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在參加以數致動研討會之前，相信大家都有填寫一份會前健檢問卷，問題非常豐富與詳細，麟數據科技的策略長 謝佩芳Nicky特別在講座上分享「數位轉型的重要性先後順序上是如何？」重要性由上至下分別為：

• 領導者思維
• 組織流程
• 員工能力
• 消費者互動
• 數據分析與應用

數據分析第五項重要？沒錯！但只對了一半⋯⋯

Nicky笑著與大家說：「各位一定覺得我是不是拿石頭砸自己的腳？今天與大家分享數據分析與應用，結果我們的調查結果卻是第五重要。」雖然這樣的順序沒有錯，沒有前面的步驟就沒有數據。但事實上，數據分析與應用必須在以上四個步驟搜集跟運用，企業的創新策略才有具體數據支撐，執行上更有底氣。

舉個例子，在目前的台灣市場上，領導者思維在拓展市場的方式，大多以台灣為主、海外為輔，情況大多是紅海競價、薄利多銷，系統流程全自建、著重設備等實體資產，卻毫無數據累積。

但在未來，台灣企業應著重數據的累積，才能打破現有的思維框架，可能是紅海運營下幫助藍海獲利（羊毛出在狗身上，豬來買單），或者是跨界的積木式合作，數據累積跟運用可以在驅動創新提供一個更有利的方向。

領導者想要數位轉型，該問自己幾個問題：

領導者更該問自己幾個問題：以本業來說，數位轉型究竟要轉到哪裡去？我的市場可以有多大？數位化後可否更輕鬆？

在組織流程上，是否能透過數據讓工作流程簡易化，讓顧客與產品自動回饋，並在相容的平台上運行。企業在員工能力上該怎麼挑選？是否可以不再依靠直覺篩選適合的人才，而是靠數據流程來做招募分析與離職預測。

從以上來看，數據分析將應用在企業的策略、組織流程以及人才等多面向，那該怎麼著手？我們搜集來的數據是不是馬上就可以用？

Data，一開始搜集來的幾乎都很髒

Nicky提到大數據來自於人類-機器-網路密切的互動，並透過人、事、時、地、物以及如何等面向來搜集，但我們都知道這些數據其實都很髒（沒有insight），我們必須將這些Big Data大數據精煉成Smart Data聰明數據。

那過去搜集的就不能用了嗎？有用，只是要換個角度看

傳統的CRM的相關資訊（例如近期購買、購買頻次、消費金額），沒有在意品牌與消費者的真實關係。在數位時代，溝通不再是單向的品牌教育，而是雙向品牌對話及漸進式認同。顧客之於品牌，更像是動態的朋友關係。

所以行銷企劃所帶來的效果轉化，和品牌是否提升是一家有品牌自覺的企業最重要的核心問題。所以我們所搜集的數據，建立第一方數據的Data Wall Garden，追求的不只是廣度曝光，在於「品牌互動」進而「轉化」。

Nicky舉了一個現實交朋友的例子，今天一位認識了一位新朋友，通常要有七次有意義的互動關係才有可能並肩作戰。一開始從交換名片開始，到見面聊天，認識了共同朋友進而約吃飯聊天，經過七次的互動才有可能一同進一步合作。

我們再將以上的互動模式用數據來分隔出不同族群的關係角色，從傳統的會員資訊、消費能力、瀏覽行為到廣告推廣反應後，進而分辨出消費者是屬於哪些認知族群。

建立數據資產-就像大樓的水電管線配置

所以建立數據資料庫幾乎是企業不可逆的方向，先行智庫在數位轉型上可以提供的是轉型目標策略規劃與流程設計思考，就像在設計整個大樓的設計圖（搜集什麼數據？搜集的目的是什麼？），Super8雲發互動科技則是可以讓大家選擇要用什麼樣的工具來建造這棟大樓（用什麼工具來搜集數據？），而麟數據科技則是可以設計整棟大樓的水電管線配置（如何建立數據資料庫？）。

延伸閱讀：【以數致動】會後筆記1：數位轉型怎麼轉？從數據挖掘新機會-先行智庫執行長 蘇書平 Steve

延伸閱讀：【以數致動】會後筆記2：透過行銷科技（MarTech）讓你的廣告不再是叨擾，而是顧客都想要-Super8 雲發互動科技 共同創辦人及執行長 陳子龍

針對數據資料庫，大致上分為三種方向：

第一方數據：品牌主所有與消費者接觸點所能搜集到的數據。

第二方數據：通常指品牌透過DSP廣告平台投放的廣告數據，這些數據由這些DSP擁有。（ex. Google、Facebook）

第三方數據：外部的數據庫或資料來源，品牌主可根據需求，藉由買賣或交換取得。

一個品牌就像是一個人一樣，必須用耳朵去聆聽消費者的聲音，透過手邊的社群媒體、公司網站、電子報、App來與消費者互動。透過自己的雙腳，開拓自家的虛擬與實體通路，將商品服務販售給消費者。

建立了資料庫然後呢？數據中台的核心價值

相信已有在搜集數據的企業一定都遇到一個問題：

業務部、行銷部、製造部門的數據搜集方法不盡相同，可能所用的名稱都不一樣，以及從各平台搜集來消費者行為數據都很難整合在一起。究竟有沒有一個適合的平台可以將這些數據整合在一起，然後依照各種情況和目的撈出我想要的正確資訊？

數據中台就是一項將一切業務數據化的整合性工具，搜集上可以打通多源、異購、海量、數據採集的管理方式，連結數據孤島。除了可以共用數據資料庫外，還能將數據標籤、可視化以及搭配學習模型將一切數據業務化。

最後，Nicky總結由於外部平台的數據評估基礎不一，研究方法也不一，因此品牌內部統一的第一方數據最重要！除此外，對品牌最有價值的還是長期與每個單一消費者累積的互動跟資訊，而從陌生關係到忠誠客戶觀測與累積的大數據，需要人工智慧及機器學習進行分類與整理，因此學習或引進相關技術對正在數位轉型的企業也非常重要！

金句筆記：

商業模式創新能力=數據生產力+產品服務開發速度

行銷是改變認知的一串行動

品牌是長期顧客互動累積的成果

數據是品牌資產的Currency

延伸閱讀：數位轉型不是單打獨鬥！LnData、為你而讀與Super8以聯盟形式提供企業數據諮詢服務