化整「為零」

我的公司在月初辦了一場有關 Big Data 的大型活動，我擔任了其中一個 session 的主講，跟與會者分享零售業的巨量資料應用。在講題裡置入「巨量資料」之名只是奉公司之命，當天我的基調依然是不要太迷信這個名詞（如果您看過我這個部落格的其它文章，就可以了解為什麼），而應該先把公司既有的資料運用到極致。受到法律與規定的限制，我無法在此提供當天的投影片，不過這可能反而是個好處，畢竟投影片是用來 present 的，不是拿來閱讀的。以下我就透過文字和連結，分享那天我報告的大部分內容。

跟金融業與電信業比起來，零售業在運用資料分析來協助企業的決策上是相對較遲的（但不可否認零售業裡有少數在這方面的先驅）。根據《經濟學人》智庫 Economist Intelligence Unit 在 2013 年所做的研究報告 "The Data Storm - Retail and the Big Data Revolution"，高達 50% 受訪的零售業者表示，他們在面對這一波 Big Data 的浪潮時，不知道如何辨別哪些才是有用的資料（見報告的第 21 頁）。儘管許多資訊業者不斷強調 Big Data 的三個 V （Volume, Velocity, Variety），甚至還加上第四個 V （Value），事實上只要跟企業所要解決的議題無關的資料對這個企業來說就沒有價值，也就不需要去擔心這些資料的產量、速度、種類有多驚人。

顧問顧門口

之前我在飛利浦工作時，有位同事說話風趣又有哲理，我從他那邊學到好些名言，即使過了這麼多年也還記得。例如對於規劃這件事，他說「規劃規劃，紙上畫畫，牆上掛掛」；關於年度的績效計畫與考核，他認為其實就是「說你所做，做你所說」。他還說顧問就是顧門口，不僅是因為顧問這兩個字直立書寫就像顧門口，另外還有揶揄的弦外之音。

那時候的我根本沒想過有一天我也會掛上顧問的職稱，而且還真的當過顧門口的顧問：前一陣子某個專案的客戶把我的座位安排在他們副總辦公室正前方的位置，因為這是一般員工最不想坐的地方，只有我這個「外人」不受影響。有時副總秘書離開一下，來找她的人順理成章就把我當作代理人，我也就變成顧副總辦公室門口的顧問了。

說笑歸說笑，我自己對顧問的定義是「協助顧客解決問題的人」。牢記這個原則對我們這些資料分析顧問至為重要，因為我們執行的專案雖然是以分析出結果為目的，然而對客戶的企業來說，資料分析本身卻非最後的目的，而是希望透過資料分析這項任務來解決他們在行銷或業務上的問題。

問題就在於客戶自己可能並不清楚他們想用分析來解決的問題是什麼，這種現象在 Big Data 被強力炒作的情況下更為常見。例如：

• 之前為某家大型金融機構執行顧客分群專案，我在需求訪談時向發起這個專案的單位詢問他們公司想作分群的目的是什麼，結果竟然沒有答案。
• 另一家公司要我們建行銷活動回應預測模型，但專案開始後才發現，他們的電銷單位為了達到倍增的業績目標所採取的策略是大幅提高外撥名單的量，而他們現有的會員人數要應付這樣的名單需求量已經有點勉強，強調精準的回應預測模型只會大砍名單人數，並不適合用在這裡。
• 另外有個知名連鎖零售通路問我們公司的解決方案能否做顧客分群和 RFM 分析，但是他們的交易記錄都是不記名的，而且近期也看不到有建立會員制的打算，所以我也不知道為什麼他們要做這些分析。