• 大數據比你更了解自己?

    「大數據比你更了解自己」,這不是一道聯校中文辯論比賽的命題,而是我最近和一位創科界朋友的討論話題。

    因為任教一個大學課程,最近簡略地做了一些有關大數據的研習。不少資料在提及大數據的「威力」時,常用上這句「大數據比你更了解自己」作結論,例如Netflix透過收集你「煲劇」的數據,比你更了解自己看電影的口味、Amazon比你更了解自己要買的書,等等。我也漸被說服。但朋友卻認為這言過其實,只是科技巨企以此來操縱用戶的一句口號、一個公關幌子。

    我在討論過程中提及兩家企業有關大數據的經典案例,Target和Netflix,而朋友卻從未聽過。這是兩個相當有趣和具說服力的案例,不如借此機會向大家稍作介紹,讓你也可以參與這命題的思考練習。

    首先幾個高度簡化的基本概念。「大數據」(Big Data)指極度龐大、人力難以有效處理的數據,它們可以零碎、無序、性質不一…但不管數據再大,如果沒經過有效的整理和分析,並無太大用處。「數據分析」(Data Analytics)就是一個使數據變得有價值的過程,透過「數據挖掘」(Data Mining),從海量的數據中發掘規律,並由規律中作出預測。一般來說,數據越多、呈現的規律越清晰、作出的預測也越準確。這是其中一種數據科學常見的應用,也是我們這次討論的中心思想。

    2012年2月,一位即將獲得普立茲獎的《紐約時報》年輕記者Charles Duhigg,發表了一篇連鎖零售店Target以數據篩選出懷孕顧客的報導,奠下一個歷久不衰的「大數據」應用案例(待續:科企如何透視你的祕密)。

    本文率先於《晴報》「創業群俠傳」見報

  • 轉守為攻

    我有位創業的女友,很有生意頭腦,算盤硬、數口精,打從開舖以來就有盈利。從網店、到開實體店、再開分店,每跨一步,勢如破竹,銳不可擋,連去年的反修例運動都沒傷她生意分毫。可是遇上新冠肺炎肆虐,終於遇到挫折。

    在最氣餒的時候,「簡直覺得每吸一口氣都在蝕錢。」她這樣形容。沒生意但仍要負擔租金、人工等成本,每天開舖等如倒錢入海,真是切膚之痛。

    她向一位前輩傾訴,說乾脆關門算了,維持網店般運作,省下租金,也許還能支持一段時間。前輩著她千萬不要放棄,「可以做的事還有很多,遠未致要走這步。」

    不放棄,就要捱下去,還有什麼可以做呢?她開始思考走下去的可能性。神奇的是,當她決定不放棄時,突然發現還有許多事可以做。

    「我從來沒有好好整理客戶的資料。」她如獲至寶。創業以來生意太好,大堆大堆熟客的資料放著未用。現在趁有空,正是時候。

    把客戶的資料整理出來後,可以做的事就更多了。比如說,可以向他們推送一些新產品的資料,引起購買慾;又或推銷套票、鼓勵消費儲積分…等,都是一些低成本又有效的市場營銷手段。過去氣勢如虹從未想過用這些招數,如今遇上低潮,卻正好派上用場。她轉守為攻後覺得充滿力量,又全情投入到生意裏去了。

    我覺得這位女友的故事十分正面,所以寫出為各位艱苦經營的朋友打打氣。做生意總有高低起伏,徘徊於低谷時,實在有太多放棄的理由。可是一旦選擇放棄,等如自動關上其他可能性,就不會再絞盡腦汁想出路了。保其存者亡,「只不過」想維持現狀的,往往就是滅亡的前奏。記住邱吉爾在最絕望時也一再重申,永不、永不、永不屈服。

    ***

    本文率先於《晴報》專欄「創業群俠傳」見報

  • 大學營銷課程個案整理

    為應付2月29日開教的碩士課程(Digital & Mobile Marketing),我從2月中旬開始,幾乎足不出戶、暫停所有工作、投入極度不合比例的時間作準備 — 最極端的例子是,為應付一小時的課程,我花了12小時準備。總之,過程不堪回首。

    我總共準備了六份PowerPoint:

    1. Search Marketing
    2. Programmatic Advertising
    3. Content Marketing
    4. Video Marketing
    5. Mobile Marketing
    6. Data Analytics and Conversion Optimization

    在準備這些教材的過程中,我發現「依書直說」實在悶到抽筋,過不到別人更過不到自己。所以我一邊弄PowerPoint一邊發掘適合的個案加入其中 — 雖然我第一次教書,但聽書可聽了幾十年,深知最有啟發的課,都具備好聽的故事。教書我是笨拙的新手,但storytelling還有幾下子,所以努力尋找好的個案加入其中,也為枯橾的筆記平添幾分色彩吧。

    言歸正傳。今天下午6時多,我終於完成全部的PowerPoint了,那份滿足感實非筆墨可形容。回想準備這些教材的過程如此「悲壯」,只用一次的話好像有點可惜,而且所選個案都是自己喜愛的,就決定整理出這份清單,列舉我曾引用的個案,那即使沒上課的,也望從這些個案裏得到一點啟發吧。六份教材裏,除第一節課Search Marketing採用了Google本身的tutorials外(完全免費、解說清晰,推薦),其他幾節課我用了以下這些個案:

    一、Programmatic Advertising – 以程式自動「落盤」配對廣告、ad space和受眾。我在課堂上展示了三個在香港下載次數逾百萬的mobile App(如Openrice、KMB Bus App等),一打開,全部都有popup ads覆蓋整個畫面,教你動彈不得,令人深痛惡絕,哪裏找令人喜歡的個案?當然難不到我:Oodies。這是一個香港人Rick開發的Android App,去年12月率先在印度德里推出,已錄得逾100,000下載。Oodies具有ad block功能,但這不是其最「煞食」之處,它最獨特之處是讓用家自己選擇想看的廣告,並從看廣告中獲利!這還不止,它還會將廣告利潤分一部份做公益,將令人煩厭的看廣告變成rewarding又具意義的事,很amazing吧。選擇在德里首發,就是把部份廣告收入投入為婦女安排安全的the last mile drive。Rick正在融資,有心的投資者請幫他一把。他有一副鄭子誠般的嗓子,齋聽pitch都抵。我很佩服他。

    二、Content Marketing – 以提供有價值的內容建立權威、信譽、品牌,最終目標都係賣嘢。很多人知道我的好朋友Keith Rumjahn長於寫App(他多年前開發的「籃球教練App」Coachbase連NBA球隊都是用家),但大家未必知道他其實是Content Marketing的高手高手高高手。為推廣Coachbase,他投入大量心力準備過種類眾多的valuable content,反覆試驗、改進,甚至寫了一本可以在Amazon售賣的籃球書(而第二本即將於四月開售)!我一邊引用他的經驗,一邊抹汗 — 因為他多次鼓勵過我效法,而我只是一味拖。

    三、Video Marketing – 是欲在社交媒體上突圍而出的必備條件,而我引用的個案,是另一個好朋友:蕭叔叔。我準備教材時驚訝地發現,蕭叔叔做video marketing的方法,完全是標準的教科書做法:(1)懂抽水 (2) 夠短 (3)風格統一、定位獨特 (4)更新頻密 (5)互動多…他簡直是天生的video marketing高手。我常恃熟賣熟嘲他懶,其實他把努力都用在節骨眼上、不浪費,是深諳80/20哲學的高人。

    四、Mobile Marketing – 有大量例子可用。譬如提到Augmented Reality(擴充實境)時,當然不能不提Pokemon GO,這遊戲把AR用得出神入化,而且使之在短時間內普及起來。早在2010年,有個港產App叫iButterfly,利用AR「撲蝶」儲印花,由香港紅到日本,現在看來有點簡單,在當年來說也是先驅。另外也引用了賣iPhone case賣到街知巷聞、盤滿缽滿、荷里活明星都用的Casetify。他們實在太勁太成功太出名,就不勞我覆述了。

    五、Data Analytics & Conversion Optimization – 我另一位好朋友Leon Ho是箇中高手,幸虧他當年曾點撥幾句,否則今日我要教書,定不知所措。我不認識哪 一家港產初創擁有足夠多data可作個案,所以從一開始就決定找外國的巨企做例子,並在Uber和Netflix中二選一。這兩個App我都是「重度用家」,但我十分討厭Uber的企業文化和待客之道(以後有機會一定開文鬧爆),所以最終選了Netflix。很高興選了Netflix,認識到他們在利用Big Data做user experience和content上真是神乎其技,他們利用Big Data決定開拍House of Cards的做法可謂曠古爍今,肯定載入Big Data史冊。去年Netflix營業額達200億美元,paid membership增長穩定。未來與Apple和Disney在串流上鬥法,可有一番較量了。

    除上述個案外,我還邀請了幾位朋友慷慨相助,在直播平台上客串,直接向學生們講述自己的故事。為免給他們添壓力,完成課程後,再找機會謝謝他們。

    我接下教書這任務後一直「壓力山大」,直到今天完成最後一個PowerPoint,終可舒一口氣。並且發現這些辛辛苦苦準備好的教材,將來或仍有用武之地,滿足感就更大了。希望今晚一夜好眠。

    p.s. 我做PowerPoint用上很多圖片,卻忘記把它們集中存放,如今就懶得逐張加進來了。姑且借用貓大人可愛萌照乙張呃Like,根據某些研究,網上有高達15%流量由貓而來。要當成功的digital marketer,萬萬不能忘了用貓。

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