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數據分析是福是禍? / Good or Not for statistic analysis?


新訓時間,與各問分享一下自己的觀點。

======正文開始=======

我們總是抱怨媒體的一頭熱,從AMOLED、楊淑君、Lativ、Jeremy、美牛、國光石化等事件,社會中有部分的狂熱、冷靜、反思與無視,然而,這究竟是民眾的沉淪導致企業的沉淪,還是企業的沉淪導致民眾的沉淪?一直以來都沒有一個令人信服的答案。
然而,從統計角度卻可以解釋。
不過,在這之前必須先了解統計、抽樣調查、問券調查、數據分析這些事情是在做些什麼呢?

當我們要去了解市場的需求時(Market Needed),總是會發現對於市場的一無所知,這時候,多半會採用問券、量化分析的方式去找出市場上的可能需求;這個時候,我們想要尋找的是目標客戶中(Target Customers)所共同擁有的習慣、傾向,首先假設所有的分布情況都是常態分佈(Normal Distribution),那麼,一般來說,我們所要找到的就是常態分布中市場最大的一快,也就是下圖深藍色的部分。
在鎖定目標顧客之後,要用什麼樣的方法來做調查呢?大致可以分為兩種:
  1. 數據化分析(問卷)
  2. 田野調查(訪談)
不管採用哪種方式,最後都會出現一張統計表格,來指出這些潛在顧客的共同偏好,並給予產品部門來做產品設計、行銷部門做企劃。理論上,這依照市場調查所得到的結果,只要滿足時間沒有拖得太長、產品能及時送到目標顧客的手裡等條件下,商品必然會大賣。在這樣的原則下,商品可以依找市場的需要一直改進,或著是增加消費者想要增加的功能。在經歷一段時間後,同性質的商品之間的功能會越來越繁雜,也漸漸出現高手製作出比較表格,來看看眾多商品間的差異。以主機市場為例:
 
在此網頁中,可以發現一大排的「功能性」比較,而這樣一大排的比較項目,其實是基於一個前提:「消費者都是明智的」,才會成立,因為每台主機的定價方式不同,導致服務品質不同;對於專家而言,這樣的比較可以快速了解每家產品的不同,然而對於新進者而言,這事件吃力繁雜的工作,這也導致中介者(Broker)、新進者的出現。
同樣的道理,從媒體的瘋狂、內容的娛樂性到企業的嗜血都可以用相同的模型來做解釋。以媒體為例,媒體業面臨了同業內的競爭關係,彼此之間都在想要做出差異化,而差異化最顯著的莫過於凸顯其消息的靈通性(注意,此處提起是消息的靈通性而不是專業性),也就是要找到「獨家」的消息。獨家消息可以吸引到眾多的觀眾目光,不論好壞,而觀眾的目光可以成為新聞台的一大重要統計依據「收視率」,而收視率直接影響到的,就是新聞節目之間的廣告檔數與價碼。廣告檔數與價碼將成為支撐新聞台營運的關鍵衡量指標(KPI),也將會成為企業的現金流,這將提供下一次撥出新聞時,導播所選擇的題材、時間分配的參考依據。以系統模型表示就如下圖:
Input為電視台縮撥出的內容,在經過一連串Process(也就是當下的熱門程度,衡量指標為「收視率」),產生出的Output就為廣告所帶來的效益,之後,企業會接受董事會的業績檢視,並找出改進之道,投入下一階段來檢驗其方案成效。簡單一句話:

「企業就是依照市場的取向來求生存,其反應為市場所偏好。」

這時候,我們該怪誰呢?同時間,不也是反映了網路時代所帶來的公民特性嗎?
隨著資訊的取得容易,生活的步調開始加速,我們開始期望資訊的攝取能夠更有效率,開使注重「標題」與「第一段文字」,這直接影響到新聞的點閱率,為了提升點閱率,開始使用標題殺人法,也就是驚悚的標題...故事就一直循環下去。有些人受不了,希望這些人能夠自我道德約束;有些人採取無視的態度,向外尋找合宜的資訊管道,個人淺見,這是網路時代「資訊整流器」軟體出現的Key Driver。

數據分析對於企業,是一項改善體質、增進運營效能的衡量工具,但也是社會亂象的推手之一,到頭來,數據分析究竟是福是禍?就要依照群眾文化的世代不同來看吧。

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數據分析是福是禍? / Good or Not for statistic analysis?
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