6. 台灣誰最會做資料分析？想發財的人買什麼股票？

大家好，歡迎你與我們一起出來玩行銷。我是李伯彥

今天是我們地球上最有趣的資料分析及薯片的第三講，之前我在社團曾經有問大家兩個問題，

第一、台灣內需型的產業，哪一個最會做資料分析？
第二、如果你是想發財的人，你會投資聯電還是台積電？

接下來就讓我們從第一個問題開始吧，台灣的內需型產業，哪一個最會做資料分析呢？

有許多朋友說是電商，有人說是便利商店．電商、超商，雖然他們做的資料好像都很準確，但是除 他們有龐大的工程人員看資料庫，在背後維持她們的營運之外，真正能做到用戶個別的畫像，我想還是有點距離。

在以前超商的做法是在他們的收銀機，也就是他們的銷售點系統上面，把它設六個按鍵，像是老年男、中年男、少年男、老年女、中年女、少年女，再搭配各個地區的產品產銷比、氣候像溫濕度 還有地點location這些維度來做分類，讓每一間商店裡面的商品都能因地制宜，像是下午4:00，10度80，氣溫偏低。在台北中正區學校旁邊的電商可能就要把更多食材放到關東煮的架子上，而在基隆八斗子地區的電商則要準備把雨傘架給推出來．但即使如此，要說到他們真的把個人畫像做的很好，恐怕還差的很遠

值得稱道的是 ，台灣的這些電商利用POS機，再結合金物流、商品資訊流等相關的資料，在後台的分析一直做的是世界前沿，所以我們可以享受這麼好的便利商店的服務，但直到他們這幾年開始發展會員系統，再次更新POS機及後台的系統之後，才在真正個人化的服務上有一些明顯的進步。

至於電商呢，其實我個人一直覺得台灣電商是非常可惜的，因為他們的交易場景通通都在線上，而且無論用戶或商品量，資訊量，交易量都非常龐大，但是談到用戶畫像，商品推薦，甚至是千人千面、界面設計上老實說都還有非常大的進步空間，明明有這麼好的環境，這麼多的應用場景，這麼大的營收，這麼大的it團隊，怎麼會進步的這麼慢呢？

既然如此，台灣內需產業最會做資料分析的人到底是誰？

老實說，在我心裡，最會做資料分析的產業是應召站

你看每次應召站被破獲，它都會被起出一個本子，警察說這個本子上記載 密密麻麻的客人資料，這個客人喜歡長腿、那個客人喜歡特定的身材條件、有的客人等太久會不耐煩、有的客人在裡面不會待太久。除此之外，客人的樣貌甚至他們的服務上特殊的需求、多久來一次？這些個人偏好和特徵值都被鉅細靡遺的記錄下來，交易完畢以後他們的媽媽桑跟小姐可能會立刻進行複盤，然後做資料登載，才有可能記載的這麼嚴謹。

大家要想想看，他們可不是用電腦用資料庫、用雲端 ，它們是用紙筆記錄，這種石器時代的東西居然發展到現代還可以運用的如此巧妙，怎麼能說他們不是內需產業裡面最會做資料分析的行業呢？

他們為什麼能做這樣的記錄，而且這個產業你也知道，他們的外在限制條件非常非常的多，但是即使有那麼多限制條件，他一樣可以精耕細作，而且供應鏈上所有的參與者也許學歷不高，也許專業度不足，但是他們都有很高的職業意識來做好資料分析，到底是為什麼？

其實這正好是因為他們在交易實際上內在外在的限制非常大，所以一定要做到精準推薦，此外也是因為他們的資料庫並沒有真的很大，假設他們的客戶有3000個，小姐有500個，再這樣有限制的資料量之下用一本本子就足夠記錄啦，如果今天它的用戶達到10萬20萬，100萬，商品是一個類別，兩個類別到多種類別，也許這個本子就不夠用 

聽到這裡你會不會覺得那是因為她們的資料量小，所以比較容易分析？可是話也不能這麼說，大家要想一下，這是一個隨時可能會被抓的產業，從產品、交易、場景、金流、物流、資訊流、用戶族群，每一個環節都有可能出差錯，警察先生可是隨時虎視眈眈要進來做抓捕的動作呢！而且他們交易發生的頻次不可能很高、交易的場景有很大限制、交易的時間可能很短促，如果當下推薦不好訂單馬上流失，甚至還會被舉報．別人的服務做不好，最多被申訴他們的服務做不好，可能是要坐牢哦！

你看這麼難的條件，生意怎麼還能做那麼久，那是怎麼做到的？

其實也是因為他們外在的限制越高、現實壓力越大，它自己內部從業人員做好的可能性也就跟著越高。也就是說，如果你到現在資料分析都沒做好，你所在的公司所在的產業還差人家一大段，那就是因為你們的生存壓力不夠大，成就有動機不夠高 。

就像有人說現在廣告很難買，但你要想想看，如果是應召站，他可是連在網路上買廣告都不行，但是他們不但可以做生意，還而且還做的挺好，甚至網絡行銷也沒有問題，雖然這是一個供需都有強大需求的市場，但是在這麼多的限制之下，要把這些事情都做好也不容易。

所以你不妨想想看，如果連應召業都能把個別的用戶畫像做的非常好，而且想辦法不讓用戶的隱私洩露，比如說絕對不能讓執法單位或用戶的家人知道，現在這麼多限制條件之下，把一切的事情處理的很完美，人家都有辦法，那你有什麼困難沒有辦法把資料分析給做好呢？

很多人都說生意好難，但是那些違法應召戰就有辦法把生意做起來，而且限制條件比你多 ，那你還覺得生意很難做嗎？

以上就是我要跟大家談的資料維度，到這裡我們复盤一下，資料維度來有三塊？你還記得嗎？

第二部分，我要跟大家分享的重點是可以預期的結果

我們做資料分析，到底可以預期到什麼樣的好結果呢？

第一點，假設我今天對我的用戶有更清楚的理解，我們可以對他做更有效的銷售。

舉例來說，今天我要推出一個特殊商品的特賣活動，幾天之內要結束，如果我動員我全部的業務人員都去打電話，都去拜訪客戶，可以在結束日到期之前做1500次的outbound call或者是實際到訪，那如果我的資料庫裡面有100萬筆資料，那我要怎麼做才會比較準確呢？

如果我們能先找出前1500個可能性最高的用戶名單去做，這樣子做銷售，成交機率不就比較好 嗎？如果沒有篩選，你想想看，讓業務或者是客服人員去大海撈針，這些人他只會找他最熟悉，或者是印像中可能會買的用戶，至於那些以前接觸過但他早就忘記、雖然可能會買，可是他腦海裡面完全沒有任何印象的用戶名單，他就不會去打電話，也不會去拜訪 。

對傳統業務是這樣，對call center outbound call的人員也是這樣，所以做資料分析重不重要？當然重要

其實傳統業務也好、網絡買廣告也好、客服打電話都好，如果你能先把最有可能買的用戶給挑出來，那你做的行銷動作準確率當然會大幅提升。此外，如果今天你有客服人員透過outbound call，我們在打電話的時候可以知道是什麼人、什麼時間方便接電話、什麼時間不方便接電話、什麼時候找的到人、是上班前還是下班後、什麼時間打過去會挨罵、什麼時間老婆小孩會打斷、家裡總是誰先接電話、會不會幫他轉接接電話、一般講幾分鐘第幾句的時候要掛斷這些東西，如果你在做outbound call的時候可以完整記錄下來，這樣子 放到系統裡面來做分析，就可以讓我們的業務活動得到非常大的提升。

所以過去如果你曾經有打電話去拜訪用戶，但是沒有做資料收集，一定要改掉這個習慣，因為這裡不止重要，而且又比實際的業務拜訪門店銷售來的好掌握，因為call center就是打電話登載資料進系統，這部分資料不但容易登載，而且容易分析

除此之外，我們還能預期什麼樣的結果呢？

第二點，我們可以提供更好的客戶服務

資料分析為什麼重要？就是我知道你是誰，我知道什麼東西你會買這麼簡單嗎？

不是，我來舉個例子，如果你聽以後有點感覺，請你自己聯想，怎麼在你的產業，你的公司裡面來加以應用

比如說我今天是一個旅遊公司，我要推出一個新服務，是沒有導遊的旅遊團，只要下載我的app，你就可以到世界各地有一個線上的導遊陪你走，而且是全世界最棒的導遊哦，你覺得這樣的服務值不值錢？如果你覺得值錢的話，你要怎麼證明？

如果這個app打開，然後你到 羅馬，他告訴你說，你應該去看比薩斜塔，應該去看大教堂，請問這些東西誰不知道？還要你這個app幹嘛？

可是如果我有做好資料分析，那整個app的使用情景就完全不一樣，根據我對用戶過去的理解，我知道我用戶住哪裡、喜歡什麼樣的消費、平常住宿喜歡住西華還是住民宿、旅遊的時候是要吃2000塊到3000塊的法國餐、還是路邊隨便解決、他有多久要吃一頓好吃的，這些資料可以讓我對他有更精確的理解，這樣子我可不可以告訴你：假設你到羅馬，我立刻用app推送那些符合你偏好的資訊呢？

比如說，現在你想吃大餐 ，我就告訴你附近有一個餐廳，他的收費和在當地的水平，就像你平常假日去西華吃下午茶那樣的水平，收費也只是比平常的收費高30%，因為這裡是歐盟，本來就比較貴，像像這樣的資訊對你來說也沒有參考性？

你很快的就可以在腦海裡面聯想出：我現在要吃什麼樣的等級、什麼樣的消費的餐廳，那大概哪一間是最好的推薦，因為我了解你，所以當我推送資訊給你的時候，我是用你習慣的語言，習慣的指標，讓你知道你應該怎麼做選擇．這樣子 ，它的參考性就會比告訴你去看噴水池、看大教堂來的有意義非常多。

前幾年Google 地圖服務曾經有過一次更新，因為他們發現如果老是告訴她的用戶前面兩個巷口右轉，有的時候用戶就會偏偏錯過哪個巷口，因為有的用戶他會覺得這個巷口好像太小 ，這個好像是單行道，該不會這麼小的巷子也算巷口吧？還在思考的時候，他的車子就已經開過頭，所以他們現在在很多地區推出來的服務是告訴你前面看到星巴克右轉，為什麼要這樣做呢？

因為這就是要用你熟悉的語言、用你熟悉的方式來推薦給你，一旦我們對我們的用戶更理解，我們就可以用它習慣的語言來做比喻來做推送。

再舉個例子，假設今天我在金融產業做銷售顧問，我就可以跟他講，我們去找一個之前曾經買過保本型商品的顧客，因為所有保本型商品會買的人通常都是比較保守，而且願意付更高昂的成本來換取一個保本的承諾，所以如果我們有一個商品，他也是保本，但是 它的成本比較低，返利比較高，那首先去找這一群人銷售的成交機會是不是也比較高呢？

理解這幾點，你就可以避免在銷售的時候做一大堆的教育，做一大堆無效的銷售動作，因為 系統可以直接篩選出最適合的人，然後找出他適合的語言，適合的推薦方式讓他最容容易 解，聽到這裡我們就可以做一個wrap up，資料分析做的好，除 能增加銷售之外，用戶服務也能持續增進。

讓我再舉另外一個例子

由於我常常在輔導偏鄉的很多社群，我看過很多來自社區的學生 ，他們在做招商或者在做引流的時候都非常的辛苦，尤其是那些在原民部落剛開始起步的小朋友

大家不妨想想看，如果今天台灣有3%的人曾經到原民部落去旅遊，這是不是一個很重要的資訊，對於那些97%的人從來沒去過的人，如果今天我有一個新的旅遊要推薦給他，我是優先找那97%沒去過的人？還是應該優先找那3%曾經去過的人呢？

很多人會說，我當然要開發藍海市場，不要去跟人家搶紅海 ，所以應該要找那97%的市場大幅推廣才有效，真的嗎？

其實從機率來看，一個人過去曾經做過什麼事、常常做什麼事，下一次再做的機率才會比較高，如果一個人曾經失敗，而且常常失敗，下一次再失敗的機率當然也是比較高，就像今天如果你去看籃球比賽，有一個球隊連輸23次，你會希望他在你去的那一場也就是第24次剛好贏嗎？

聽到這裡你就曉得 ，如果你只是一個隨機的賭客，你去押注的時候，應該押熱門的還是壓冷門的，有一些人他會專挑冷門的，因為冷門的賠率高嘛，但是他沒有想到的是，在極低的機率乘上極高的賠率之後，他算起來的期望值還是容易比 熱門的團隊來的低。

聽到這我相信你對如何使用資料分析來得到很好的結果，已經有進一步的認識 ，而且你還可以隱隱約約的感覺到，為什麼有錢人越來越有錢，窮人會越來越窮，對不對？

這就要說到我們上一周提到的第二個問題，過去20年在台灣想發財的人是買台積電比較多，還是買聯電比較多？我告訴你，台積電的持有股東從過去20年一直到現在一直是小於聯電的，為什麼？

即使是台積電在去年已經漲翻，成為護國神山，股東戶數大幅增高的今天，台積電的股東還是小於聯電很多很多

有興趣的人，你可以自己上股市觀察站，或者去查公開資料，為什麼會這樣呢？

因為大家覺得聯電比較便宜、股價落後，又都是晶圓雙雄，有一天如果有比價空間的話，買聯電不就發財嗎？

如果你是這樣的思維的話，你就知道哦，為什麼有錢人會越來越有錢，窮人會越來越窮 吧，因為窮人喜歡發財，有錢人喜歡確定性，上帝說凡有的要給他更多，凡缺乏的，要把他剩下的再奪過來，其實就是這個意思

上帝擲不擲骰子？上帝不擲骰子，上帝本身就是世間萬物的機率，所以聽到這邊希望大家要記得一個重點，如果想要發財，想要事業成功，我們就要往穩定性、確定性更高的路子上去走，冒險可以偶一為之，但是如果你天天在冒險，你的失敗是指日可待的

如果你不知道什麼東西確定性比較高，什麼商品會賣，就把錢砸下去大做廣告，這個就叫賭，這就是窮人玩法。但是如果你收集大量資料，寫一個算法，收集資料以後了解你的用戶，開始用他的語言推薦他喜歡的商品，用它可以了解的方式，這樣子你銷售的確定性就會直線上升，這樣勝率就會最高。

可是聽到這裡，大家又有一個問題 ，我今天如果生意剛起步，都沒有資料怎麼辦？

我今天如果是一個原鄉社區旅遊的經營者，我才剛剛開始，我手上拿有資料，哪裡去找那3%曾經參訪原民社區的那一群人？我都沒有資料，我要怎麼開始呢？

沒有資料怎麼辦，難道沒有資料就不能做資料分析嗎，沒有資料就不能設計算法嗎？當然可以，要怎麼做，這就是我們下一講要繼續跟大家分享的內容

我是李伯彥，謝謝你與我們一起出來玩行銷地球上最有趣的資料分析，我們下一講再見。