張琳

臺北大學企業管理學系碩士班

2019年4月出版的企業研究期刊（Journal of Business Research）中，有一篇針對175家皆運用大數據分析的歐洲企業的研究發現，其中佔43％的公司從大數據分析獲得的收益不符合預期或者根本沒有收益。研究同時分析之所以會造成這樣的結果是因為其中佔了62%的最核心因素是「大數據分析的使用」。你要如何將獲得的數據去運用到生產、運營、到最終的服務及供應商和客戶的關係？大部分企業都認同使用大數據分析所帶來的好處，但是當企業在使用資訊系統或是大數據分析等相關工具時，企業在導入之前應該先釐清想要解決什麼樣的問題，才能找出真正關鍵的需求，為企業牟利。

    若以服飾產業導入大數據分析為例，應先釐清想要透過資料解決什麼樣的問題？尤其現在快時尚風氣下，越是具有流行性的元素的服飾，服飾存在於市場裡的時間愈短。快時尚服飾店可以常常看到ZARA、GU等商店內的服飾會以相當快的速度推陳出新，因此要如何分析手邊數據去精準瞄準市場及目標客群就極為重要了。過往產業中高層往往在做決策時會仰賴過往經驗與個人直覺作為依據，如今的世代想要存活就需要以手邊數據分析結果作為基礎才能強化決策並做進一步的布局。

舉例來說，若企業想要解決的問題為下個季度所生產的服飾應該為何？意即以預測消費者的喜好為例，透過大數據分析可以預測未來消費者的篇好，再讓設計師研發並進行生產，這樣可以提高產業行銷的成功率。以前要是想要了解時尚趨勢，大眾會以時尚雜誌做為參考，如今時尚趨勢因為網路的便利性而變得愈來愈直接。決定當季服飾所流行的顏色款式的大趨勢已經不再是高端設計品牌團隊為單一的靈感來源，以大數據為基底的大範圍調查、資料收集和演算法計算可以作為下個季度預測的事實基礎，可以輕易得出下一季流行趨勢。除了預測消費者的喜好以分析未來流行趨勢以外，因為透過大數據分析可以了解消費者並進一步找出除了原本目標客群以外的相似的消費者客群。

來源：https://medium.com/marketingdatascience/大數據分析商業價值架構-e1df6e4d3d67