在介紹什麼是「 數據驅動 」以前，我們先從大家比較在國中還是高中、公民還是歷史課學過的演繹法和歸納法開始講起。演繹法簡單來說就是用已知的大前提＋小前提作為邏輯演繹出結論。在舉例之前，先跟大家分享一個冷知識：一般來說，三花貓都是母的，三花公貓出現的機率是三萬分之一，因為很少見，日本的某些文獻會把三花公貓視為幸運的象徵。日前，在日本熊本捕獲一隻極為罕見、名叫三毛太郎的三花公貓。把這個冷知識套到演繹法的邏輯裡，就會變成「三花貓都是母的，三毛太郎是三花貓，所以三毛太郎是母的」。這種三段論證法只有在前提假設正確的情況下才會成立，如上面所述，這個例子中，「三花貓都是母貓」的前提假設已經錯誤，推斷出「三毛太郎是母貓」結論當然也是錯的。
而隨著各個領域的技術不斷進步，過去的許多理論一一被推翻，地球從平的變成圓的、用進廢退變成基因遺傳，深蹲的時候不用在意膝蓋是不是超過腳尖，現在作為前提假設的理論已經難以判斷是否正確了，演繹法的實用性也大幅降低。
數據驅動 其實跟歸納法是一樣的原理？
在商學領域或是業界當中很常使用的一個詞「數據驅動（data-driven）」其實也可以說是以歸納法作為基礎的決策模式。歸納法是以觀察到的部分事實歸納出普遍的原則作為結論，像是「小花是母的三花貓，米香是母的三花貓，所以三花貓都是母的」，歸納法因為是基於歸納者所獲取到的知識、經驗作為判斷基礎，結論未必正確，但若歸納者的判斷基礎樣本數夠多，推論出一個大方向的原則已經足夠了。
所以 數據驅動 是什麼意思？
在數據驅動的決策概念下，管理階層會以過去收集到的大量數據為基礎，從數據的走勢變化預測可能的發展、描繪未來的藍圖。而這樣的決策方式因為有客觀數據佐證，可以避免歸納法中或是傳統靠著主觀經驗或直覺決策時常常出現的偏見，維持平衡，符合邏輯，確保決定的公平性及合理性。
數據驅動 的大量數據從哪裡來？
那麼作為判斷依據、這麼重要的大量數據從何而來呢？
對許多企業來說，數位化浪潮之下，首當其衝的就是與業績息息相關的行銷部門。消費者習慣改變，以前以實體店面為主的消費模式已經漸漸移轉到線上，行銷團隊在規劃行銷活動時的通路不斷增加，了解消費者的管道從原本的面對面觀察延伸到網站及社群，然而改變的不只是消費者習慣，還有隱私權意識的抬頭。配合法規，全球搜尋引擎巨擘 Google 宣布用於廣告追蹤及分析的 Cookie 即將退場，iOS 14 宣布實施應用程式追蹤透明政策，在在加深行銷團隊數據收集的難度，並彰顯第一方數據的重要性，這也是為甚麼在數位行銷的領域中，一個完整的 CDP（Customer Data Platform，客戶數據平台）將可協助企業精準洞察、維持成長。
數位行銷循環四大基礎
CDP 指的是一個完整的客戶數據管理中心，可以收集、整合、管理這些客戶數據，協助企業將數據活化、分眾、分析，配合一個企業的商務循環大約可以分成四個部分：
客戶關係管理（Customer Relationship Management, CRM）
一個企業成立之後，陸陸續續會靠著數位廣告、口碑介紹等方式獲得一些客戶的資料，一開始可能只需要一個小小的名片收納盒，但數量累積上去後，客戶關係管理平台是絕對是有幫助的。CRM 可讓企業內不同部門的同仁同時掌握客戶狀態；業務端可以更好的追蹤交易進度、維繫關係、製作業績報表；行銷團隊可針對現有的客戶資料分析、了解既有客戶的輪廓，釐清各產品的目標受眾特色。
數據治理（Data Governance）
很多人都有買過福袋，有些福袋真的物超所值，但更多的時候，福袋一打開，裡面許多不是自己真的想要的東西，花大錢買了一堆廢物，其中只有一點點是真正對自己有價值的。企業的數據也是一樣，常常花了大把時間、投入資源獲取的資料，看著資料庫不斷增加的筆數，以為業績一定會隨之成長，卻未能得到預期的結果。數據若未經過整理與清洗，混入許多無效的資料將導致數據庫中能夠使用的客戶資料比預期短少，而無效的數據資料平時佔據許多儲存空間，浪費掉企業資源。數據治理是許多企業最容易輕忽的一環，但確實執行可幫助確保數據有效性、避免重複及後續分析的誤差，是維持數據驅動決策（Data-Driven Decision-Making, DDDM）精準度、客觀性及合理性必備的工作。
轉換優化（Conversion Rate Optimisation, CRO）
對於企業來說，與客戶互動的最終目標終究是轉換。對於不同企業來說，轉換的定義可能有所不同，有的是在官網留下聯絡資訊、有的是完成結帳流程、有的可能是加入會員，CRO 如同字面，就是透過數據分析、A/B testing 等方式了解「現象的成因」，然後在行銷團隊內部討論、調整策略後，重新測試、反覆驗證，一步一步改善，以達成企業的目標。
行銷自動化（Marketing Automation, MA）
自動化工作流程則是近年來非常熱門的話題，無論在哪個部門，自動化流程都可以協助減少重複性的工作，提高團隊效率的同時，還可降低人為錯誤。行銷自動化可幫助行銷人員排程訊息推播、eDM 寄送等作業，現在許多 MA 平台還可以客製化訊息內容、根據消費者旅程設定劇本，提高行銷的精準度、確保經費花在刀口上。
不過 CDP 其實也可以分成很多種，像是基礎建設 CDP（Infrastructure CDP）、應用程式 CDP（Application CDP）、行銷雲端系統 CDP（Marketing Cloud CDP）、數據倉儲 CDP（ Data Warehouse CDP）等，未來有機會將跟大家分享這些 CDP 的區別。數據驅動決策不僅是現代管理的趨勢，更是企業在大 AI 時代持續成長的關鍵，要做到數據驅動的行銷，上面四部分就是企業的基石。
思想科技協助企業導入 CDP 已有多年經驗，在上述四個基礎循環中都與全球許多知名品牌合作，客戶關係管理有 Hubspot、Freshworks；數據治理包含 mParticle、Twilio Segment 等；轉換優化我們是 Amplitude、Mixpanel、VWO、Content Square 的合作夥伴；行銷自動化則可以 OneSignal、Infobip、Twilio、Braze 輔助您的企業。若您想了解更多，歡迎聯絡思想科技 Master Concept 的專業數據團隊！
