我們會被大量數據淹沒嗎?
在數位轉型的浪潮下,我們將焦點放在數據分析的重要性上。過去,各行各業常透過問卷等人工方式收集數據,試圖了解顧客的需求和喜好,以改善保險產品,達到滿足顧客需求、產品銷售的雙贏局面。
然而,人工操作的效果有限,資料量少且難以發揮完整數據價值。隨著數位時代的來臨,顧客的每個行為都會產生數據,這同時提高了數據量和準確度。然而,面臨的問題是如何有效地利用如此龐大的數據?
這就是數據分析工具的重要性所在。接下來,我們將介紹市場上最常見的兩大分析工具:
分析利器大比拚
Power BI
Power BI是Microsoft的BI工具,最大的優勢是能夠輕鬆地與Office系列等工具整合。許多公司會選擇與Office系列一同購買使用。此外,Power BI的操作難度不高,只要會使用Excel就能上手。因此,它是目前商務使用率最高的工具之一。
然而,Power BI也有缺點。例如Desktop版不支援Mac系統、線上版功能不完整、美化功能有限,而且瀏覽者也需要下載Desktop版或者付費才能閱覽。儘管如此,除了系統相容性外,Power BI沒有其他嚴重缺失,因此大部分公司仍然選擇使用Power BI進行產品開發等商業應用。
Tableau
Tableau在視覺效果方面優於Power BI,它能夠連接的資料源非常多,且使用者社群非常活躍,方便提問和學習,因此使用人數也相當多。
然而,Tableau主要以分析為主,需要事先將數據整合處理才能使用,而且操作相對較為不直覺,對於無數據分析背景的人來說較難上手。此外,它的免費版有一個致命的缺點,就是所有資料都會公開在網路上。考慮到資訊安全問題,如果用於輔助產品開發,就必須購買每人每月75美金的付費版,相對而言成本較高。
最後,我們用表格簡單總結一下Power BI和Tableau的特點:
Netflix的成功之道:Data的極限在哪邊?
數據分析工具的優勢不僅止於此,它們能夠為企業帶來哪些實際好處呢?讓我們看看數據分析是如何幫助Netflix提供更好的用戶體驗的。
當你在下班後想放鬆時,打開Netflix。首頁上推薦的電影引起了你的興趣,於是你點擊了進去。在觀看完畢後,你感到非常滿意,封面吸引人,演員出色,劇情符合你的口味。而片尾還推薦了其他你可能喜歡的影片!這樣的良好體驗使你決定繼續訂閱Netflix會員。
所有這些看似巧合的元素實際上都是你和Netflix數據分析團隊共同努力的成果!
用戶的使用記錄提供了大量的數據,Netflix利用這些數據來分析用戶的喜好,並以AI算法精確推薦更多用戶可能喜歡的影片。正是依靠數據分析,Netflix才能茁壯成為現在的影音串流巨擘。
Netflix的成功當然也可以應用在其他產業。如果將數據分析應用於例如金融業保險產品的開發、餐飲服務、電商等行業中,無疑將為產品經理帶來巨大的效益。更有甚者,將現在最熱門的話題「生成式人工智慧(AIGC)」技術融入其中,勢必將帶來高效導向的各行業產品開發的新浪潮。