商業與金融

為何在大數據的幫助下,大企業仍然在競爭中敗給小公司?

這個世界正正因為資源不足(Scarcity),所以才需要有策略地運用資源,令資源運用得更有效率,投資回報更大。

某些產品因為面對的市場過大,單憑區域分佈難以找出潛在客戶,因此在投放資源時就需要依靠「大數據」來幫助分析。

我們所指的「大數據」,簡單說就是統計。不過有別於傳統統計方式(可能是電話訪問、問卷調查),大數據利用網絡、以被動的方式收集數據,即是依靠推出一些政策來吸引用戶自行提交數據,之間再經過電腦的精密計算,來得出分析結果;大數據亦比傳統統計方式傾向更個人化,著重個人體驗。

以Facebook為例,你的個人版面需要你填上真實姓名及上載照片,並希望你填上個人簡介、興趣、事業及學歷等,你所填的每一細項都是Facebook用來分析你個人性格、喜好、傾向的指標。基於預先設定的潛規則,當用戶拒絕填上相關資料時,Facebook便會將用戶的顯示排名降低,或認為該帳戶為假帳戶,為用戶帶來不必要的麻煩。

除了你「自動提交」的資料外,Facebook亦會以其他方式收集你個人的「資料」,例如你Like過什麼類型的文章、何時Like文章、在搜索引擎上尋找過什麼資訊等等,當大量收集這些數據後,Facebook會利用電腦進行運算,然後得出一份你整個人的科學分析報告,就像你把可口可樂拿去實驗室分解後得出來的成份列表。

在得出你過去的行為模式之後,就能預計未來你的購買行為,然後投你所好,給你顯示你最感興趣的內容及產品,增加命中率。不難發現,Facebook經常出現你喜歡的文章題材,你看到的廣告亦大多相關,例如你加入了一些關於旅遊的群組,你就會經常看到旅行社或航空公司的廣告,這樣的賣廣告極受大品牌和政黨歡迎。

這樣的做法有助令準確度大增,不會因為整個大圍市場而忽略個別客人要求;令廣告投資更為準確,為不少大企業省下過千萬的廣告費。

但利用「大數據」來進行分析,在競爭中一定必勝無疑?

為何在競爭中,存在不少小公司打敗大企業的例子?

大數據的簡約定義,就是用具效益的方法找出潛在客戶,並以更佳用戶體驗將廣告呈現出來,最終為客戶帶來更個人化的產品,同時有效加強現有客戶關係。

但要做到以上這點,是否一定要與大數據扯上關係?運用大數據是否一定必勝無疑?

大數據分析要做到準確,一定要大範圍採納數據,當中牽涉很多風險:

  1. 用户提交的資料未必正確,因個人資料牽涉私隱問題,用户亦未必如實提供,導致資料不齊全分析未必準確;
  2. 市場口味不停轉變,數據未必合時;且因與客戶關係不佳,在出現變化時未能適時交流;
  3. 即使數據準確,應對策略也未必合宜,我們也看過不少大型企業收購或經營失敗的例子,當然,這牽涉到管理層的領導能力。

小企業在和資源豐富的大企業競爭時,往往要清楚一點,就是市場定位 — 為小眾客戶提供更細緻更周到的服務。

其實每一個行業都存在大小企業,即使「大數據」能幫助管理層去分析一個市場,至於能否因應報告去提供更個人化、更細緻的服務,這牽涉到企業的靈活性,而往往小企業在這方面都比較出色。

除了大數據,小企業更應傾向建立自己的客户數據庫;應充份利用與舊有客户固有的良好關係,進行臉對臉交流或問卷調查,了解的範籌包括他們的行業背景、興趣、口味、工作時間表,再發揮小企業的靈活性,為客户定制更個人化的產品和服務。

數據庫就是企業的資產,越了解你的客户越能在競爭中勝出。

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