行銷資料科學 Marketing Data Science

行銷資料科學三種應用層次

在熟悉資料的各種型態、分類與運用方式之後，我們已逐漸了解「行銷資料科學」除了可擴大傳統行銷研究的領域，行銷資料科學還可進一步協助企業修正現有營運模式與創新營運模式。

行銷資料科學在應用上可分成三個層次，如圖1所示︰

圖1 行銷資料科學三種應用層次

繪圖者：張庭瑄

傳統的行銷研究（Marketing Research）主要屬於營運分析層的範疇（例如︰透過問卷進行市場調查），然而行銷資料科學（Marketing Data Science）的範圍則可擴及三個層次。以下簡單就三個層次進行說明︰

1.營運分析層（Operation Analysis Level）︰

以資料科學為基礎，在現有商業模式下，進行營運分析，協助進行市場調查、顧客分析…等。例如：透過網路爬文技術，進行網路社群平台的口碑調查。

舉例來說︰汽車廠商透過分析網路論壇的討論內容，了解各汽車品牌的網路口碑聲量與好感度，進而繪製出各汽車品牌的網路聲量與好感度定位圖。在實務上，傳統行銷研究大多透過問卷調查、焦點群體訪談…等工具，進行市場調查。「行銷資料科學」則提供更多的工具，協助企業瞭解更多的消費者行為。

2.產品服務層（Product/Service Level）︰

以資料科學為基礎，對商業模式進行修改。例如：透過資料科學的概念，發展新產品與新服務。

舉例來說︰Nike整合智慧型行動裝置與物聯網技術，發展Nike+的系列產品，協助消費者了解自己的身體狀況，並讓消費者自己來擬定相關計畫，以達到健身與健康的目的。再舉個例來看，美國第三大車輛保險公司「先進公司（Progressive Corporation）」透過裝在車上的感測裝置Snapshot，收集車主的行車數據，包括：頻率、速度、距離、時段、急煞…等。之後，再依車主的開車習慣來決定他的保費。同時，車主也能上網檢視資料，修正自身的駕駛方式。

3.商業模式層（Business Model Level）︰

以資料科學為基礎，發展創新的商業模式。例如︰將資料科學作為創立新事業的契機，發展出「資料型企業」（Data Based Company）。

舉例來說︰許多「平台企業」（Platform Company），如Uber、Airbnb…等，背後都有「資料型企業」（Data Based Company）的影子。這些平台企業成功的原因，在於能即時撮合大量供需雙方的需求資料。而在台灣電動機車大廠Gogoro企圖打造出的電動車商業生態系，背後也與龐大的物聯網技術與大數據分析有關。

至於因為開發來電辨識服務 whoscall 而走紅全球的行動應用程式開發公司 Gogolook，其背後就是透過資料科學的概念與技術，開發出來電辨識App「Whoscall」。Whoscall目前擁有全球超過7億筆電話的資料庫，累積超過5,000多萬用戶，每月可以辨識數十億通的陌生來電，讓「行銷資料科學」一次拉高到全新的商業營運模式。

蘇宇暉（台科大管研所博士生）、羅凱揚（台科大兼任助理教授）