運(yùn)資料來(lái)自入口處、售票亭、游客中心，且都由員工手抄紀(jì)錄，一週彙整一次，且無(wú)法整體分析，管理階層往往要走遍12萬(wàn)坪大的動(dòng)物園，才知道游客怎幺花費(fèi)。經(jīng)由橫跨票務(wù)、零售及食品販?zhǔn)鄣馁Y料整合分析平臺(tái)，不但能彙整歷史資料，員工也將每個(gè)游客的商品交易資料編碼紀(jì)錄，即時(shí)回傳平臺(tái)。

經(jīng)過(guò)資料分析，動(dòng)物園發(fā)現(xiàn)，給在地居民的入園折扣不常利用，便刪除該筆預(yù)算，改以會(huì)員購(gòu)買(mǎi)園內(nèi)商品時(shí)給予折扣，結(jié)果提升了商品銷售業(yè)績(jī)。園方也利用經(jīng)過(guò)編碼紀(jì)錄后得到的游客資料，寄宣傳品給附近到動(dòng)物園頻率較高、收入較高的客層，不但降低了43%的廣告費(fèi)用，更提升4.2%的售票率。

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