每月專欄
2015-07-01
俞紘璿 :「大數據」知多少？
所謂「大數據」，又稱為巨量資料、海量資料，伴隨行動網路普及化，每個人、每秒鐘、每種情境之下所做的每一動作，都在創造數據。例如在你在臉書(Facebook)上發表一則訊息：「我買到了五月天跨年演唱會的票了！」並且還搭配著ibon購票的照片與打卡。此時，你便已經創造了以下被解讀的數據：
2014年底APEC的舉辦在北京隆重登場，然而北京的霧霾卻長期籠罩天空，影響各種活動與日常生活的進行。因此為了讓北京再現湛藍的天空，中國政府辦到的主因不是來自於單、雙號車牌的禁令，而竟然是與IBM最新的合作案「綠色地平線」，以大數據算出來的！結合天氣資訊，IBM利用大數據分析及物聯網技術，參考空氣監測站和氣象衛星傳送的即時數據，預測未來七十二小時的空氣品質。換言之，在預測中空氣品質較差的地區，政府將透過輔助該區工廠停工等措施，減少排放空氣汙染物質，而不是讓所有北京的工廠都停工。於是，APEC藍天，就這樣算出來了。
大數據也被廣泛地應用於認識自己的客戶面貌，因此，金融業為了更精準地掌握消費者的需求，便開始對客戶做三百六十度的人格特質推測。例如最近澳盛銀行採用了大數據分析技術，透過客戶的消費紀錄與臉書、推特等社群資訊，進一步描繪你的人格特質，如追求成就感或喜愛冒險等。如此一來，澳盛銀行就能針對你個人的特質，推薦你所需的理財商品，而就不只是侷限於保本類的低風險產品了！
而這種根據消費者行為進行分析與辨識的大數據，同樣被廣為運用於保險業。以對美國產險業為例，已經有搭配提供給客戶感應裝置，安裝在汽車內剎車附近，就可以探測剎車的行為，例如客戶急踩急剎，或者緊急啟動等，表示其開車習慣是不佳的。因此若發生事故，出險時費率是較高的。反觀壽險公司則在乎的是健康資訊，當穿戴裝置APP(如智慧型行動手機、平板、運動手環等)與健康資料可以釋出時，便能夠為客戶依據其個人不同的健康狀況，就如同了解他的消費習慣一樣，能夠提供差異化的保險商品設計。
對於保險從業人員來說，要如何運用大數據而發掘客戶的潛在需求呢？除了與客戶密切連絡與接觸外，可以勤於筆記紀錄、問卷、客戶管理系統等工具整理、歸類，進而分析客戶不同的需求與屬性，達到業務行銷事半功倍的效率。
| 偶像粉絲 | 辨識資料 | 打卡位置 | 購票方式 | …… |
| 五月天 | 照片 | 台北 | ibon | ……. |
大數據也被廣泛地應用於認識自己的客戶面貌，因此，金融業為了更精準地掌握消費者的需求，便開始對客戶做三百六十度的人格特質推測。例如最近澳盛銀行採用了大數據分析技術，透過客戶的消費紀錄與臉書、推特等社群資訊，進一步描繪你的人格特質，如追求成就感或喜愛冒險等。如此一來，澳盛銀行就能針對你個人的特質，推薦你所需的理財商品，而就不只是侷限於保本類的低風險產品了！
而這種根據消費者行為進行分析與辨識的大數據，同樣被廣為運用於保險業。以對美國產險業為例，已經有搭配提供給客戶感應裝置，安裝在汽車內剎車附近，就可以探測剎車的行為，例如客戶急踩急剎，或者緊急啟動等，表示其開車習慣是不佳的。因此若發生事故，出險時費率是較高的。反觀壽險公司則在乎的是健康資訊，當穿戴裝置APP(如智慧型行動手機、平板、運動手環等)與健康資料可以釋出時，便能夠為客戶依據其個人不同的健康狀況，就如同了解他的消費習慣一樣，能夠提供差異化的保險商品設計。
對於保險從業人員來說，要如何運用大數據而發掘客戶的潛在需求呢？除了與客戶密切連絡與接觸外，可以勤於筆記紀錄、問卷、客戶管理系統等工具整理、歸類，進而分析客戶不同的需求與屬性，達到業務行銷事半功倍的效率。
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