時代在變，消費者的心態也在變，所幸科技與技術的進步快速，讓數據和市調服務公司能透過多元的分析工具，緊跟目標客群變化莫測的消費足跡；但要如何選用工具、善用收集到的數據？又該如何描繪消費者輪廓，才能為品牌帶來商機呢？

去年9月，Facebook坦承「影片平均觀看時間」的紀錄方式錯誤，數據被嚴重高估；同年11月，Facebook又發現觸及人數的演算系統出問題，引發不小的反彈聲浪。為了挽回廣告主的信心，Facebook不只更新了衡量工具，還增加美國市調公司comScore、Nielsen（尼爾森）等第三方認證，並持續研發新的演算方式。

Facebook作為社群網站龍頭，不僅是品牌與消費者接觸的重要管道、產出大量互動數據的平台，同時也是品牌的行銷工具，兼具「被分析」與「分析」的角色。因此，當演算機制稍微出差錯，便會牽一髮而動全身，影響品牌的行銷投放預算，以及廣告的產製內容。

有賴於科技與網路的快速發展，人們處在一個隨時隨地都有大量數據產生的世代，各式各樣的數據分析工具也油然而生，如何從龐雜的數據中挖掘有價值的資訊，並將其洞察或預測結果，套用到品牌的行銷策略上，為品牌精準找到目標客群、開創商機等，都成為各家行銷公司或品牌，努力求解的核心問題。

《動腦》這期的產業特別報導，為2017數據、市調公司大調查，共有46家公司參與調查；讓我們一同來看看，這些公司如何看待台灣的消費市場發展，他們又如何透過新的研究方法或分析工具，協助品牌觸及目標客群，讓變化多端的消費者行為不再難以臆測？

「它抓得住我！」 準確鎖定目標客群

東方線上執行長蔡鴻賢，以東方線上所提出的「近。未來消費者」洞察為例，說明現代消費者的變化速度非常快，尤其受新工具和新科技的影響，讓消費者進行消費時的滿足感被切割、數位化，比起過去所要分析的面向變得更廣，且不受時間與空間的局限。

因此，在這個「近。未來消費者」的時代，品牌不僅要拉近和消費者的距離，還要懂得將複雜的數據簡單化，實際應用在解決品牌問題上。因為消費者變化速度越快，代表市場的變化週期越短，如何掌握消費者「下一步」的變化傾向，成為致勝關鍵。

◆ Isobar X Amnet 一次購足媒體版位

傳統的媒體採買，無法做到僅用一筆預算，便一次性購買跨媒體的版位和曝光頻率控制，也無法精準鎖定目標客群，造成曝光成本的浪費，且成效日益不彰。有鑑於此，電通安吉斯集團旗下的Isobar（安索帕），找來Amnet（安納特）團隊合作，攜手為美商華納兄弟提供解決方案。

華納希望可以善用單筆預算，買到除了一般入口或新聞媒體以外的優質電影網站，像是雀雀看電影、左撇子電影館等；於是Amnet採用獨家的廣告服務「Spectrum」，協助華納一次買齊跨足入口社群、新聞、時尚、電影等不同類別，近22家優質媒體的流量與版位，並將目標客群精準鎖定在18～34歲，控制曝光頻率2次以內，不僅提升平均觀看完成率，在廣告投放上也更加符合成本效益。

◆ 大數據企業 美妝品牌粉絲互動力分析

根據資策會的調查，高達81%的消費者在購物前，有使用網路搜尋口碑訊息的習慣，包含部落格推薦、Facebook分享、論壇討論等社交媒體；其中又以30歲為分界，21～30歲的小資女喜歡閱覽美妝社群，觀看他人使用評價，並無固定的關注品牌，30歲以上的熟女，則多有固定使用的品牌或產品，品牌忠誠度較高。

因此，如何透過社群經營打動年輕族群，培養其逐漸成為品牌忠誠者，將是數位世代重要的品牌行銷課題。大數據企業執行長何佳玲進一步分享，根據大數據企業的美妝品牌粉絲互動力分析，發現各美妝品牌在Facebook中的粉絲專頁經營，以CHANEL香奈兒粉絲數最多、Bioré Taiwan蜜妮互動量最高、AVON Taiwan雅芳粉絲團的貼文數最多。

大數據企業將分析梳理出四點結論，但細看後不難發現，除了適用於美妝品牌，套用到其他產業也是如此：

1、代言人是美妝品牌的行銷大使，帶動粉絲互動力高。

2、用社群增加品牌好感度，主攻潛在的年輕顧客。

3、當美妝保養品的文字宣傳太過商業化，粉絲易對文字較無感。

4、美妝品牌用對關鍵字，有效帶動產品曝光與粉絲串聯。

趨勢持續延燒 數據服務公司的未來發展？

延續去年大熱的科技趨勢，像是物聯網、AI人工智慧、機器學習、AR／VR、大數據等，今年依然備受討論；東方線上蔡鴻賢認為，不管趨勢怎麼發展，都還是得回歸到一個核心問題──如何用來解決問題，並滿足消費者和客戶的訴求？

貝立德數位本部協理吳宗霖也提及，目前在台灣有許多數據服務公司，在談論大數據時容易誇大成效，但其實大數據的重點，應該是在目前的工作或服務上，是否可以透過數據管理達到解決問題、提升效率、服務升級、成本降低等目的，而不是對大數據有過高的錯誤期待。

◆ 大數據X AI人工智慧 加速資料運算與串聯

Appier首席資料科學家林軒田，指出資料是加速AI發展很重要的一個原料，未來只要是會產生資料的地方，就有AI可以發揮之處；AI可以看到人腦所看不見的洞察，尤其在商業領域，可以用來整合異質性高的資訊，做多面向的分析，對於企業來說會是「很好用」的工具。

林軒田提到，不論是在技術、市場應用或是人才，都看到台灣產業已慢慢具備AI或數據驅動的觀念，願意投資人才與資源，但大部分客戶有了AI「思維」，卻不知道下一步該怎麼走。因此，Appier透過串聯資料，希望協助降低企業使用AI的門檻，並呼籲企業若想讓AI發揮最大效能，就應備有明確的目標，以及充足的資料。

宇匯知識科技也分享洞察，認為如今大數據的發展，勢必與AI結合，且須透過實際應用驅動資料與機器學習，帶動服務的發展。當大數據與AI的結合越來越受到重視，除了可透過資料瞭解整體的服務樣貌，更可以深入到個人化的部份；舉例來說，智慧家庭透過數據的分析，能夠紀錄家人回家的時間、偏好的冷氣溫度，或是燈光配置，並運用AI整理出上述數據，即可客製化，滿足不同的需求。

【本篇未完，完整請見 動腦2017年10月號】