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大數據已過時 在意細節的「小數據」時代來臨了!

2017/07/31 08:00:31 聯合新聞網 udn讀.書.人

文/馬汀.林斯壯

書名:《小數據獵人:發現大數據看不見的小細節,從消費欲望到行為分析,創造品牌商機...
書名:《小數據獵人:發現大數據看不見的小細節,從消費欲望到行為分析,創造品牌商機》
作者:馬汀.林斯壯
譯者:溫力秦,戴至中
出版社:寶鼎
出版日期:2017年1月25日
如果企業想要瞭解消費者,大數據提供了寶貴但不完整的解決之道。我認為,當代對數位資料(digital data)的關切,大大削弱了真知灼見與觀察心得的重要性,連帶危及到產品及產品解決方案。再說,大數據縱使提供了寶貴的見解,但是整個網路仍然是一個把真實的我們經過精心策劃與理想化之後所呈現出來的版本。對我啟發最大的,是將小數據「結合」大數據,針對消費者真正要的是什麼,花時間在住家觀察、傾聽、留意與爬梳線索。畢竟在樂高第一次雇用我時,14歲的我「就是」那個消費者,一個對該公司的積木著迷的孩子。藉由觀察我自己和朋友的行為,我能提供樂高主管有關產品和公司的洞見,但這不是做任何數據分析就能得到的見解—就像觀察一名11歲德國男孩就能幫助陷入破產的樂高扭轉命運,然而大數據卻提供樂高完全相反的趨勢分析。

有意思的是,我們現在竟然回過頭來,根據人在線上的無意識行為來洞察人性,而不是從數字尋求見解。

例如在2013年,一項刊登在《個性與社會心理學期刊》(Journal of Personality and Social Psychology)的研究, 利用25萬人、歷時十年所累積下來的數據,檢視了音樂消費品味終其一生的演變。音樂似乎會去適應任何的「人生挑戰」,或是我們隨著年歲漸長所面對的心理需求7。 這項研究把音樂消費模式分為五個「實證推導」(empirically derived)的類別,並以圓融(mellow)、含蓄(unpretentious)、世故(sophisticated)、強烈(intense)和當代(contemporary)等字的縮寫,命名為「音樂(MUSIC)模式」。或許不足為奇的是,聽音樂的第一個重大年紀是青春期,「強烈」是這個時期的特性,可能是反映出荷爾蒙活性(hormonal activity)增加,或是青少年對「自我」的創造。「強烈」和「當代」音樂的崛起有所交會,是一個持續到中年初期為止的趨勢,此時,另外兩個「偏好類別」(preference dimension)—電子和節奏藍調—會加進來,這兩種都屬於「浪漫、情緒正面且適合跳舞」的音樂8。人類最後的音樂年齡,以「世故」的爵士和古典樂以及「含蓄」的鄉村樂、民謠和藍調為主。後面這兩種音樂形式令人放鬆、積極,並間接連結了聽者的社會地位與散發出的智慧9。

我們最喜愛的運動,說明我們是什麼樣的人。心智實驗室(Mind Lab)的研究調查了2000 個英國成年人,發現騎自行車的人「悠閒而平靜」,不像跑步的人或游泳的人那麼容易緊繃或沮喪。跑步的人多半外向,喜歡成為目光焦點,而且偏好「活潑、輕快的音樂」。研究總結說,游泳的人仁慈、快樂、有條理;散步的人通常偏好獨處,不喜歡吸引目光,相對不注重物質。10

你知道在臉書上擁有很多朋友的人,自尊往往低於平均值? 11或者,臉書的用戶愈神經質,所貼出的多半愈有可能是照片?12去年《紐約時報雜誌》(New York Times Magazine)有一篇文章分析了我們在上網和登入某些網站時,所使用的密碼的含意。文章中表示,我們會在事後留下一連串情感DNA,而我們也會從密碼中擷取情感—我們的密碼有很多是把固定探訪人生中有意義的回憶或時間給儀式化,但我們在其他任何地方則很少有機會想起。「有許多(我們的密碼)瀰漫著感傷、調皮,有時甚至是詩歌;它們往往有說不完的幕後故事。激勵人心的格言、狂批老闆、失落愛情的隱藏聖地、自己才懂的冷笑話、刻骨銘心的情傷—這些我所謂的紀念性密碼就像是內心世界裡的小擺飾。」13

大數據可能會發現很難從類似這樣的洞察中找到意義或關連。我提到的每一項研究,都有一個沒問的問題:這些發現可以如何結合小數據,以影響或扭轉品牌或事業?弦外之音研究或許透露出,聽「強烈」音樂的16歲女孩可能會覺得它和自己的青春期認同格格不入,聽約翰.柯川(John Coltrane) 和蕭邦的45歲英國人可能會告訴你,他緬懷青春期歲月的轟轟烈烈,而且他其實也在手腕戴了黑色橡皮圈作為叛逆的徽章。但你絕對無從得知這一點,直到你坐在這些人的客廳或臥室,和他們面對面接觸。

有一家銀行機構,我們姑且隱其名稱;這家銀行即使充分運用了為防止客戶「流失」(churn)而設計的大數據分析模式,似乎也無法真正理解客戶的行為。「流失」這個名詞指的是客戶把錢搬來搬去,拿抵押貸款來再融資,或是普遍展現出隨時會離銀行而去的跡象。拜分析模式所賜,這家銀行很快就找到了客戶流失的證據,並趕緊草擬請客戶重新考慮的信函。不過在寄出前,銀行主管發現了一件令人吃驚的事。沒錯,「大數據」確實看到了流失的證據;問題是,那並不是因為客戶對銀行或它的客服有什麼不滿。非也:是因為他們大部分的人在辦離婚,所以才要 轉移資產。14 平行的小數據研究可能在一天或更短的時間內,就能看出這一點。

接下來則有谷歌的新自駕車(self-driving car,又稱無人駕駛汽車)面臨的問題,其中泰半似乎可歸因於科技與人性的不協調。據《紐約時報》報導,前年有一輛谷歌的新車在接近行人穿越道時,竟然理所當然般地完全停下來。前面的行人安全過了街,此時谷歌的車被另一輛不是谷歌的汽車從後方追撞。後來,有另一輛谷歌自駕車開到四個方向都設有停止標誌、採先到先走規則的交叉路口時,沒辦法繼續前進,因為它的感應器被調校成要等別的駕駛完全停止,而不是像大多數人那樣一直龜速往前。《紐約時報》補充:「在剛起步的自動駕駛汽車領域,研究人員說,自動車面臨的一項最大挑戰是,要讓它們融入人類不照章行事的世界。」15

因此,大數據在串連起成千上百萬個數據點來產生相關性的同時,固然可以很精確,但是每當人類表現得像個⋯⋯唔,人類時,大數據常常就會打折扣。隨著大數據持續幫助我們抄捷徑以及使我們的生活自動化,人類反過來將同步演化,以因應並配合科技帶來的變化。大數據和小數據有如舞伴,共同在追求平衡。

我在前文寫過,儘管地球上住了70 億人左右,但根據我的經驗,世界上只有500 到1000 人不等,是真正獨特的人。這不是要貶低個體性;相反地,要辨識和人類搭配的連接度(degree of connectivity),最終可透過四個標準來「劃分」:氣候、統治、宗教與傳統。

「氣候」只是間接地與凌空照耀的太陽有關;或者,你的冬天是寒冷還是適中。它比較是指你的環境如何反映並且影響到行為和飲食。例如斯堪地那維亞當地人偏好高蛋白、高脂肪的飲食;地中海飲食則比較清淡,且更常以橄欖油為基底。

「統治」是指當家的權力或政府,無論是俄羅斯的普丁、美國的民主黨或共和黨政權、中國的共產黨,或是伊朗、約旦、衣索比亞、蘇丹和其他地方的獨裁政權。一國的人民有多自由?「宗教」當然是指信仰在國內的影響力,它有多麼舉足輕重或無關大局,以及人的信仰體系是不是決策過程的根基。最後,「傳統」所聚焦的是一國的不成文協定,無論是歐洲人習慣不理會電梯裡的其他乘客,還是美國人執著於表現親切。一旦把這四個變數納入考慮,並拋開階級、種族、膚色和性別的差異,人類不管住在哪兒都一樣。

直到最近,我從來沒有把我謀生的本事,視為一種可重複的教學法。但過去幾年來,有五、六家公司問過我,是否能把我的弦外之音研究濃縮為訓練課程。我把我的技巧稱為「7C宣言」(7C Manifesto);在我輔導多年的雀巢(Nestlé),它在某些區塊已成為分析新產品、構想、創新和品牌時,不可或缺的一環。如今,有成千上萬個雀巢員工一年要花48小時登門拜訪消費者。

經常有人問我以下的問題:那麼母體的成員呈現不平衡的抽樣偏差(sampling bias)呢?樣本數較小時,怎麼可能有任何人—更不用說公司—能夠指望找到全面的解決方案或答案?如果真的找到了,你的發現是否保證能百分之百代表更大的整體?

我的回答是,一滴血包含的數據,能透露近千種不同的病毒株;只要樣本數選擇妥當,血液樣本和我所做的工作並沒有什麼差別。所以在執行嚴謹的7C方法時,訪問50 個(而不是500 萬個)受訪者往往就綽綽有餘。對許多人和企業而言,比較難以承認的是,有時只要10 個人就能改造品牌或事業,不必去研究數百萬之多的消費者。

例如在為勞氏超市工作時,我的調查是從對美國文化的親身觀察開始:圓滾滾的身材、缺乏肢體接觸、同質的零售生態。最後,我把這些觀察與假設連接了起來;換言之,恐懼高度地影響了美國人的生活。我在訪問丹麥鐲品的粉絲時,首先發現的一件事就是,有許多人說自己很懷念記憶中小時候的社區、家庭與同伴;還有,對許多人來說,丹麥鐲品有辦法串起相當私密的回憶,將流逝的歲月連結在一起。

在每個案例中,民眾的生活都缺乏某樣東西:潛意識的欲望。把沒有被滿足的欲望指認出來後,就更接近找到可以用新產品、新品牌或新事業來填補的缺口。記住,世上的每個文化都不平衡,或者說在某些層面太誇張—而欲望就藏在這些誇張的事物當中。

在我的架構中,7C代表的是蒐集(Collecting)、線索(Clues)、串連(Connecting)、相關(Correlation)、因果(Causation)、補償(Compensation)和概念(Concept)。把以下幾個重點當作口袋指南,就能瞭解如何抓出一小部分或是好幾個小數據,譬如冰箱磁鐵、青蛙造型的瓷器等等,然後運用各種可能性將之轉化為致勝的概念。這本書從頭到尾,各位都跟著我搭機周遊世界,跑遍各個地方、遊歷各種文化。現在,是你們進入駕駛艙的時候了。

●本文摘自寶鼎出版《小數據獵人:發現大數據看不見的小細節,從消費欲望到行為分析,創造品牌商機》

作者簡介:馬汀.林斯壯

是全球公認的首席品牌大師,曾擔任多家財星500大企業的顧問,包括麥當勞、雀巢、寶僑家品、微軟、迪士尼、聯合利華和葛蘭素史克藥廠等。 他著有暢銷書《買我!從大腦科學看花錢購物的真相與假象》(Buyology: Truth and Lies About Why We Buy)以及另外六本劃時代巨作。他的《收買感官,信仰品牌》(Brand Sense)被《華爾街日報》譽為「……歷來最棒的五本行銷著作之一」。

讀.書.人


我們每個人都閱讀自身及周遭的世界,俾以稍得瞭解自我與所處。我們閱讀以求理解或啟迪。我們不得不閱讀。

《閱讀地圖——人為書癡狂的歷史》

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