保羅•布朗

我們的工作，就是要幫助客戶找出這些想法，要做到這一點，我們就必須用簡單、直接的字眼，來解釋我們在他們的公司資料裡所看到的東西。如果我們用了像是「迴歸分析」之類的字眼，雖然對方的財務長可能一樣是內行人，但其他那些「某某長」通常就對這些數學術語十分陌生，常常一聽到就開始出神，過個十秒就已經眼神呆滯。我得到的教訓就是：做簡報的時候也要像個「廣告人」，也就是要讓人腦中留下簡單、印象深刻的意象。例如「現在時速九十公里，但在這台勞斯萊斯裡，聲音最大的是那個電子鐘。」 （那個廣告也是奧美手筆。）在這本書裡，我也會盡量使用這種風格的語言。

不要用花俏的語言，反而更能突顯這件事情的了不起：現在已經證實，只要用那些你可能早就擁有、但一直以為沒什麼用的資料，就能同時大幅提升公司的銷售量和投資報酬率（ROI）。

怎麼做？說穿了，其實所有生意都看兩大重點：供給和需求。所謂供給，就是公司該如何達成訂單（也就是滿足客戶的需求），這一點是公司自己可以控制的。像是公司的負責人會知道，每買一台新的機器，可以增加多少產能。

對於習慣左腦思考的人來說（也就是講究邏輯、熟悉金融的那些人），思考供給面的問題真是得心應手。所以，他們在這幾十年來做的就是強化供給鏈的效率、簡化流程，並且研發出各種測量方式來追蹤進度。

但另一方面而言，需求面就不是公司能夠控制的了；這裡的掌控權在消費者手上。當然，公司可以用各種方式接近顧客，但到頭來，還是由顧客/消費者/客戶來決定自己喜不喜歡。在需求面，因果關係常常並不清楚。顧客買了某項產品，真的是因為產品完全符合他的需求嗎？還是因為他很喜歡你的廣告？還是因為價格便宜？因為口碑？還是因為這些原因、或是還得再加上一百個其他原因的組合？

就需求面而言，想要知道顧客為什麼願意打電話、或是按下購買鍵，都是件難如登天的事。假設某個顧客點了你的網路廣告，然後立刻下訂；但他之所以下訂，真的是因為網路上的橫幅廣告嗎？我每天做的就是要搞清楚這些事。讀者在後面就會看到，我會運用來自供給面那些簡單、明確、有實績證明的工具，處理需求面這些複雜難解的謎團。

有了這些工具，就能讓你的業績蒸蒸日上，不只銷售量一飛衝天，利潤也能水漲船高。

而且，就算你不是公司的「某某長」（股東可是都緊盯著這些長字輩的怎麼用他們的錢），這些概念仍然至關緊要，不管是公司哪個層級的人都用得上。像是行銷和業務，就必須知道哪些人是最有利可圖的顧客；研究人員研發新產品或服務的時候，心中也必須先了解那些（可以賺到錢的）顧客；至於客服人員，也該優先處理那些對公司最有價值的顧戶/買家；至於財務部門的人，當然也總是想知道公司最新的產品究竟能不能賺到錢。只要運用下面提到的概念，就能得到極高的投資報酬。

到底能有多高？以下提出兩個簡單的例子，介紹一下我即將推薦的技巧：

•凱撒飯店集團（Caesars）靠著分析旗下飯店的顧客意見資料，就讓自己線上廣告的投資報酬率從15%大幅提升到30%。該集團應用的軟體不僅能找出網路上所有關於該集團飯店的顧客意見，還能自動將意見分類成幾十種不同類別；於是，公司就能據以調整各種方案，以及廣告的用字遣詞。舉例來說，他們發現顧客對於飯店望出去的景觀讚不絕口，於是現在凱撒飯店集團的廣告就把景觀當成主打，至於房價就不那麼強調了。

•另一個例子則是美國證券商TD Ameritrade，他們對公司首頁進行了巨細靡遺的徹底檢視之後，雖然只是對文案、設計和圖像做了非常小的調整，但新開戶的人數就大幅提升了14%。但為了這些調整，奧美團隊可是和顧客測試了每個字、顏色和設計的元素，逐一調整改進。最後發現，當時不過是把「Apply Online Now」（立刻線上申請）改為「Get Started」（馬上開始），並且將按鍵的顏色從橘色改成綠色，就讓開戶的人數立刻飆高。

從這些例子就能看出來，這本書不是紙上談兵，而是要告訴你一些實際的例子，不但已經有公司這麼做過，而且確實提升了對該公司產品的需求度。我只是要告訴你，怎樣就能如法炮製。

只要從不同的觀點、看看你手上「已經擁有」的顧客資料，就能改進以下三大方面：

顧客及競爭策略。從資料中洞察業務重點，就能知道如何微調公司關於顧客和競爭的主要策略方向，往正確的方向邁進。舉例來說，你能看出哪些是你最有價值的顧客、誰最可能購買你的產品，而又有哪些客群根本不值得爭取。

實行策略所需的細部戰術。只要能從對的角度來檢視手上的資料，就能告訴你該如何接近能讓你獲利最多的顧客並完成銷售，以及如何接近最可能成為大客戶的客群。

細部戰術的執行。資料也能讓你確認哪裡能取得最大獲利，以及何時又是執行戰術的最佳時機。

有兩個簡單的原因，可以說明為何這些步驟能帶來改進：第一，科技已經有了長足的進展，終於讓我們能夠檢視篩選所有關於顧客行為的資料，從中找出可辨別、可預測的購買模式。這些資料一直都在我們手上；但在過去，我們使用資料的方法都太過簡陋，簡直是種浪費。第二，我們現在的一切所做所為都會產生資料，因此我們終於得以窺見生意往來對象更完整的樣貌，也能看出公司現在忽略的潛在獲利。

舉例來說，我最近一次出差住在位於倫敦金絲雀碼頭區的希爾頓飯店。早上退房之後，我搭了地鐵到帕丁頓車站，再跳上希思洛機場快線（這班列車的票價是全球數一數二貴的，但還是比計程車更便宜、更快，而且還不會暈車）。

我在英國航空公司的櫃台報到，準備飛往紐約甘迺迪機場。登機前，我又先去了博姿藥妝（Boots，英國最大的藥妝店），買了四包裝的黃瓜濕紙巾，因為我太太是英國人，她說這是全球最棒的濕紙巾，而且在美國買不到（一樣奇怪的產品還有馬麥醬[Marmite]和吉百利奶油巧克力蛋，都是老英出國在外遍尋不得、思思念念的稀奇玩意）。我另外還逛了免稅店的香水區，在女店員的甜言蜜語下買了Gucci（古馳）最新款的「花之舞」（Flora）淡香水。接著，在早上起床不過三個小時後，我坐上了回家的飛機。

但在這短短的時間內，我留下的資料可是一點都不少。像是對希爾頓飯店來說，只要他們知道要查什麼，就會知道這是我在六個月內第三次入住，我喜歡在睡前來杯酒；而且就算是豪華的英式早餐正在特價促銷，我還是比較喜歡簡單一點的歐陸早餐。而如果倫敦交通局有心的話，他們也會發現我在倫敦待了一週（我買了一張週遊券），白天在城裡到處來來去去，但晚上總會回到金絲雀碼頭區。他們甚至也會發現，我七年前住在倫敦的時候，每天做的也是同樣的事情。

至於貴翻天的希思洛機場快線，在他們的資料裡應該也可以發現這是我在六個月第三次搭乘。英國航空公司也可以發現同樣的事。至於博姿藥妝，搞不好會以為我就是另一個住在外國的老英（只不過我其實是比利時人，不過娶了個英國太太），瘋狂迷戀黃瓜濕紙巾。還有Gucci，如果他們注意到了，就會發現我買花之舞香水的店裡有兩台大螢幕，上面不斷地打著這個香水的廣告。

而且，我完全沒有上網，他們就已經收集到了這一切的資料。如果是上網的狀況，就算我最後什麼都沒買，各家公司還是能追蹤我究竟點擊瀏覽了什麼。

這裡可不是要炫耀我常出差，只是要當做一個小例子，告訴你平常有多少資料是「收而不用」。當然，如果希爾頓查一下，就會知道我是他們的常客（希爾頓榮譽客會的會員），但我還沒收過他們為客人量身打造的郵件。相較之下，已經有些飯店現在已經開始運用手上的資料，會向常客寄出這樣的信：「親愛的某某先生，如果下次您再造訪倫敦，我們已經為您準備下列建議……」。博姿藥妝從來沒把郵購廣告寄到我在紐約布魯克林區的公寓，Gucci也沒寄給我過什麼購物型錄（想到我太太有多愛Gucci，沒寄來大概算是件好事）。

在我出差的同一天早上，有數百萬計的其他人也同樣產生出了同樣大量的資料。我們都一樣，使用著網站、社交網路、行動裝置、收銀機等等裝置。

現在各公司之所以還有大批資料收而未用，是因為在過去太難讓這些資料真正「實用」。畢竟，光是每天的資料量就已經大到十分驚人，所以我也還能夠理解。讓我們來談談這個量究竟有多大：先假設，我們有一個資料庫，儲存的是人類有史以來講過的所有話語。然而，如果想裝的是2012年底的全球資料量，可得把這個資料庫乘上200倍，才勉強夠用。這個量可不少，而且在未來幾年只會繼續大幅增加。

然而，過去幾年間已經發明了許多能夠馭繁為簡的工具，現在「資料太多，難以整理」已經不能再當作藉口了。

讓我們看看下面，這是一個關於策略的真實例子，就發生在我自己結婚後不久。

我們的工作，就是要幫助客戶找出這些想法，要做到這一點，我們就必須用簡單、直接的字眼，來解釋我們在他們的公司資料裡所看到的東西。如果我們用了像是「迴歸分析」之類的字眼，雖然對方的財務長可能一樣是內行人，但其他那些「某某長」通常就對這些數學術語十分陌生，常常一聽到就開始出神，過個十秒就已經眼神呆滯。我得到的教訓就是：做簡報的時候也要像個「廣告人」，也就是要讓人腦中留下簡單、印象深刻的意象。例如「現在時速九十公里，但在這台勞斯萊斯裡，聲音最大的是那個電子鐘。」 （那個廣告也是奧美手筆。）在這本書裡，我也...

附錄1 奧美互動行銷IT轉型資料分析，樂當客戶大資料分析操盤手
附錄2 大數據的迷思及應用方式
引言抓住數字，就抓住商機
第一章如何讓你的業績一飛沖天？
第二章瞄準目標：你的目標客戶是誰？
第三章尋找答案：該跟顧客說什麼？
第四章鎖定顧客：該怎麼找到他們？
第五章預算：「我們該花多少？」
第六章測量的標準：如何判斷什麼有效、什麼沒效？
第七章最佳化：有用的就多做、沒用的就少做
第八章掌握未來
致謝

附錄1 奧美互動行銷IT轉型資料分析，樂當客戶大資料分析操盤手
附錄2 大數據的迷思及應用方式
引言抓住數字，就抓住商機
第一章如何讓你的業績一飛沖天？
第二章瞄準目標：你的目標客戶是誰？
第三章尋找答案：該跟顧客說什麼？
第四章鎖定顧客：該怎麼找到他們？
第五章預算：「我們該花多少？」
第六章測量的標準：如何判斷什麼有效、什麼沒效？
第七章最佳化：有用的就多做、沒用的就少做
第八章掌握未來
致謝