藍衣人的視界(月刊)

 

2015 年 12 月-2016 台灣 Big Data 市場五大趨勢預測

再過幾天,全世界一年一度的各時區輪流新年倒數、高空煙火四飛的時刻就要來臨。上一篇我們結算完《2015 年台灣 Big Data 市場五大趨勢預測》,又到了該提出新一年趨勢預測的時候....
Etu 藍衣人的視界 12 月號 — 2016 台灣 Big Data 市場五大趨勢預測
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2015.12 Issue 45 Etu www.etusolution.com


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2016 台灣 Big Data 市場五大趨勢預測
再過幾天,全世界一年一度的各時區輪流新年倒數、高空煙火四飛的時刻就要來臨......
 
Bank 3.0 時代下的巨變 - 消失的分行與新決策力(下)
決定未來銀行能否在巨浪中挺進,主要取決於四個利器 : 資訊科技......
 
數位行銷工具之應用-來自客戶端的觀察(下)
本文將延續上期繼續分享媒體業、汽車業、快消品牌、餐飲業、遊戲業在......

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2016 台灣 Big Data 市場五大趨勢預測

 

再過幾天,全世界一年一度的各時區輪流新年倒數、高空煙火四飛的時刻就要來臨。上一篇我們結算完《2015 年台灣 Big Data 市場五大趨勢預測》,又到了該提出新一年趨勢預測的時候了。

 

圖 1. Big Data 無所不在

 

面對 2016 年台灣的 Big Data 市場發展,有一個主旋律是要先哼唱上口的 ── Big Data 無所不在。如圖 1. 所示,幾乎 ICT 檯面上的熱議主題,底下都需要有一個 Big Data 平台,做資料分析與智慧行動的應用支撐。

 

2016 年台灣 Big Data 市場五大趨勢預測

 

以下即是筆者提出的 2016 年台灣 Big Data 市場五大趨勢預測:

  1. Big Data 多行業持續深化應用,零售、金融、高科技製造尤其顯著;
  2. Machine Learning 不是夢,但高價值應用聖杯不易尋;
  3. 行銷人員對數位行銷閉環的操作日漸熟悉,工具日漸自主;
  4. 資料擁有權與預算費用化兼具的虛擬私有雲會成為 Big Data 應用佈署的第三選項;
  5. 跟隨標竿企業的速度加快,但痛過才知該如何擁抱 Open Source 軟體。

 

各項預測說明如下:

  1. Big Data 多行業持續深化應用,零售、金融、高科技製造尤其顯著

     

    截至目前為止,Big Data 風潮最大的成就,並不是在某個行業創造出多少產值,或是促進多少就業人口,而是它以更寬廣的人類應用角度,帶起了這些持續不輟的議論與投入:資料科學、智慧生活、開放社會、公民價值、實驗未來。在 Internet 與行動網路發達的地區,Big Data 應用已經具有某種的普遍性 (Ubiquity),而且正從 Internet 服務大張旗鼓走向企業。

     

    幾股 Megatrends 齊頭並進:物聯網、工業/生產力 4.0、零售 4.0、金融 4.0、FinTech,讓零售、餐飲、百貨、連鎖、流通、廣告、製造、金融,還有一直位居軍火供應角色的資訊業,都捲進 Big Data 的應用風潮中。

     

    事實已經很明顯,若只把 Big Data 當做一個產業、一個市場、一種技術,那真是看得太窄,也太缺乏跨域的宏觀視野。在 2016 年,我們可以看到上述行業,尤其是以消費者為對象者,推出更多一新客戶體驗的服務。而這些服務,將不乏 Big Data 應用的身影。

     

  2. Machine Learning 不是夢,但高價值應用聖杯不易尋

     

    既是 Big Data,即免不了具有 3V 的任一或多個特性:大、快、雜。只要資料屬其中之一,在要能夠對之分析,產生洞見之前,免不了要費點技術功夫,做好資料準備 (Data Preparation) 的工作。

     

    然後呢?

     

    Machine Learning (機器學習) 很熱,Deep Learning 接著來,人工智慧很令人期待,但如果只期待結果,疏於照料過程,結果將不令人意外地心碎。

     

    Machine Learning 不是夢,但是好夢不易圓的主要原因,是因為惟有人才儲備與研發預算充沛的組織,才有足夠的資源與耐心,搭橋跨越領域知識專家與機器學習專家中間的那道鴻溝。一個高價值的 Machine Learning 應用里程的到達,往往需要多年的累積,包含人類智慧面與人工智慧面。

     

    沒有做好長期投入準備的企業,無論是使用資本市場的累積,或是對現金流的經營,終將功虧一簣。2016 年,會有一批企業開始做起 Machine Learning 的價值夢,但只有做好持續研發準備者,才有可能在一段時間後找到聖杯 ── End-to-End 實現高價值的 Machine Learning 應用。

     

  3. 行銷人員對數位行銷閉環的操作日漸熟悉,工具日漸自主

     

    所謂的數位行銷閉環 (Digital Marketing Closed-loop),是指一整套的「連結、驅動、洞察、分享、再行銷」的過程,這是 Big Data 時代,行銷人員必備的知識與技能。

     

    筆者曾多次提及「Big Data 是企業管理問題」,當企業內的行銷人員無奈或不耐過長的等待,而市場上又有工具可提供滑鼠操作就能實現行銷所需的及時運算時,消費者行為洞察與精準客戶分群不必再透過 IT 或 Data Team 就能實現,再加上串接好的個人化行銷 Action 工具 (如 eDM、廣告投放、IM、SMS),完成成效可追蹤的 Retargeting 行銷閉環。

     

    2016 年市場上會出現更多以 Big Data 為基底的行銷工具,而這些就是數位行銷工作者拿來鍛鍊自身競爭力所需學習的新武器。

     

  4. 資料擁有權與預算費用化兼具的虛擬私有雲會成為 Big Data 應用佈署的第三選項

     

    由於行業法規與資料擁有權或使用權 (Data Ownership or Right to Use Data) 的考量,台灣企業在使用公有雲上,一直都存在諸多的阻礙因素。使用各類型 DaaS (Data-as-a-Service) 公有雲服務的好處,是企業將本來要一次性編列的軟硬體建置資本支出 (Capex),變成經常性的費用支出 (Opex),但 DaaS 另外帶來的特性是:

    • 公有雲通常是標準功能,無法客製化;
    • 雲服務提供者即使不是資料擁有者,但通常會在使用授權規範中明訂它具有使用資料的權利。

     

    於是乎,Opex、Data Ownership、功能客製化三者兼具的虛擬私有雲 (Virtual Private Cloud),就會成為一種企業、Big Data 軟體廠商、IaaS 提供者三方都能受益的採購、經營、與服務模式。在 On-premises 與 DaaS 之外,這種第三選項,會在 2016 年開始興起。

     

  5. 跟隨標竿企業的 Big Data 應用導入速度加快,但痛過才知該如何擁抱 Open Source 軟體

     

    許多企業對 Open Source 軟體已經具備一定的熟悉,而且知道善用可以降低成本。但基本上,分散式運算類型的 Open Source 軟體,其複雜程度相較 Client/Server,或是 Browser/Server 架構者,真是超出很多。

  6.  

    一晃眼,Hadoop 從 2005 年誕生到現在,也已經過了 10 年,基於這套 Big Data 處理主流平台所運行的線上系統 (Production Site),已經從 Internet 公司擴散到更多的企業環境。隨著標竿公司的成功案例與應用價值累積,會有越來越多的同業在評估後跟進。

     

    2016 年在特定行業,跟進的速度,會有突出的進展,如高科技製造、電信、金融、零售、甚至是教育。然而,在企業跟進探索 Big Data 價值的過程中,會發現如果內部人員沒有先期的養成、一段時間的應用 Practice,將會被許多的大小石頭絆倒。這樣的痛,特別是在採用比 Hadoop 還要新的其他 Open Source 技術時 (如 Spark),更會被放大。2016 年,將更能凸顯能夠提供穩定產品、應用架構顧問、技術支援服務、及時回應企業問題的專業廠商價值。

     

    總結來說,2016 年台灣 Big Data 市場還是持續向上,企業編列相關預算的家數與金額只會多不會少。但效益的呈現與管理能力,才是 Big Data 市場成長幅度的關鍵,不管是企業需求端,還是資訊廠商供應端,兩者皆同。

     

    感謝收看。老話一句:我們明年再來。

 

 

本文作者為 Etu CEO 蔣居裕 (Fred Chiang)

Bank 3.0

Bank 3.0 時代下的巨變-消失的分行與新決策力(下)

 

決定未來銀行能否在巨浪中挺進,主要取決於四個利器:資訊科技、個人化需求、數位金融服務、以及深植客戶的品牌形象。講到資訊科技、個人化需求、以及數位金融服務,我們會聯想到金融科技以及巨量資料這兩個火紅的話題,也就是如何善用資料分析獲取個人化需求,進而藉由創新科技提供即時、便利的金融服務;而講到品牌形象我們會聯想到如何將現有的實體分行進行轉型並與數位金融服務結合,以達到真正的虛實整合。

 

放眼國際聚焦亞太-談巨量資料在亞洲

 

巨量資料隨著行動、社群、需端、物聯網相伴而生,數位銀行若要掌握洞察先機的決策力,先決條件在於擁巨量資料為基礎。放眼國際我們會以為該議題已被過度炒作,甚至有人懷疑是否會因實踐的不夠徹底而顯得勢頭已頓。但根據 IDC 的一份報告顯示,在亞太區與巨量資料相關議題的收益預計將從 2012 年的 183.9 百萬美元,增長至 2017 的 644.75 百萬美元,而預測投資在 2012-2017 的年複合成長率(CAGR)也將達到 28.5%(如表 1.)。然在該份報告中亦顯示,基於技術成熟度、技術架構成本、商業應用案例缺乏、資料整合等各層面的挑戰,IDC 認為目前巨量資料市場在亞太區仍屬起步階段,而發展卻又勢在必行。

 

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2012-2017
CAGR(%)
Big Data
Services
183.9 228.16 290.39 380.82 486.85 644.75 28.5
表 1. 亞太區(不含日本)巨量資料相關服務收益,2012-2017($M),來源:IDC

 

過去銀行是資料的最大擁有者,但隨著第三方支付與傳統金融業之間的界限日異消弭,擁有客戶的行為資料以掌握客戶行為儼然成為兵家必爭之地。面對巨量資料這個議題,筆者認為銀行比起其它產業而言需接受更嚴峻的挑戰,除了先前所述的問題外,面對金融法規的限制、風險控管所造成資料的低透通性、以及因傳統銀行在各部門割疆而治下,如何整合被切割成的零散資料,每一個環節都是不易的課題 (如圖 2.)。

 

圖 2. 銀行資料整合

 

與金融科技共舞-亦競亦合的跨業結盟策略

 

物聯網、第三方支付、數位服務造就金融市場的版圖重組,「數位原住民」世代在 2017 後漸漸取代成為社會主導階層或消費主導階層。在過去五年中,金融科技領域的投資金額高達 316 億美元,如此的現象說明消費行為正在改變。面對金融(Finance)與科技(Technology)的交鋒時,我們不禁要問,這樣的關係究竟是競還是合?

 

中國信託金控副總李章偉在 FinTechMixer 論壇中提到,金融科技(FinTech)公司 本身可分為兩類:

 

  1. 支援性金融科技公司 : 提供的服務不會對金融機構產生太大的改變,只針對金融服務進行創新,典型代表如 Square。他們提供使用者正方形讀卡機,插到智慧手機或平板電腦的耳機孔就能刷卡交易,同時為商家省去複雜的流程,消費者也能更輕鬆便利的付款,Square 則從交易金額中收取 2.75% 起的費用。

     

  2. 取代性金融科技公司 : 提供的服務瓜分甚至掠奪原本的金融市場,如 P2P 個人信貸 Lending Club 或 PayPal、支付寶這類的 P2P 支付。就銀行角度而言,易於取代者又可歸納出三類,分別為 C to C 的支付、消費金融、以及保險。

     

 

金融科技衝擊了銀行的生存,要如何翻轉頹勢,筆者認為「合作」與「轉型」策略在這場競技中會是主要的決勝關鍵。「轉型」討論的是分行、銀行如何轉型,淘汰舊有思維讓銀行服務成為真正的客戶導向;而「合作」指的則是跨業服務以及與金融科技的合作關係。根據調查統計手機上提供金融服務相關的 App 所佔的比例為 24%、與社群相關的為 30%,而與休閒(生活/遊戲/購物)相關者則佔了有 46%。這便意味著,若銀行無法跳脫自我框架只提供金融服務 App,則實際上能接觸到客戶僅只有 24% 。如何與這些提供社群相關、休閒相關的服務進行跨業合作以延伸廣度,是迫切需要思考的問題。而與金融科技成功合作的典型案例,則是大陸平安集團旗下的陸金所,透過互聯網技術創新將原僅有 9000 萬的客戶數,在短短 3 年內增加至 2 億的客戶數,成績相當傲人!

 

圖 3. 合作與轉型策略

 

新時代的挑戰與契機

 

未來世界誰擁有資訊便擁有資產,也擁有提供高度個人化需求的能力。而在網路世界中,即時性與便利性為王之論也造就金融科技來勢汹汹的威脅力。銀行面臨新時代下的巨變,各國政府皆緊鑼密鼓的全力因應時,今年 10 月螞蟻金服宣布,支付寶 12 月將正式入台,並且推出台灣跨境 O2O 服務。當各國金融業真正意識到科技帶來的殺傷力時,台灣的金融業準備好了嗎?

 

 

本文作者為 Etu 專案處長 黃毓莉(Eilis Huang)
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Digital Marketing

數位行銷工具之應用-來自客戶端的觀察(下)

 

本文將延續上期繼續分享媒體業、汽車業、快消品牌、餐飲業、遊戲業在數位行銷工具上的應用。媒體數位化是不可逆的趨勢,新媒體正在逐漸改變行銷傳播的型態,內容與社群是成功的關鍵。汽車購買短期間內無法大量在線上通路發生,但消費者購買前的參考資訊來源多為線上社群媒體的經驗分享。電子商務的雜貨化與垂直化給予快消品牌在線上通路不同的切入機會,品牌開始自營通路、經營顧客、維繫忠誠度,適應消費行為的改變。餐飲業經營顧客關係行之有年,由於 O2O 經營模式漸成顯學,如何根據線上行為引導顧客消費十分重要。遊戲業面臨最大的變化趨勢是手遊取代端遊,產品生命週期變短,單一遊戲營運調整速度必須更快。

 

媒體業

 

傳統媒體數位化與原生數位媒體的發展路徑殊途同歸,內容搭配社群經營顧客關係,提高流量及黏著度。內容可以創造價值,廣告投放的方式也有所創新。傳統媒體利用互動介面、數位策展做內容的創新,產生許多線上行為資料;線下線上資料合併運用,可更瞭解聽閱受眾的偏好與行為模式。數位媒體如視頻、音樂,透過用戶行為、影音內容分析進行推薦,提升顧客體驗,刺激用戶的消費行為。即時競價(Real Time Bidding, RTB)、資料管理平台(Data Management Platform, DMP)、重定向(Retargeting)等廣告服務,即是基於跨平台行為資料加值運用所延伸的商業模式。

 

汽車業

 

筆者接觸的二個汽車業當中,一為本地代理商經營,一為原廠直營。汽車銷售過程除了車輛交易之外,尚有保修、保險、融資等價值活動,長久以來即重視顧客關係管理,內部資料庫系統包含潛客、服務、新車、零件管理等系統。未來的趨勢是將這些內部線下資料與內部線上資料、外部來源資料做整合,提供更為即時完整的服務。以本地代理商為例,擬以 Social CRM 的概念,將社群媒體監測與分析的結果,與顧客服務、料件準備的資料做結合,預應車主保修需求,甚至找到潛在商機。而直營原廠擬透過官網、APP 的改造,蒐集線上行為資料來串聯經銷商、會員、客服、商務異業合作系統,提供 360 度的顧客關係管理機制。

 

快消品牌

 

筆者接觸的快消業者正好分屬二種型態:國際品牌本地化、本地品牌國際化。國際品牌往往在本地沒有太多的 IT 投資,多採委外營運;線上平台、整合行銷傳播也受限於母公司的規範。因此電子商務、顧客維繫、社群經營的應用工具最好能以雲端服務或租賃方式提供。本地品牌的數位行銷工具需求,則重視可以支援世界各國的行銷傳播操作,在導入與執行上有一定的門檻及難度。但總的來說,無論是國際或本地品牌,仍殷切企盼有工具能協助蒐集市場趨勢與消費者行為資料,畢竟行業的產品生命週期短、消費速度快,無法即時適應市場變化將被淘汰。

 

餐飲業

 

連鎖餐飲品牌藉由服務品質回饋經營顧客關係並不鮮見。隨著 O2O 的行動應用普及,顧客經營有了變化。瞭解顧客不再只是透過 CRM 系統,網站、APP 產生的線上行為資料都可以用來分析,不過分析重點會在線下交易資料的整合。瞭解消費前的線上行為對於營運端有很大的幫助,品項偏好、回購行為模式等資訊可讓服務設計精準到個人化的程度。社群媒體輿情對於餐飲業商譽影響甚鉅,口碑監測及操作也是餐飲業必做的功課。

 

遊戲業

 

本文為例的遊戲公司主要為代理國外產品。其面臨的市場變化是手遊逐漸取代端遊(電腦線上遊戲),而手遊的特性是玩家喜好分明容易流失,遊戲從上市開始必須緊盯玩家的遊戲行為,快速的調整遊戲內容;比起端遊的週期縮短許多,甚至手遊上市的前一個月就決定了玩家的行為。所以分析工具的需求情境是能針對每款遊戲,可彈性且快速的分析玩家行為,讓營運單位做調整或是啟動行銷作為來提高玩家忠誠度與黏著度,進而拉高其價值貢獻。上述需求的痛點在於 IT 部門的主要任務常常被營運單位需求所干擾,而營運單位也無法快速獲得分析結果採取行動。而在社群經營方面,客服部門會額外蒐集論壇(如巴哈姆特)討論,因為議題通常都是從論壇上產生、發酵,即早瞭解可即早因應。

 

從媒體業、汽車業、快消品牌、餐飲業、遊戲業的接觸與服務經驗,可歸納出幾項數位行銷的需求:一、更完整的顧客樣貌。二、即時反映市場及顧客需求。三、社群聆聽與經營。若有上述需求卻不得其門而入不妨進一步瞭解 Etu 的產品及相關解決方案。例如:Etu Insight 即是專為行銷人設計開發的洞察工具,特別適合線上線下分進合擊的應用場景,使用者毋需技術背景就能自由彈性的撈取目標客戶名單,節省與資訊技術人員來回溝通時間,立即進行廣告和促銷活動,提升效率與準確性。

 

 

 

本文作者為 Etu 解決方案顧問 王任澤 (David Wang)

 

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