學習 Amazon 運用數智驅動打造精準推薦系統

Amazon 從賣書開始到現在什麼都賣，除了打造自有通路的優勢外，懂得運用龐大的客戶行為數據也成了它與別人不同的特點。 Amazon 利用購買紀錄、瀏覽歷史、用戶評價等數據，透過機器學習和 AI 演算將產品類型、相似消費者行為進行過濾，進一步提供客戶個人化的產品推薦。

根據 Amazon 的營運報告，其推薦引擎就佔據了整體銷售額約 35%，表示該系統已經能夠預測每位顧客的潛在需求，並在購物過程中動態調整產品推薦，不僅成功提高了用戶黏性，同時大幅提高了成功交易的轉化率，進而提升了總銷售額。

第 1 個 蒐集客戶即時數據

如果想做到與 Amazon 一樣精準的推薦系統，我們就要使用即時數據處理技術來分析串流資料，結合現在的 AI 演算，只要透過持續的數據輸入，AI 模型就能夠自我學習並進行優化。

這樣的數智驅動力不僅能讓 AI 模型更加成熟，還能縮短從數據洞察到決策的時間。舉例來說：當 AI 模型預測某一商品即將熱銷時，企業就可以即時調整庫存或進行促銷，有效避免過往因為層層討論才決策所造成的時效性問題。透過數智驅動可以提高企業對市場和消費者的反應速度，同時還能增強 AI 模型在實際業務中的適應能力，變得越來越智能與精準。

第 2 個 運用系統自動化分析

過去管理銷售多聚焦在進出貨庫存系統的變化，但出貨數據已經屬於後期指標，完成交易後才做應變就已經慢了好幾拍，所以我們應該試著採集和分析前期指標，透過分析前期指標調整企業的活動，才能運用有限的資源獲取最大成績。常見的系統包含：

1.CRM 客戶關係管理系統

完整的 CRM 可以記錄與客戶的互動、銷售進度以及挖掘潛在的業務機會，透過智能分析進一步預測銷售額以及客戶的購買行為，透過這些數據，我們就可以用於優化企業決策，從而實現精準的營銷活動。

2.ERP 企業資源規劃系統

ERP系統涵蓋了企業用來管理日常業務的所有活動，支援生產、配銷、人力、研發、財務各方面的作業。通過 ERP 的數據採集，企業就可以將相關數據做自動化的彙整和分析，不僅有助於實際銷售數字的監控，還能進一步預測供應鏈的管理，以確保產品的供應能夠滿足客戶需求。

3.第三方數據庫

第三方數據庫會提供來自外部環境的數據，例如：經濟指標、產業報告或消費習慣洞察。這些數據庫有助於擴展企業的數據來源，快速了解產業的平均值和競爭對手的經營狀況。透過 API 接口，企業可以自動連接到第三方數據庫，定期更新資料，透過分析市場情況，快速調整企業決策和資源分配。

第 3 個 將數據分析與企業決策連動

不同的企業需要關注不同的數據分析，例如：社交軟體會優先考慮用戶的參與度以優化操作流程、零售公司會跟蹤每平方英尺的銷售額以改善商店佈局。必須讓數據分析與企業決策保持一致，這樣才能有效推動數智驅動力在企業扎根。

舉例來說：A 企業的決策為提高營業額，就要設定銷售數字的數據分析，該數據分析可以關注「客戶數量」以及「客戶的每筆訂單平均消費」，透過這兩個變動因素，就能預測企業的營業額的未來走勢，同時根據實際情況進行企業策略調整，以實現營業額提高的目標。

第 4 個 進行數據視覺化分析

企業常用的 CRM 客戶關係管理系統、ERP 企業資源規劃系統、第三方數據庫都可以作為數據收集工具，例如：CRM 可以自動收集客戶行為數據，包含交易紀錄、購買頻率、平均消費金額等。

我們再運用像是 Tableau 或是 Power BI 等視覺化工具，進一步生成分析圖表，像是客戶購買行為趨勢圖、客戶群體分析圖表等，都有助於企業預測未來的銷售趨勢，同時根據趨勢優化企業的營銷策略，擴大數智驅動力的效益。

第 5 個 重視數據安全與合規性

透過系統自動化採集數據進行分析，聽起來很合理，但隨著數智驅動決策變得越來越普遍，數據泄露、隱私侵犯等風險也隨之增加。企業如果不重視數據安全與合規性，不僅會面臨財務損失，同時還可能面臨法律制裁以及企業聲譽的嚴重傷害。

1.數據加密與安全傳輸、存儲

企業要確保數據在傳輸和存儲過程中均得到充分加密，可以使用 SSL / TLS 協議加密傳輸中的數據，同時確保使用 AES ( Advanced Encryption Standard ) 或類似的加密標準保護資料庫中的靜態數據。如果使用雲端數據存儲服務要記得採用多層次的防護措施，包括防火牆、網站弱點掃描、入侵檢測系統以及多因素認證等方案，以減少不必要的風險。

2.數據隱私法規

不同國家或地區對於法規的相關規範不同，如果想在歐盟營運或是必須處理歐盟公民數據的企業，就必須遵守GDPR法規 ( 一般資料保護法 )，需要得到用戶的明確同意才能收集數據；對於涉及美國加州居民的數據處理，則需要遵守 CCPA ( 加州消費者隱私法 )，企業需要允許消費者查閱、刪除或禁止分享他們的個人數據。

需要不斷強化的數智驅動力

在現今快速變化的時代，如果企業僅僅只是採集數據並將之視為靜態的成果展示，就無法發揮數智驅動力，因為數據不只是在報表中的一串數字，而是應該被視為企業決策中的核心資源。企業必須懂得如何將數據動態化、視覺化，將其轉化為能夠驅動決策、優化流程、提升效能的實際行動。

面對數智驅動力的時代來臨，身為職場工作者可以透過 4 個面向提升數據思維：

1.理解數據的真正價值：面對問題時，學會通過數據去尋找答案。

2.實際運用數據分析工具：學會使用基本的數據分析和視覺化工具，例如：Tableau 或 Power BI。

3.培養用數據做決策的習慣：要讓每個決策都建立在數據的基礎上，同時根據數據反饋持續優化策略。

4.將數據與直覺結合：讓數據引導決策方向，但也要懂得適時使用直覺應對無法完全用數據量化的業務情境。