巨量資料生活下的薑母鴨展店規劃

⊙文/許毓泰(EMBA97科管)


自1980年代後,薑母鴨成為流行於台灣冬令進補沿襲至今的食譜。店家提供煮熟鴨肉、混合老薑1斤(洗淨拍平不切)、紅棗半斤、當歸5錢、參鬚5錢、川芎3錢、無鹽米酒2瓶、烏麻油2大匙,共同熬煮於顧客桌上瓦斯爐或炭爐,食後通體暖暢,在那寒冷的冬天,頗受台灣民眾歡迎。而「薑母鴨」與「巨量資料」(Big data)有何關係?如您因為某些因緣際會想要擴展薑母鴨店,您必須自問那喜歡這食物的顧客在哪裡?他們大約哪天要享用?或是可以開羊肉爐店?還是烏骨雞店?還是有更多可以選擇?事實上用這例子結合「巨量資料」能發揮最大效益,讓選擇開店之前可以觀察到有哪些環境能讓您獲利最好。當然本文所指的是提供環境的評斷條件,抱歉無法提供給您相關的烹飪密方與技巧。

那這些資料要去哪裡找?您可以用問卷方式統計或是質性訪查,或者是了解台灣上網人口的偏好,均可以當作您參考的依據。先解釋一下「巨量資料」、「海量資料」、「大數據」這一類的字眼,雖然用這些關鍵字當做標題的書籍也不少,著實令人眼花撩亂。其實這些資料來自上網的每一位用戶的習慣資料,例如網頁瀏覽時間、IP位置、網頁點擊數、搜尋過的字眼、手機耗電量、信用卡消費記錄,甚至今天是否去看牙醫、公司大樓的電梯運轉情況,所有沒發生或再發生的事件都被記錄更新著;而且對於許多想了解你的他人或企業而言,你所留下的資料軌跡比起你本人所知道的更多。

先簡單的介紹一個每個人到目前都還能用的免費服務http://www.google.com.tw/trends/explore,話不多說直接進入主題,進入後輸入您要的關鍵字之後就能看到下列各圖。圖1看出「薑母鴨」這關鍵字在搜尋詞服務中看出每一年的秋冬之際搜尋量最大,並且是逐年增加(PS:可能原因上網人數多、習慣上網搜尋、智慧型手機普及)。

圖2則了解歷年來台北市地區是最能接受並喜愛「薑母鴨」的市場,圖3 則說明與「薑母鴨」相關連接詞字為「霸味」。

圖4單純以每一年當成單位比較搜尋量,則看出細微的不同處,2013年的搜尋面積廣,並無尖銳圖形,反之2011、2012相較集中在1個峰值。

圖5單純以地區當成單位比較搜尋量,則看出細微的不同處,尤其是薑母鴨市場的搜尋量大地區的變化,已經由前2年的竹科地區在2013年往大台北地區移動。

圖6接下來比較「薑母鴨」、「羊肉爐」、「烏骨雞」,在2013年底薑母鴨首次高過於羊肉爐。這些圖表的資料呈現都是以網頁的搜尋次數累積,以時間、區域為參數變化的巨量資料所呈現出的結果。

其實這服務推出有一段時間了,這服務的使用秘訣,主要是假設消費者利用各類型資訊載具,上網搜尋某個產品的次數變少、而且明顯下降,這可證明用戶對這個產品感興趣的程度就是降低了,感興趣的程度降低,消費、購買的可能性就跟著降低。用此一數據去了解您的假設是否正確的最好驗證方式(主要是目前免費)。這是蠻好玩的一個服務,看您有沒有想到什麼有趣的查詢,動手試試囉!

註:巨量資料—從龐大的資料庫中整理和分析資料,從當中了解資料之間的相關性,以及預測未來發展趨勢。







 

 
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