Big Data 在數位行銷的應用

Big data在近期被大幅度的渲染, 似乎講到這個辭就變得很專業。
我在數位行銷的領域, 涉獵一短時間, 我發現許多人把data mining, data warehouse 和 big data混在一起。他們以為, 只要是大量的, 只要是雲端運算的, 都叫做big data. 錯!
以數位行銷為例子, big data 處理的資料是非結構性的, 也就是無法先做分類管理, 也無法根據蒐集完的資料, 慢慢分析後, 再轉拋到系統上去執行。反之, 是利用及時的資料, 在非結構化的分析下, 採用多元變數去找出關聯性, 並透過關聯性高低, 進行行為預測, 立即進行反應, 然後再進行修正。
舉例來說, 以下是兩種不同的做法, 前者是data mining, 後者是 big data prediction.
A聯播網, 將客戶過去的廣告點擊資料, 根據user ID, 對應不同類別的廣告訂單 & 廣告頻道, 尋找規律性, 然後當下一個訂單投放前, 確認user ID所在的頻道類別, 進行比對投放。
B聯播網, 會隨機記錄每個用戶的行為軌跡, 它不將行為軌跡的分為有限的類別, 也不把訂單分類別, 而是給予行為軌跡(造訪的頻道, 點擊的廣告, 使用的地區, 時間區段等) 一些標籤, 複選的標籤, 目的是要用更充分的描述, 來表示user的多元性和可能性。每次訂單進來, 訂單也給予多重的標籤; 每次用戶造訪某個頻道, 也對頻道給於多元的標籤,  在這些標籤中, 透過出現頻率和關聯性高低, 分析和預測user行為, 進而投放較類似的訂單。

以上的觀念很簡單, 但是我發現, 許多人不夠聰明, 或是過於拘泥在過去的CRM, data mining經驗, 而沒有弄懂。