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iKala 創新趨勢相談所

數據創新應用

哈佛商業評論曾提到:「如果不能運用數據資料做出更好的決策,那就白白浪費了寶貴的資料;如果決策者不理解分析結果所代表的意義,就無法依據這些數據,做出精準的決策。」資訊時代來臨,如何妥善接收、理解並轉化資料,培養自身「數據素養」?當資料科學融合設計思考、資訊設計帶入數據思維,會迸出什麼新的火花?

本集節目當中,將由 iKala AI 團隊負責人陳維君與 Re-lab 共同創辦人劉又瑄,暢談如何使用創新科技,將數據應用在個人、組織及企業。

以下是本次對談的精選內容:

 

資訊設計與資料視覺化的異同?

劉又瑄:資訊這個詞本身定義就非常廣,它可能包含了資料或資訊,文字的部分、數據的部分或知識的部分。而資訊設計廣義來講,就是以設計的方式介入,協助資訊的傳達更完整或更有效率,我們去思考各種設計的方式,來做資訊的轉換,從人的角度出發,讓人更容易理解這個資料或是資訊。資料視覺化的定義就相對明確,因為人的大腦不可能在短時間內同時思考非常多個數據,所以我們需要透過視覺化的方式,有點像透過一個圖表介面,讓我們大腦可以不需要裝這麼多數據,而是專注去看數據之間的關係。

資料視覺化的主角是「資料」,因此人應該要盡可能客觀。如果帶著先入為主的觀念,一味想著要拿到什麼結論,或是要用這個資料來做什麼,反而有可能忽略了資料想要告訴我們的事情,或是資料背後蘊藏的故事;反觀資訊設計,當牽涉到設計的時候,就要從人的角度出發來探討,隨時帶著一個目的性,去思考要克服什麼問題、要創造什麼價值,怎麼做才能夠讓人更容易理解、更符合使用者需求。

分享 iKala 與 Re-lab 與企業合作的數據創新應用案例。 

陳維君:iKala 一路以來的產品其實都圍繞著數據,像是 iKala 旗下的 AI 網紅數據平台 KOL Radar,其實就有非常大的數據資料庫,整合 Facebook、YouTube、Instagram 和 TikTok 上面的網紅數據,來進行模型的設計與洞察。過去行銷人員在找網紅時,比較依賴直覺,並且在有限的時間內,沒有辦法一次合作很多網紅,但如今透過 KOL Radar,就能夠從數據來分析,更客觀地找出合適的網紅。

劉又瑄:我們的客戶在溝通上的挑戰都滿不一樣的,有時候可能是一個全新、沒有發表過的產品,在市場上根本不存在,所以要從零開始去想客戶在哪裡、使用者輪廓為何。所以我們必須依照客戶的既有資料,或是過去與其他團隊合作的報告等,來一起做假設的設定,再透過這些假設來設計素材,很快速的思考這些客群要用怎麼樣的溝通方式?用什麼故事、文案、圖像,比較有可能會吸引到這群人?再透過至少兩個階段的分析來挖掘,到底什麼樣的人會被吸引?他們被吸引的原因是什麼?甚至如果可以的話,我們也會希望可以挖掘一些跟心理層面有關的原因,讓客戶用這些洞察再去放大成更完整的溝通策略。至於如何「設定假設」,其實就是透過設計思考,或者系統思考。

 

數據素養的重要性為何?

陳維君:數據素養這個議題非常有趣,在我的工作環節也一直遇到,而且不只數據相關職務的人,而是最初提出商業問題和檢視數據結果的人,都需要具備數據素養。

資料科學的專案流程包含以下步驟,初期我就要花很多時間跟大家溝通、做需求訪談,然後去定義商業問題是什麼?做完這個東西是要給誰用?以及專案的預期效益?在定義商業問題的階段,若對於數據沒有概念、不清楚企業內部數據現況的話,可能就會定出模糊而不切實際的目標。現在大家都在講數位轉型,但企業數位轉型成功的關鍵,其實就是人人都要開始有數據的思維,養成觀測產業指標和業界動態的習慣,面對新的資料,想辦法去了解它、批判它,然後去理解會造成這個結果的原因是什麼。

劉又瑄:若以非專業領域的人來看,我覺得兩件事情非常重要,第一就是一直保持好奇心,因為如果說一直帶有先入為主的想法,沒有想要去探究事物的本質,數據就會變為裝飾品,而沒有辦法真的發揮價值。另外一個我覺得很重要,但是對設計師來講比較有挑戰的,就是批判性思維:隨時保持質疑,不斷地去探究在資料的限制之下,到底是不是真的如我們想像中那樣。不管是跟 Re-lab 或是 iKala 合作,如果客戶純粹希望我們來提供一個解答,而沒有想要一起踏上這個旅程,其實都非常的可惜。我很深刻感受是,我們永遠都是一個站在客觀的角度來協助的角色,所以很多時候問題還是掌握在客戶手上,如果他沒有跟著我們一起問問題的話,不一定能夠讓我們在很短的時間接觸到問題的核心,所以這個是我認為,企業數據素養很關鍵的部分。

因此當我們面對新的客戶,尤其是如果需要跨部門合作,我們會很認真的設計一場跨部門的啟動會議,讓大家理解到我們現在一起做這件事情的原因、目標跟每一個人扮演的角色是什麼。後來發現,光是優化這件事情,就會大幅改善客戶後來的評價。

 

企業數位轉型的關鍵要素為何?

陳維君:以 iKala 為例,當企業提出數位轉型的需求,我們會導入一個 iKala 獨創的方法論,叫做 DAA 飛輪,三個英文字母分別是數位化 Digitalization、分析 Analytic 和應用 Application。在第一步的「數位化」,需要整合很多數據,這就非常仰賴數據素養,企業要知道哪一些數據需要被整理,是不是還缺少了什麼?包含我們常提到的使用者在網站上面的移動軌跡、在會員系統的交易記錄、EDM 的開信記錄等等,要怎麼樣從使用者的角度來構建消費旅程,其實是數位化階段,把資料收集完整的關鍵。第二步驟「分析」,除了我們打造的 AI 模組,還有很多統計報表、資料邏輯,都是分析這段很重要的。第三階段「應用」就是就是最終的出口,像是發簡訊、email,甚至是互動性的內容,都屬於應用的範疇。我們強調飛輪的概念是因為,最後的應用,也應該回流數據到數位化的流程,三階段串起來後,才能透真正理解使用者在想什麼、想要什麼。所以我們會說,這是個全渠道的整合,以人為中心,去看他的行為面跟他的輪廓。

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