大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，其概念其實就是過去十幾年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用之大成。但大數據現在不只是資料處理工具，更是一種企業策略、行銷模式和商業模式的應用，因為資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟等種種客觀條件就位，方才讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來，開創從所未見的商業模式。

大數據讓「個人化行銷」不再是夢想

其實早在十幾年我的碩士論文，就是利用大數據在臨床診療之應用研究，以痔瘡診療流程為例，當時我們是利用病人的過去病史，例如：年齡、性別、職業、飲食習慣等等變數，然後根據這些資料，利用統計方法，設計一個預測模型，最後利用此模型來預測病人應該使用何種手術方式與住院天數等。時空背景下，現在的大數據應用層面比之前更廣，更具重要性與創新性。

當大數據結合行銷──大數據行銷，已經成為最具革命性的行銷大趨勢，大數據行銷甚至可能顛覆奉行近半世紀的行銷4P理論：產品（Product）、價格（Price）、促銷（Promotion）、通路（Place）。大數據下的行銷將產生一個全新的4P：人（People）、成效（Performance）、步驟（Process）和預測（Predict）。

最先提出新4P理論的是全球最具權威的IT研究與顧問諮詢公司─顧能公司的副總裁Kimberly Collins。從舊4P到新4P，大數據行銷究竟如何顛覆傳統行銷？首先，企業應該從過去「經營產品」的思維，轉向以人為本的「經營顧客」，而大數據時代，正提供企業創新轉型的最好時機。大數據讓「一對一行銷」、「個人化行銷」不再是天方夜譚，而是基本服務。

用數據玩創新案例分享

在此分享幾個用大數據玩創新的案例，讓我們可以站在巨人的肩膀上從事創新，進而減少摸索的時間。

過去夫妻要計算排卵期，提高懷孕的機率，大多是使用人工計算的方法，但是有時候工作一忙碌起來，就會忘記記錄下來，結果就會造成計算排卵期不是很準確，當然懷孕的機率也就降低。現在有一款叫做Ovia Fertility的App，藉由分析30萬名會員的數據，開發演算法，精準計算排卵期，提高懷孕的機率，這個App已幫助幾萬名會員成功懷孕。

美國運通讓持卡人與自己的Facebook帳號連結，持卡人成為美國運通粉絲團粉絲後，美國運通會依據會員在Facebook上的活動與紀錄，提供相對應的優惠方案，美國運通結合社交數據和會員資料，就是為了提升消費者辦美國運通卡的誘因。

麥當勞為了提升「得來速」的消費者體驗，利用大數據分析技術，分析得來速車道所拍攝的視頻。麥當勞首先設定三個不同的因素：得來速的設計，消費者使用得來速過程中收到的資訊，以及在得來速排隊等待點餐的人群，藉此分析各種需求的脈絡，儘量避免出現一家人在一個小汽車裡點一大堆東西，影響排在後面只想點杯可樂的單一顧客的現象發生。

麥當勞甚至已經開始根據店內人流量、顧客互動，得來速裡的流動性、點餐方式、銷售網站資料、視頻資料和感測器資料，用來設計餐廳擺設、菜單更新、培訓專案和供應鏈優化的反覆運算。麥當勞在2015年8月嘗試推出「自由搭」—顧客可自由搭配主餐與一種飲料，價格較超值全餐低。麥當勞透過分析實驗門店的營業資料發現，「自由搭」帶動銷售的新商品雖然較多，但同時也會對其他商品的組合，形成巨大的銷售侵蝕。

但麥當勞同時也發現，同期推出的一個叫「充電飽」的加長漢堡，雖然銷售表現不如「自由搭」亮眼，但購買的客戶皆是新的客群，因此歸納出一些消費趨勢，並且從這些趨勢當中，做出相對應的營運調整，麥當勞於是決議全面推行「充電飽」專案，堪稱是大數據分析影響零售決策的典範之一。

美國零售大廠沃爾瑪利用自身累積的龐大資料系統，對顧客進行購物車分析，結果發現啤酒跟尿布這兩種看似完全不相干的商品，竟然常出現在同一個購物籃之中，原來在美國很多年輕的父親，下班後去買小朋友的尿布，會順便買幾瓶啤酒，於是沃爾瑪就把啤酒跟尿布兩個商品擺放在一起，結果就創造不錯的營收。理財也逃不過大數據的掌控，大陸騰訊也推出第一家用大數據決定借貸與否的銀行，微眾銀行結合辨識人臉和公安部門資料，決定借貸者的信用等級。

掌握正確資料就決定企業的成敗

從計算排卵期、美國運通銀行、麥當勞、沃爾瑪到大陸騰訊，大數據將全面影響每個人與每家企業。對企業而言，大數據可望提升服務創新、行銷創新、幫助管理者做正確的決策和創造商業模式。當一切都開始數據化，你能夠不需要數據嗎？因此在資訊大爆炸的時代，掌握正確資料就決定企業的成敗。

幾天前在網路上看到一篇文章，如果連124歲的GE（奇異）都成了軟體新創公司，那台灣呢？GE作為物理世界中最大的製造商，舉凡核電廠、飛機和火車等無所不包，但已經124歲的GE正試著創新變革，讓自己龐大的身軀脫胎換骨，孵化出全新的樣貌。GE執行長伊梅特（Jeffrey R. Immelt）喊出要在2020年成為Top 10的軟體公司！

為何GE想這麼做？很顯然的，當大家談著物聯網、工業物聯網、工業4.0的口號時，往往沒有意識到最重要的是「軟體」而非硬體，是「數據」而非設備。數據比設備本身更值錢，這已經不再是威脅，而是必然會發生的現實，所以GE開始做出具體的改變。GE對於台灣，是很棒的例子，他們的企業那麼大都可以，我們台灣的企業，能說不行嗎？