Hype or Hope?

今年 6月號的《Cheers快樂工作人》 第141期有一段訪問我的文字：

頂著美國電機博士頭銜，目前在某專業分析軟體公司專研資料探勘（data mining）的張維斌，當年就是看了這本書，改變生涯的路徑。雖然念電機，他卻只對機率、數學有興趣，透過這本書，張維斌確認了分析資料、歸納趨勢類的工作，遠比整天對著電路板更適合自已。浸淫10多年下來，他果然樂在其中，也打響名號。「對我最大的好處，就是工作再也不用自己找，」張維斌笑著說。

其實當初我要表達的意思是最近這幾年做的幾個工作都不是自己主動投履歷找的，卻不知透過記者的筆竟然變成有點「臭屁」的感覺，真怕以後因此找工作會被新雇主刁難。

不過如果今年10月號《Harvard Business Review》所說的沒錯，我應該就不用擔心才對。這本期刊不僅當期有大量關於Big Data的篇幅，其中還有一篇文章的篇名叫做「Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century」（那我不就是Sexiest Men之一了？）。從事這一行的我，當然希望這類工作越夯越好，只是我仍無法放下心中的疑問：為什麼台灣的就業市場還看不到這種現象？是因為台灣起步較晚，還是經濟規模太小？還是這股熱潮其實根本是資訊廠商炒作的結果（也就是英文所謂的hype）？

從Big Data看天下

結束了為期五個月的assignment，該是回來這裡「溫故知新」的時候了。

「Big Data」這個名詞從去年下半年開始成為全球的顯學，國內的雜誌在今年也出現了相關的專題報導，知名的《天下雜誌》在4月中出刊的495期「特別企劃」就是以Big Data作為主題。當時我滿懷希望的翻開這一期閱讀，然而卻對內容相當失望！

第一篇「政府、企業的下一場戰爭」寫得還好，基本上它只是在說明什麼是Big Data。通常在描述Big Data時會談到它的三種特性：Volume（資料量）、Velocity（資料產生的速度）、Variety（資料的種類），本文雖然也有提到，但是文字分散，如果能直接點出來，讀者會更容易了解Big Data為什麼特別。文末引用麥肯錫去年出的報告說，美國到2018年會出現14萬到19萬個深度分析專才的需求，藉此說明Big Data之熱門。我要補充的是，同一份報告其實還指出，美國在同一個時期內也需要150萬個懂得運用Big Data（但不見得會自己作深入分析）的經理人，對大多數人而言，這才是機會。

第二篇文章名為「一次搞懂Big data」，其實是訪問三家國內資訊服務廠商的總經理或副總。不過我認為這篇短文並沒有達到它宣稱的目的（如果連我都無法藉著這篇文章一次搞懂Big data，更何況是一般讀者），我認為這跟提問很有關係，因為這些問題無系統可言。此外，我個人也認為，與其訪問大型資訊服務廠商的高階主管，不如請他們旗下真正負責資料分析專案的顧問來說明，相信會更能切中要點。

第三篇是標題「用big data 打擊犯罪的鐵漢」的侯友宜專訪，這是「特別企劃」裡篇幅最長的文章，然而把它也放在介紹Big Data的主題專欄，就真的是不知所云！

Data Analytics的台灣觀點

儘管經常讀到國外關於 Data Analytics 或 Big Data 的文章，卻難得看到國內對這股潮流的觀點。終於，12月中出刊的商業周刊第1256期的封面故事《乘法人，搶手！》提到了相關的案例，然後中央社也在12月26日登出了題為《資料爆炸　5年內有分析人才荒》的新聞。這兩篇文章顯示國內媒體對於 Big Data 時代的來臨依然缺乏深入的了解，尤其中央社的新聞看起來只是翻譯外電，又短又沒深度。商周的相關文章《乘法人3：數學天才算出房仲20年迷思》稍好，但對我來說仍未搔到癢處、意猶未盡。

商周這篇文章所提的「決策最佳化服務」應該就是IBM的 Business Analytics and Optimization （前些時候我才在104人力銀行看到他們的職缺，有興趣的朋友可以上去查詢），文中講到「金融海嘯後，已經不能再把消費者當成同一群人來分析」。其實不用等到金融海嘯，國內的金融與電信業者早就知道這個道理，並且砸下大筆經費在這方面投資。其他的行業可能腳步稍慢，沒能馬上投資或著手施行，但也不是金融海嘯發生了才後知後覺。

關於Data Analytics的Career

在 LinkedIn 的 SAS & Analytics Users 討論區看到標題為 "Kind note for all genuine SAS Professionals" 的一些討論，我認為很有意思。由於這個討論區僅限Group的成員參與，所以我把討論中的一些點摘要整理讓大家了解一下。

討論發起人在標題裡用了 genuine（真正的）這個形容詞，因為他發現在職場上充斥著所謂的 fake（冒牌的）SAS programmer。我不知道真正和冒牌的 SAS programmer 如何區分，但是參與發言的人在字裡行間都顯示出他們以身為真正的 SAS programmer 自豪，而且對那些所謂的冒牌貨深不以為然，所以彼此交換意見，看如何在面試過程中揪出這些冒牌的 SAS programmer。討論發起人指出，企業對有經驗的 SAS programmer 需求很大，所以具有這項專長的人炙手可熱。然而他也坦承，SAS programmer 其實是受惠於 SAS 特殊的軟體授權方式（只租不賣）。

Analytics at Work

前兩個星期在忙著「親自探索」國內兩家準備應用Customer Analytics的企業，所以足足有半個月沒在這裡寫東西。不過既然說到有企業打算發展Analytics的應用，正好就可以提一下Thomas H. Davenport最近的一本書： Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results。

本書於2010年2月出版，中文版應該還沒有發行。不管透過國內的業者或是Amazon.com購買，差不多都要台幣1000元，但由於只有240頁，我並沒有衝動的馬上購買，而是利用Amazon.com和Google Books仔細的評估了一番。這本書大致上是Davenport前一本書 Competing on Analytics 的延續，寫作風格也很類似。我認為比較適合企業的中高階主管閱讀，因為它著重於說明Analytics可以為企業帶來什麼好處，有心的企業該怎麼推動，但沒有深入解釋要如何利用Analytics的技術去解決特定的問題，所以負責實作的人可能覺得書裡面少了什麼。

壹對一行銷

我在寫「美國是就業天堂」的時候，上104人力銀行查詢了跟Customer Analytics有關的工作，其中一個職缺是壹傳媒旗下壹網樂VOD服務徵求的CRM經理。CRM這個名詞在剛進入二十一世紀時開始發燒，當時有不少顧問認為它可以實現Don Peppers與Martha Rogers提出的一對一行銷（One-to-one Marketing）。如果壹網樂真的能夠成功實現這個概念，不就成了「壹對一行銷」？撇開名詞上的巧合，壹網樂（及其他VOD服務業者）要做到一對一行銷的確有其先天的優勢。

在會員制廣為企業採用的今天，連藥局、服飾店都有辦法直接對會員資料庫裡的個別顧客作行銷，不過這只是基本功（即使大公司也不見得能做好基本功：今天我收到富邦JCB卡加油優惠的EDM，但我根本沒有他們的JCB卡）。要成功達到一對一行銷的目的，還必須抓到行銷的時機和提供合適的行銷內容。

Retail Analytics

上週發現失業率居高不下的美國，在Customer Analytics方面的工作機會竟然比台灣多得不成比例。後來偶然在網路上找到Thomas H. Davenport寫的 Realizing the Potential of Retail Analytics 這篇文章（Davenport的著作包括 Competing on Analytics 一書，中文版《魔鬼都在數據裡》由中國生產力中心出版），儘管研究對象是美國的零售業，我認為文中其實提供了一些適用於台灣的線索。

Davenport在這篇2009年發表的文章提到，即使在美國，仍有很多零售業者無法吸收市面上現有的資料分析技術，這些業者也缺乏合格的分析人員來協助他們，除此之外，他們依然無法放心接納以分析為核心的策略。Davenport還認為，零售業要投入資料分析，除了要有優質的資料這個先決條件，另一個重要的決定因素是管理階層對資料分析是不是有興趣（Davenport甚至用了「熱情」這樣的字眼）。如果高層對這方面沒興趣，那麼處於公司階級下層的分析人員恐怕很難在景氣這麼差的情況下要到資源。相信這些論點也可以用來解釋資料分析工作在台灣許多企業裡的處境。


我之前曾懷疑，大部分企業的規模不足也是Customer Analytics在台灣遇到的阻礙。Davenport認為規模並非絕對的必要，但規模夠大的確對零售業發展資料分析很有幫助，因為企業夠大才有餘力在這方面投資。不過他也指出，當前美國企業在運用資料分析的領導者之中，其實有些在一開始也是規模不大，而是在投入資料分析的應用後才讓它們成長茁壯。我希望Davenport最後提到的這一點有真憑實據，而不是為了說服更多企業投入資料分析才編出來，因為這樣才有辦法讓台灣的中小型企業信服。

除了以上的論述，這篇文章的核心，是Davenport舉出的18項已被美國企業採用的Retail Analytics趨勢，非常值得想要投入資料分析的台灣企業參考（這部分就有36頁的篇幅）。今天我先把它們列舉出來，日後再挑出一些討論（坦白說，有些趨勢是我完全不懂的），迫不及待的朋友可以先看原文。根據Davenport的分類，這些趨勢可分作三大塊：

美國是就業天堂

看到這標題，應該很多人會認為我一定搞錯了，或是我在反諷什麼。的確，美國近幾年來失業率居高不下，即使美國勞工部在11月初公布美國10月份失業率微降至9.0%，依然高得嚇人，怎麼可能是就業天堂？

9.0%確實代表很多美國人找不到工作，但對於我所屬的專業領域的人來說，美國充滿了就業機會（如果不介意搬家的話）。在LinkedIn的Job Search輸入Customer Analytics這個關鍵字，馬上就出現2293筆職缺（11月14日搜尋的結果）！如果另外再以Customer Intelligence、Customer Insight搜尋，還會再出現其他的職缺（當然有些會重複）。但是同一天在台灣的104人力銀行搜尋，類似工作性質的職缺只有個位數（我已用各種不同的關鍵字搜尋）。根據美國政府人口普查局的統計，美國在11月初的人口大約為3.1億人，差不多是台灣人口數的13.5倍。所以按照兩國人口數的比值來計算（先不管這樣算是否合理，稍後會探討），美國真的是Customer Analytics的就業天堂！

紅利積點的背後（二）

上圖是 Do Customer Loyalty Programs Really Work? 這篇文章建議的階梯式累積的機制。兩位作者認為企業其實在骨子裡不想要那些消費很低的顧客（標示1的區間），如果還要給他們回饋的話，可能還會虧錢，所以給他們一般的累積比例即可（例如1元累積1點）。但是累積消費在中間的顧客（標示2的區間）對企業來說可能最有利可圖，因此該給他們最好的累積比例（如1元累積5點），以鼓勵他們持續消費。至於那些累積消費最高的顧客（標示3的區間）大概無法再從口袋貢獻更多，累積比例就不用太好了。

作者基本上是從企業獲利的觀點來建議，儘管理論上有其基礎，但我認為這樣的機制如果付諸實施，可能會招致不少客訴。紅利積點的規則是必須向顧客溝通的，累積消費不高的顧客面對較差的累積比例雖然可能不愉快，但畢竟本身沒有籌碼，所以大概就摸摸鼻子算了；可是那些位於累積消費頂端的顧客如果拿到上圖3號區間的累積比例，恐怕會認為自己努力貢獻消費卻被虧待，而跑去找媒體投訴或找消保官理論吧！

紅利積點的背後（一）

在Google上搜尋「紅利」會得到一大堆結果，不只信用卡、賣場在玩會員紅利，我還找到一家也有紅利積點的眼鏡行。當年航空公司創造出來的「會員忠誠計畫」（Loyalty Program）如今大家競相模仿，結果消費者手上滿是會員卡。 Direct Marketing News 的11月號指出，每個美國家庭平均擁有18.4張這類會員卡，但有高達81%的消費者根本搞不清楚自己加入的會員紅利計畫有什麼「好康」。

大部分的會員忠誠計畫已經無法構成差異化，單純的紅利積點制度更難提高顧客的忠誠度。但這卻不代表企業可以輕言捨棄這種手法，因為在大家都玩的情況下，沒有積點會員制的企業反而會顯得比同業「遜」。事實上，積點會員制的真正價值在於把顧客跟他們的消費資料連接起來，再透過Customer Analytics創造出差異化的行銷和服務，所以不玩會員制的企業等於是放棄了解顧客的大好機會。由於會員忠誠計畫對企業來說是一項支出，如何透過制度的設計來讓這項支出能有更好的回報，也是重要的課題。1997年 Sloan Management Review 的 Do Customer Loyalty Programs Really Work? 雖然已是十多年的老文章，卻仍然非常具有參考的價值。