仰赖商业智能　小虾米有望成为大鲸鱼

大企业善用商业智能分析，让自己得以甩开后进对手，维持市场领导者地位的故事屡见不鲜，且一直被引为业界佳话；事实上，纵使中小企业、甚至是新创公司，亦可望凭藉BI而迅速成长壮大。

回顾近一两年来，历次与巨量数据、商业智能分析等主题相关的研讨会中，其吸睛焦点，不见得是听来令人称奇的先进技术，也未必是看似船坚炮利的强大产品，而是一些发人深省的案例分享；特别是来自于新创企业的经验谈，尤其容易引发共鸣。

比方说，一家由几位高中同窗好友齐力创建的交友社群网站，成立迄今不过十余年光景，其间不仅力克网络巨擘旗下的交友网站，更随着营运版图日益扩大，一举挺进上市柜企业之林；这般故事，无疑正是听众备感兴趣的题材，正因如此，这家公司的年轻CEO，屡屡成为近一两年研讨会的讲师。

上述交友社群网站，创始者皆非所谓的富二代，不过是一群具有创意与热忱的年轻人，全无深厚的企业经营管理历练，依然足以缴出令人惊艳的成绩单，背后的主要关键，正是商业智能分析！在最早期，创始成员尚未援引任何BI工具，便透过街头访查探究年轻族群的意向，再据此设计出网站的版型、色调、功能等格局，亦悉心设计许多足以黏住使用者的小游戏，使得该网站一经问世，立即就让网友深觉心有戚戚焉，进而站稳脚步。

但不可否认，会员数的多寡、乃至于重度使用者驻足时间的长短，固然是网站经营成效的观察重点，但绝非全部，特别是与营收数据的浮沈，更未必有绝对的正相关；在此前提下，交友社群网站的经营阶层开始思索，必须对使用者行为轨迹拥有全盘了解，再进行细腻的数据分析，如此才能有效地将会员分门别类，针对不同族群，分别设计适才适所的行销服务。

换言之，以往颇能引发重度使用者长时间黏在网站的活动，仍将会是该公司的着力重心，但并非是全部。例如一些年长失婚的会员，个个皆非重度使用者，但寻觅第二春的念头颇为旺盛，且付费能力相对较高，因此该公司只要发挥巧思，推出一些以第二春为诉求的活动或服务，便很容易造就既叫好、又叫座的效果；诸如此类看来并不显着，但却饶富价值的线索，唯有凭藉使用者行为轨迹(含上线时间、上线地区、交友条件等各项信息)之深入剖析，方能洞烛机先。

另值得一提的，即使看出某些值得发展的徵万亿，一旦推出量身设计的服务，也不见得就能一举奏效，此时尚可借助商业智能分析，持续挖掘各项服务的成功或失败因子，接着搭着成功因子乘胜追击，亦随即针对反应不佳的服务，着手进行修正，透过这番隐恶扬善的举措，遂使得会员数不断增加，与此同时，举凡会员之间彼此互动、或是会员响应各项网站服务的频率，都随之一路走高。

结合BI应用　强化电子商务经营成效

靠着商业智能分析，交友社群网站成功闯出一片天，其余各行各业，纵使营业属性南辕北辙，也都可望以BI为催化剂，从围绕在四周的庞大数据中理出头绪，找出让自己脱胎换骨的胜利方程序。即便与上述交友社群网站相同，都可归类为电子商务型态的其他网站，都不乏活化商业智能分析、创造经营利基之例。

例如一家专门提供美食、旅游信息、电影、书籍或美妆等消费经验分享的新兴网络公司，着眼于长期累积众多店家数据与网友社群行为数据，无异形同坐拥珍贵矿产，深觉若不善加挖掘利用，委实太过可惜，就好像「站在金矿上面的穷人」；于是起心动念，开始投入巨量数据、商业智能分析。

该企业坦言，有了这个想法，一直到真正跨出第一步，足足花了超过一年的酝酿期，只因BI暨巨量数据分析这个崭新的游戏，着实颠覆了其过往的行事模式，所以必须先求弭平各方质疑，首先针对董事会，必须向他们详加阐述商业智能分析的应用价值，对于公司营运成长将造成何等正面助益，才能说服董事会成员，愿意忍受初期的资金失血，注资于商业智能分析相关之储存设备、分析软件乃至于人才的引进；其次则是针对内部同仁，必须循循善诱，说服他们愿意抛开传统的决策产生模式，凡事不再倚赖经验、直觉，而将一切交由数据分析结果来定夺。

好不容易，这家经营美食信息分享平台的网络公司，总算让董事会首肯注资，也凝聚了内部同仁的共识，便紧锣密鼓地踏上商业智能的旅程，将旗下数十万会员分门别类，一共区隔出近十个族群，接着分析各个族群与店家之间的关联性，意外察觉到，其实平时并不积极发表评论、或与其他网友互动的沈默会员，反倒具有莫大消费潜力，当挖掘到此一现象时，该公司如获至宝，旋即调整经营策略，针对沈默会员量身打造若干行销活动，期望更进一步触发其消费意愿，果真一击奏效，继而带动营运绩效的增长。

但公司高端主管认为，尽管执行商业智能分析，业已展现若干成效，但其实还可以做得更好，于是决定打铁趁热，再把数据分析的规模放大，期望将平均每月不重复浏览的数百万人次一网打尽，尽可能都纳入其数据探勘范畴，因为唯有如此，才能更加精准地掌握广大消费者的味蕾偏好，进而在他们登录网站后，便以精准媒合为出发点，实时给予最佳建议，以及最能刺激他们消费慾望的行销方案，将O2O(Online to Offline)落实到最大化境界，一方面得以让网络行销产生真正效益，二方面也能对于餐饮店家的实际运作与管理，挹注前所未见的价值。

观察现今餐饮、休闲等生活消费产业的状况，普遍存在几个难题，包括了中小企业CRM应用发展迟缓，尚无有效的创新科技应用模式得以切合需求，而目前大部分行销模式，仅能带来大量曝光效果，欠缺精准与深度，在在都令相关业主备感苦恼；上述新兴网络公司透过商业智能分析展现创新价值，不但令自身得利，也顺势解决了生活消费产业界悬挂已久的问题，可谓一举数得。

只不过，该公司自知单凭己身所掌握的数据分析来源，虽然已具相当基础，但还有进一步扩大的必要，因此决定将营运多年汇总的数据予以开放，藉由API俾使更多夥伴介接，除有利于激发更多加值应用的想像空间，也顺势向外取得更大的情报蒐集来源，期望将商业智能分析运用到极致。

除此之外，竞争激烈的旅游产业，尽管自知业界山头林立，谁也没能力消灭对方，求得苟安绝不成问题，也亟思扩大经营格局，有意循购物网站的「推荐相关」模式拢络消费者，但不可讳言，意欲发挥成效，绝不能仅凭自以为是的经验来制定推荐逻辑，而必须奠基于巨量数据、商业智能分析。

有旅游业者透过数据统计分析后发现，消费者当下倾向旅游之目的地，若存在不同的可接受选项，则选项之间，竟然经常是风马牛不相干的两地，例如金门、峇里岛。倘若企业以为，当消费者遍寻不着合意的金门行程后，旅行社必定想当然尔地提出诸如马祖、澎湖等近似方案，如此便难以切合消费者需求。

有此惊人发现后，该公司几经试验，果真提高了推荐的命中率。展望未来，旅游业者更期望未来能由第三方形成一种新兴服务业，可跨不同企业网域，汇集相同消费者的一切行为模式信息；如此一来，假设某人已在其他旅游网站蒐集东京行程，或透过网购买进东京旅游书籍，旅行社便能根据其需求，主动提供更佳旅游方案，彻底展现商业智能分析价值。