從 James Bond、CIA 到孫子兵法,都告訴我們:掌握了資訊,就等於掌握了全世界。

不過到了現在,這說法或許得改成「掌握了統計學,就等於掌握了全世界」,因為隨著科技的發展,任何一個領域的爭議,都有辦法透過數據的收集與分析來找出最佳解答。這樣的資訊解法,已經漸漸滲透到各領域之中,例如流行病學、教育界、經濟學、運動 … …。

更具體的來說,如果你看過電影《魔球》,裡面的棒球統計學觀點,正是告訴我們:只要懂得利用統計學,即便是弱勢的球隊也可以在美國職棒聯盟賽的季後賽爭奪冠軍資格!

同理可證於其他領域。

所以無論你同不同意、適不適應,所有學問都必須用到統計學的時代來臨了。

  • 大數據、數據科學家 … … 這個世代最性感的詞彙之一

我們曾介紹過《二十一世紀最性感的職業:Data Scientist》,文中《哈佛商業評論》宣布「Data Scientist,數據科學家」是二十一世紀最性感的職業。微軟也曾統計過今後技術部門最夯的三項專長,無獨有偶,他們都跟統計學有關:

● 資料採礦、機器學習、人工智慧、自然語言處理
● 商業智慧、競爭分析
●  分析、統計(esp. 網站分析、A/B 測試、統計分析)

 

Google 首席經濟學家 Hal Varian 更曾說過「我不斷強調,未來十年內最具吸引力的職業,將會是統計學家!」而在台灣,《財訊雜誌 第 419 期》的報導更是告訴我們,「資料科學家入門就領 44K;要成為資料科學家,你一定需要具備軟體開發技術、資料處理分析和專業領域知識等技能;其中資料處理就是統計、數據分析。

這些例子都昭示著大數據時代的來臨。

曾聽過一位在中國讀書的朋友這樣告訴我「在中國,我已經聽大數據三個字聽到想吐了」;所有人都知道大數據很重要,但要怎麼做?只是收集資訊嗎?你投入的這些成本可以換回等值的利益嗎?

現在我們看到很多公司花大錢在蒐集資料,分門別類的存放,打著大數據的金字招牌,每年花上不少的費用。但這必要嗎?

這邊舉《統計學,最強的商業武器》一書作者日本統計學家西內啓所分享的例子:

「我們公司累積了好幾 TB 的大量資料,伺服器雖非 Exadata 等級,但也都齊備了。這樣一來,能夠發現什麼嗎?」

對於這種公司,我覺得很不可思議,我總想問問他們「你們連可能有什麼樣的發現都不知道,為什麼會願意做這樣的投資?」

而這些公司可能只會回應「嗯,就覺得好像能發現什麼嘛」或是「至少初步掌握了現況」這種模稜兩可的回應。

但其實想靠統計學獲取可靠的數據輔助商業策略,有時候根本不必花大錢。重點在於找對方式,搞清楚你們需要的是什麼!

以下再看一個例子。

  • 實用案例:改變投遞 DM 的方式,就能多賺 60 億!

怎麼應用統計的能力來幫助解決問題、改善企業策略?

這裡我們可以先回到一個傳統的商業決策議題來看:為什麼有人願意買我們家的產品、有人不願意?如果可以把這個原因、差異性找出來,就有辦法透過控制這個差異,來增加購買人數。

而這項差異有可能是「是否看過特定廣告」、「有沒有朋友推薦過」等,當然裡面不乏有確切的影響因素,但大多時候在傳統的企業中,這樣的結論依據是依「經驗和直覺」所決定的。然而經驗並非萬能,甚至你的經驗印象往往都是錯的、經驗很不可靠。就像是「總是在快要遲到的時候,火車就誤點」,但這很可能只是你的記憶偏見,因為只有當遇到這種該死的時刻時你才會記得,自然也就覺得這樣的經驗多了。

統計學就能夠幫助人類,彌補這樣的缺點;有了正確的資料比較,就能更準確地找到差異所在。

西內啓在同本著作中分享:

我以前曾替一家零售商做過數據分析,結果發現,會對購買行為造成最大影響的是「有沒有收到廣告郵件」這項差異。

這次的這位客戶有一千萬名以上的顧客,平均每年都在其店內消費數千日圓,是個整體年營業額超過一千億日圓的大規模企業。

他們利用已登錄為會員的一百萬份顧客屬性及消費紀錄等資料來改善其服務。此外,每年還會有四次隨機寄出總共 30 萬份印有促銷贈獎活動資訊的廣告給部分會員(這些寄送紀錄也都加以利用)。廣告郵件的成本為每分一百日圓,因此,這個活動每年要花費約三千萬日圓左右。

抽樣兩萬份的分析結果顯示,有寄送廣告郵件的群組,在分析期間內的平均消費額為 2,300 日圓,未寄送廣告郵件的群組則平均消費了 1,800 日圓。這樣的結果告訴我們,只要多寄送廣告郵件給一個人,就可能帶來營業額的成長。

不過在西內交給客戶的分析報告中,卻不只有「多寄廣告就能增長營業額」一項而已。他還進一步分析了「有收到廣告郵件的群組中,有消費和沒有消費的差異性」。有了後者的分析,客戶就可以依照分析出來的結果加以調整廣告郵件配送,預計照此操作就能在郵件數不變(成本不變)的狀況下,讓總銷售額成長 6%。

而這就是一份「能多賺 60 億日圓的報告書」了。

統計學之所以偉大,在於能以最快的速度,明確指出一條「最佳路徑」。

了解統計學、學會統計學,並且依狀況、需求適時運用統計學,相信你將可以快速找到問題的癥結點,找到改善問題的最快路徑!

無論你是否需要任何認證,考取 Google Analytics(分析)個人認證測試都會是認識 Google Analytics 很好的方式。你將會更了解 Google Analytics 是怎麼運作的,你也會知道 Google 認為他們所提供的最重要功能 / 資訊是什麼。當你在處理你自己的或客戶的網站時,你也會有一些更棒的參考資源與想法來運用 Google Analytics。

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 基本 RGB

 

(資料來源:統計學,最強的商業武器;圖片來源:kenteegardindonovanshots,CC Licensed)

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