Unknown  圖片來源:Google

        大數據是近一年來很夯的話題,簡單來說,大數據就是利用各種數據來源(網路、通路、公司內部⋯⋯),在不設定樣本條件的情況下,輸入想要了解的關鍵字,透過系統分析,找出意想不到的相關性,作為行銷運用的情報。

        大數據的邏輯是對「母體」分析,而不是一般的「抽樣」調查,同時不先做人為的假設定,採用相關性分析,找出最真實的市場反應。在筆者新書「這就是行銷﹣行銷金三角」的第二單元也有對大數據有所著墨,有興趣的朋友可以參考。

        日前台灣房屋的新廣告中,訴求「用你喜歡的生活找房子」,廣告中特別指出價格、地段、交通很重要,自己想要的生活更重要,筆者覺得是一個很不錯的訴求,一般購屋會設定想要的目標,特別是價位、地段和交通便利性,除非是「在地人」,否則可能有些「適合」的房子,因為自己設定的條件而被過濾掉。雖然概念不錯,但筆者實際上網使用「生活找屋」的功能,卻發現,自己的條件實在「太高了」,出現都是數千萬甚至上億的房子,即使是符合筆者的「生活需求」,但卻是難以負擔。

        筆者心中的生活找屋,將「功能」需求轉成「利益」需求。例如,「交通」的功能需求可以轉成「到市中心」的利益需求,交通要方便,主要是希望通勤的時間能被控制;「地段」的功能需求可以轉成「學校距離」、等利益需求,要看消費者對地段好與不好的定義是什麼來下條件。台灣房屋的生活找屋是設定十項指數,然後選擇其中六項給予期望指標,但應該沒有使用者願意「犧牲」自己的期望指數,導致找出來的房子,都是自己難以負擔的案件。

        廣告的最後還打出「引領大數據時代」,推出「60秒房價運算中心」,這點倒也是一個話題,筆者實際使用,查詢房價的速度頗快,筆者猜想,這應該是套用「實價登錄」的資訊加以整理,然後給予一些生活商圈的分析,這的確是一個大數據的運用,只要實價登錄的資訊是確實的,所有的購買資料都被輸入分析,出來的結果就會接近使用者所需。只是筆者故意設定一些不存在的房屋條件(筆者所住的區域沒有十年內的房屋,但仍跑出資料),就不知是那裡出了問題了。

        台灣房屋的廣告,基本上有別於過往的房仲廣告,但「生活」很難被定義,所以真的要改變市場的遊戲規則,還需要再思考如何真的可以讓使用者「喜出望外」的找到合適的房子;大數據的觀念是對的,但母體是否「齊全」,分析系統是否「確實」,數據分析是否「有意義」,都是大數據運用上要注意的事。

行銷金三角封面 

 

 

 

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