OneAD 如何靠資料科學家,提供大平台之外能夠跨通路的資料驅動決策

作者 | 發布日期 2019 年 01 月 22 日 11:59 | 分類 數位廣告 follow us in feedly

資料科學家被譽為這一世紀最性感的產業,在各行業的重要性越來越重要。OneAD 的資料科學家業怡鎮 Ethan,整場訪問面對提問者,一邊聽著打字的聲音,一邊研究筆電背面貼著的貼紙,到底跑了哪些活動和社群。Ethan 回答訪問者關於資料科學,以及在廣告的應用,也逐步為科技新報的讀者,揭開資料在現代數位廣告中的神祕面紗。



新世紀最性感的職業,資料科學的前世今生

由於資料科學是新興領域,並沒有固定哪個學系出身就能說是資料科學的專家。即便像是 Ethan 常常需要到台灣資料科學的社群出沒,是再自然不過的事情,彼此交流切磋最新技術,也算是工作的一部分。

Ethan 說資料科學起源於資訊科學領域,本來資訊科學就在處理資料,但資料越來越多,加上演算方法更為精進,於是資料科學這門專門領域就誕生了。資料科學的誕生也造就資料科學家這一工作,用科學的方法,用大量資料建立動察,建立模型,最終解決提出來的問題。

很多人常會進行的網路購物,網路購物也造就資料科學的發展。像是電子商務的始祖 Amazon 率先做出推薦系統,最後變成所有電子商務網站的標準功能配備,不論是桌面版網頁還是行動版網頁,或者 App 中的購物畫面,都會有這項功能。購物車的設計也是類似狀況,鼓勵消費者將有興趣,但未當下購買的產品放入購物車,資料科學家才有數據能夠分析消費者的購物喜好,最終才能想方設法刺激消費者的購買慾望。

現在比較容易在廣告和電子商務領域看到大量資料科學家的身影,因為這兩個領域投入比較容易看到成果。其他領域的話,像是自駕車、智慧製造則看不太到,原因是需長期的投入。

不過 Ethan 說自駕車算是資料科學集大成的領域,像是大量便宜的攝影機配置在汽車上面,錄製大量影像。車子鏡頭錄下影像,再用影像辨識演算法,處理車子行進方向遇到的號誌、標誌還有潛在障礙物,再來讓車子決策是否要轉彎、停下來,或是繼續前進。可以說資料科學,是目前自駕車風潮當中相當重要的學科。

如今各產業資訊化程度已經越來越高,就不只有網路購物需要做數據分析,像是近來火紅的 Fintech 議題,銀行核發信用卡,決定額度,都可以用到資料科學,來協助行員做出上述事務的決策參考了。

資料科學在電商,分析消費者以及採取不同的行銷目標

在電子商務公司上班的資料科學家,常運用顧客價值分群 (REM) 來分析手上的消費者面貌。包括消費者最近消費時間、消費頻率、購物花費價錢,用這 3 項資料建立 3 個維度的模型。具體來說像是離上次購物距今的時間,花錢的數字,消費頻率,高、中、低去排序。最後變成 3×3 的矩陣模型。

具體的例子,資料科學家觀察到消費者購物頻率不高,但一次下單出高單價,比如說結婚紀念日禮物,這時候購物網站就可以發訊息提醒消費者有可以買的物品。

網路購物廣告也與一般廣告有設定主打的對象,還有預期的效果。舉例來說有時候消費者已經買了某個品項,近期不大可能再次購買的狀況,卻仍然看得到廣告的狀況,其實是廠商有其他的意思。比如說要目標是提升公司形象,打廣告並不是浪費錢,最終目的是要深化品牌在消費者心中的地位。

資料科學家的工具箱

至於資料科學家常用工具,整個資料科學家的作業期,前期需要收集資料,資料進來之後需要建模。談到資料科學常會提到是用 R 還是 Python,那是中期資料整理的部分。後期要建模,上線之後測試,還有視覺化。資料科學家在每一階段都有適合用的工具,前期像是 Keras、Scala、TensorFlow、PyFlow,中間過程則最常用Pythoon、R,後期資料視覺化部分則有 Tableau,自刻的話用 d3.js,Apache Superset、Kibana、Banana 等工具。

Ethan 強調工具就只是工具,最重要的是基本概念。資料進來,如果輸入不健全的資料,建模變成無意義。舉例來說,要建立消費者會不會購買的模型,如果輸入的資料都只有買的記錄,那建出來的模型就是會歪掉了。工具只是工具,重要是概念,資料要均勻化處理,才會做出來有意義的模型。

Ethan 說資料越來越大,以往一天一百萬筆資料,用單機採用資料庫方式,就能跑得動。如今現在這時間一天 1GB, 2GB ,甚至多一點一天有快 1TB 的資料,單機已經無法負荷的了。所幸雲端運算很普及了,只要向 Amazon 這類的雲端業者租用服務,依具租用時間去計價,不用像早年得自己建立叢集式的架構,在上面用 Hadoop 分析建模。雲端也省下維護的人力,有運算需求時再打開就好了。

Ethan 給想要踏入資料科學領域的人的建議,網路上有相當豐富的自學資源,各項應用也容易用開源方案組合出來。但是要做資料科學研究的話,有學科背景如數學、統計,會比較容易進行。

OneAD 提供好的廣告技術方案,比兩大業者更為開放的廣告生態系

最後免得不了談廣告與內容產業的關係,該怎麼設計廣告版位,但不至於破壞使用者體驗。OneAD 表示美國有 25% 的網路使用者裝擋廣告套件,德國是最誇張達到 80% 的裝設比率。

線上廣告目前最大的兩家業者,不論在台灣還是國外,佔了六成以上的數位廣告比例。Facebook、Google 自己仗著自己生態系相當大,而築起圍牆花園。OneAD 的方案能做到跨通路的工具,行銷人員能夠做到真正的資料驅動的決策。

OneAd 相當重視夥伴 ,彼此合作達成整體市場的健康狀態,彼此透過資料交換與共享,擴大資料應用的面向業界。相比兩家大業者,他們有用戶登入的資訊,OneAD 的方案沒有有些人擔憂的隱私問題,比較沒有那麼侵略。

OneAD 強調他們提供的影音廣告方案,並沒有不是要取代誰的目標,而是提供內容商以及廣告主提供更多選擇。媒體得到優質的廣告內容,不干擾閱讀體驗,廣告主不會擔憂投放廣告在奇怪的地方,傷害品牌名譽。

( 首圖來源:OneAD)

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