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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆ 「Big Data」(巨量資料)◆

近一年來火紅的關鍵字除了「雲端」之外，另一個就是「Big Data」(巨量資料)了。其主要原因是這兩年網路技術及創新服務(ex: social media)的興起，如目前存在於世界上90%以上的資料均是這兩年所產生的現狀可看出端倪，而這些Big Data的「處理方式」及「活用方式」即成為企業經營及價值創造上非常重要的課題。

參照Wiki的定義，「Big Data」(巨量資料)約莫從2009年開始即成為網路資訊技術產業的熱門用語，原因是因為大量UGC(User Generated Contents)與消費者使用行為Log資料的大量產生，遠遠超過原先企業內資料庫管理工具所能處理的範疇之資料集合(其中資料性質包含有「構造化資料」+「非構造化資料」+「Stream串流資料」在內)。另外，產生的資料所衍生的相關資料儲存,查詢,共有,分析,可視化…等問題的困難度，都是「Big Data」時代待處理的重要課題。而上列這些指的都還是「如何處理資料」的部份 ; 另一方面，這些大量/多種類型的資料需再經過資料挖掘(Data Mining)及適當處理解析後，如何轉化成為知識(Knowledge)，並活用於經營決策及商業應用上，這部份的Know-how更是此刻「Big Data」(巨量資料)受到全世界注目的重要原因。

本期介紹利用「Big Data」服務案例，一個是關於聲音辦識，另外一個則是線上推薦引擎:

1. Google 的「GOOG-411」計畫
Google的「GOOG-411」服務主要是類似104查號台的一種自動化服務。此服務主要目的是在透過詢問者的大量語音詢問查號的資訊Input，由機器予以自動回應，藉以收集大量使用者聲音資料，並運用處理來精進其聲音判別演算法及回應的精度。Google此一計畫並非是一個有收益化商業模式的服務，而是以收集Training Data(訓練資料)為目的的一個計畫。

2. Netflix的推薦引擎系統計畫
Netflix是美國著名線上DVD租賃業者，在幾年前Netflix曾舉辦過獎金高達100萬美元的Netflix Prize大賽。Netflix主要透過手上握有的消費者對影片的評價資料一部份對參賽者予以公開，再由參賽者各自開發出推薦系統，對於部份未開放的資料進行評價推薦預測。此案例可說是結合Crowdsoucing(群眾外包)概念，進行Big Data(巨量資料)處理及推薦的知名案例。

這邊再稍微整理一下關於Big Data(巨量資料)分析處理技術的概念，主要可包含有下列三種:

1. 構造化資料的相關處理

2. 非構造化資料的相關處理

3. Streaming(串流)資料的相關處理

今日Big Data(巨量資料)，從以往企業內處理業務型態資料時常採用的RDBMS(關連式資料庫管理系統)對應構造化資料處理之外，近年以往管理系統所無法處理的「非構造化資料」型態大量產出，例如這二，三年來，不管是Social Media所產生的大量Text Data,圖片…等，加上行動電話產生的GPS  or Check-in型態的消費者地區性資料…等，其資料量及處理複雜度比起以往可說是相當的龐大及複雜。所幸在環境上，由於處理資料環境包含ex:CPU性能，硬體面的進步以及高速處理大量資料的分散式Framework(ex: Hadoop)等軟體世界的發展與進步，這部份均促使Big Data(巨量資料)的處理與運用持續發展。

最後，對企業來說，對應Big Data時代明顯已對企業競爭力產生極大的影響，企業經營上需對應處理的範疇也大致分為以下三種:

1. 關於公司內部的資料。這部份，例如公司的POS系統及Web相關 Log的處理效率及分析的成熟度與精度。
2. 關於公司外部資料。這部份，例如透過Social Media的產出資料，分析並深化對顧客的理解並維持CRM(客戶關係管理)最適化。
3. 同時整合Stock型的資料及flow型的資料，創新商業智慧與價值。

上列三種Big Data的對應及進化，將大幅影響未來企業的競爭力強弱與否。

■編集後記

「是否能活用Big Data(巨量資料)，將左右今後企業的競爭力」。如同這句話所代表的意涵，但能否從Big Data(巨量資料)抽取出知識應用於經營上的各層面，目前企業所面臨的課題還不少。例如，假設能妥適處理&活用Big Data，對於企業端來說，將能有效強化Customer Insight精度，又例如針對不同顧客在不同通路的購買資訊及行為特徵的分析，輔於適切的推薦與分析預測，我想這些應用對企業營運來說未來重要性將持續加劇。Big Data的活用方式，將大幅左右企業競爭力的時代正式來臨!

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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆ 「Subscription Commerce」定購型電子商務◆

「Subscription」一般指的是加入定期購買的會員式制度。例如早期即有些資訊服務，使用者只要定期支付一定的費用，隨時都可利用業者端所提供的服務進行查詢/使用資料庫的販賣方式，或例如在軟體世界裡同樣支付定期費用即享有軟體使用權等，又例如在音樂領域的內容下載，期間內只要支付固定的費用，即可隨時隨地不限次數的收聽/下載音樂的利用形態等。

另外在消費民生領域，每月不同商品送到家的服務，在早期過往如郵購通信販賣業者即存在此一模式，那麼為何現在此一潮流又興起呢，筆者認為與近期由於Customer Insight的方法論漸成熟及Social Media的興起不無關係。

例如大部份「Subscription Commerce」的服務流程，首先消費者登錄網站，在決定購買與否前，網站本身會引導消費者進行與商品相關的喜好興趣度判別簡單小測驗，爾後，再依照消費者不同興趣屬性提案不同商品送府到家，最後透過消費者Review及反饋進而提高後續個人化推薦精度並同時線上促進口碑行銷循環。

這種不管是透過線上問卷，或者是透過線上資料分析掌握消費者喜好興趣臉譜(Taste Graph)的運用，無形中強化Customer Insight及Loyalty的形成機制，此種思惟與作法特別是在消費民生領域，近一年以美國為中心，每月定期扣款型態的商業模式「Subscription Commerce」趨勢引起相當多的關心與注目。

本期將介紹以「Subscription Commerce」概念為基礎的幾個網站服務案例:

① ShoeDazzle
2008年服務開始，目前已有約300萬的會員。簡單說明其服務流程是，首先會員登錄網站，在簡單回答一些問題後，即可以每月約當39美元花費訂購Stylist幫妳挑選的Box，也就是可能適合妳喜好的鞋子或包包送府到家的Subscription Commerce Model。有時幫忙挑選的Stylist也可能是演藝名人等等。

② JewelMint
JewelMint這個網站服務流程基本上與ShoeDazzle類似，只不過商品內容主要是以「珠寶飾品」為主。同樣，毎月只需付29美元，Fashion Stylist(時尚專家)就會幫妳挑選，甚至提供妳適當顧問建議的服務。

上列兩者均是先讓消費者在網站登錄過程中回答一些問題，後續則網站端提供推薦建議，此類服務過程與前幾期介紹過的hunch.com相當類似，不過在商業模式上，此類服務最後以Subscription付費的方式進行提供，可說是「Taste Graph」與「Commerce」連結的一個發展方向案例。

另外，此類「Subscription Commerce」平臺服務模式，同時具有對消費者端與品牌端提供創新價值之處。

以下簡單說明如下：

對消費者端的價值：

1. 送到府個人客制化商品顧問服務。
2. 減低消費者情報資訊搜尋負擔。
3. 過往購物習慣中未察覺的商品適合性的發現。
4. 購物元素中重要的驚奇感，期待感。
5. 品牌商品溝通效率化。
6. Review與反饋所帶來的社群群體連動感。

另一方面

對品牌端的價值：

1. 一個有效率的管道，針對每月定期付錢接受品牌商品及資訊，可視為直接Reach領域商品敏感度高的消費族群。
2. 透過消費者的反應及回饋，品牌端不僅能有效達成Customer Insight，並能快速研擬行銷策略。
3. 不只是1(試用品/商品)對1(消費者)行銷，每月透過消費者Blog Review及Youtube影片上傳，可發揮1對多的口碑行銷效應。
4. 可直接帶流量給品牌EC網站或平臺EC網站。
5. CRM（客戶關係管理）的創新作法。

最後簡單整理一下，「Subscription Commerce」所創造出的服務特徵：

1. 更多的社交元素，使得整體服務過程＆感受更能形成會員制俱樂部般的氛圍。
2. 利用Social Media上Open Graph的資料，及問卷問題，反饋機制，使得個人化推薦能更加適合消費者需求。
3. 活用以每月名人或顧問精心挑選的概念。
4. 進一步誘導消費者發表收到商品內容物的Review(Video/photo/text)可進一步誘發口碑。
5. 挑選試用商品及折價卷贈與友人，加強口碑效益。

再對照過往一些郵購通信販賣業者一直以來即是以中長期顧客關係維持為經營主軸，與忠誠度高的消費者之間的關係，進行持續性及深入性的維繫，這部份概念兩者是相通的，而近期「Subscription Commerce」更進一步利用虛擬Social Media管道的活用，進行與消費者之間的有機性連結，這部份將帶來Customer Insight的重要價值。

■編集後記

之前幾期曾經介紹過的「Taste Graph（嗜好臉譜）」的運用方式，「Subscription Commerce」加上活用「Curation」的提案型商品組合送到家，針對忙碌及資訊超載的現代人而言，相當符合生活型態(Life Style)需求，另外對應現在EC的主流方式，由消費者上網找尋訂購的模式正巧相反，也就是非由「人去找商品」，而是由「商品來找人」，業者端透過以顧問方式進行提案送貨到家的方式，此型態的相關應用，正如火如荼的展開中。

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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆「Interest Graph×Curation」應用 ◆

在對應當今情報洪流，與購物決策問題，前幾期曾經談過「Interest Graph(興趣臉譜)」及「Curation」的概念，而近來同時將這兩個重要概念相結合，並直接將分享標的放在一般消費性「商品」上，此類「人與東西」關係連結的SNS網站（簡言之就是以「商品」的”Check In”為起點，同時附加個人自身感受再與他人進行情報分享共有的平臺。 ），對於今日消費者在尋求購買資訊，消費決策以及同好分享交流上具有別以往價值產生，也因此以此概念為基礎的SNS網站漸浮上臺面。

本期將介紹以上列概念為基礎的幾個網站服務案例:

Sumally
http://sumally.com/

成立於日本，以創造建立世界上所有存在「東西」的百科字典為目標的「Sumally」，網站經營初期不乏吸引流行時尚及藝文相關知名人士及模特兒…等參與加入，開站以來名人所持商品內容等的加持，受到一定程度的注目。在2011年底，此網站針對網友「持有」或「想要」的商品登錄數已超過100萬件。

Mulu
http://mulu.me/

使用者除了自身喜歡的東西可利用Mulu進行共有，也就是「人與東西」關係之間的連結之外，Mulu這個網站的特點之一，主要還有加入主題式的尋問功能，網友可針對特定式的問題，例如說「CP值最高的數位相機為何!?」之類的問題，其他網友可以直接推薦商品項目進行回答，使得單點式的問題，可迅速獲得解答。

Svpply
https://svpply.com/

Svpply比起現在十分火紅的Pinterest開站時間要較早，而在概念上，相較於Pinterest這個網站本身並不挶限於只有Pin「東西」，任意主題均可的網站經營思惟，Svpply這個網站則是著重在「人與商品」之間的關係為主。

GetVega
http://www.getvega.com

GetVega這個網站主要是以圖片視覺為主可進行自身興趣清單(List)的一個網站。使用者在這網站上不僅可做商品比較，讀寫Review…等之外，而不只是東西，包含例如說日後有機會時想去的店，想接受的服務，會想看的影片…等等，使用者都可以清單的形式進行整理保存，做為日後的利用及同好資訊的交流。

上列介紹的四個網站，簡單來說不脫將主軸放在「人與商品」關連的情報為標的，以「已持有(have)」或「想要(want)」兩種基本概念為基礎，在使用者之間進行資訊溝通為主。如此一來，即很方便地能與自己興趣喜好相纇似的人相遇&交流，另一方向，也可能透過平臺機制，創造「驚奇」與「提案感」，發現可能自己會喜歡的東西。

目前一般型的線上購物EC網站，普遍較缺乏的即是一種「驚奇感」以及「提案」的感覺，
而一直以來這部份在實體的購物行為中卻佔有相當重要的一部份。
(近來針對這點，還有例如Birchbox.com, ShoeDazzle等定期性發送的服務業者，也是在這部份著力。)

最後對於到底是哪類的「商品」會較適合這種SNS平臺的交流呢!?
筆者認為具下列幾項特質的產品，或許在交流上會引起較大的迴響:

• 種類多元，一般來說選擇較不易的商品類型。
• 另外，價格不低，在選擇購買前通常較需參考別人經驗Review者。
• 使用者經驗的深入度會影響產品使用價值者，此時Review的參考性會提高。
• ex:家電電腦3C，旅行住宿，流行性產品服飾，Entertainment類型…等。

■編輯後記

資訊爆炸時代洪流中，找到適合自己的情報愈加困難，其解決的方法之一「關連性(Relevance)」是一個重要概念。如果能將個人「Interest Graph」透過類似社交網絡平臺(SNS)予以可視化，並以商品及服務為對象進行「Check-in(持有or想要)」並加上Curation價值，那麼不僅能達成像Amazon般的精準個人化推薦之外，並能產出兼具「驚奇與提案式」的極棒消費者體驗。此領域之後的發展值得我們持續關注。

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■最前線！Social Media Marketing運用實例
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◆ Curation◆

Curation指的是:在快速增加的情報洪流中，基於自己的價值觀與世界觀收集對自身有益情報，然後附與新的意義和解釋，之後與許多的他人共用的行為…稱之。

與Curation相關的「Curator」這個字，原本指的是在美術館或博物館中針對參訪客進行解說的解說員的意思，而在數位Social的時代，對於收集情報與資訊的內容，進一步整理/解說並附與新的價值與意義之後再與他人共有，此一過程，對於對應情報洪流中資訊過多的問題，以及為讀者篩選並遇見「對」的情報媒合問題，有機會提供最適「Filtering(資訊篩選)」的效果，也因此此一概念在海外受到各界相當大的注目。

本期將介紹以Curation為主核心概念，日本「NAVERまとめ」這個服務的案例:

http://matome.naver.jp/

「NAVERまとめ」是NHN Japn這家韓系日本公司在其所提供的入口查詢服務「NAVER」之中的一個頻道服務。主要是透過使用者群眾智慧(crowdsourcing)方式，讓網友可自身進行情報匯整與共有的UGC(User Generated Contents)式服務。而使用者可對所創造出的情報資訊以匯總的方式並進行查詢，可說是一個以提供「Curation」為主概念的資訊服務平臺。

在「NAVERまとめ」中，針對個別主題，由使用者創造編輯其相關的情報，其中可包含圖像,網址,及文章形態…等，之後再加入使用者對於內容的敘述解說與感想意見，目前已為「NAVER」服務中相當受歡迎的頻道內容。

在NAVER這個網站上主要服務營運者也提到，對於這個網站，他們希望能夠透過以下的機制步驟，進而達成並創造「Curation」平臺的價值:

1. 首先設定主題(包含可以用類別,標籤tag, 關鍵字keyword的形態)

2. 附加解說資訊，形成與此主題相關的Contest(文章脈絡)的呈現

3. 從中選擇自身認同且產生認同共感的部份，之後進一步活用此被整理的情報資訊。

4. 由於有多數的Contest的存在，而不同的Contest存在著以不同的切點基準被整理而成，也因此同一主題中也能產生不盡完全相同的資訊廣度與彈性，也因此蘊育產生與使用者原本沒預想到的資訊情報相遇的可能性。

在不斷透過上列構造的運作，「NAVERまとめ」已打造出一個深受網友喜愛的Curation Platform。

查詢與Curation

一般我們所熟知的搜尋引擎(ex:google)，以構造上來說，是以網友輸入關鍵字，然後結果列只會出現在Web上與此關鍵字相關性高的結果排序。雖說它能針對使用者想查詢的關鍵字，快速進行相關性的排序查詢，但另一方面，此查詢結果也只會出現針對此一目的明確的關鍵字所產生，而此一過程將會帶來資訊尋求上的視野定型化，而缺乏一般消費者在找尋情報過程中所需要的觀點解說性與偶然的意外性。

結語

日本知名網路評論家佐佐木俊尚在其「Curation時代」一書中曾提及， 以Contents為王的時代接下來將會慢慢移轉為Curation時代。也就是比起使用者最初初始發訊的情報本體來說，後來針對此一情報資訊的「意義以及對你來說的價值」，此一Contest(脈絡)所產生的附加意義，將會是更重要的，而Contents與Contest之間的互補結合，也將為我們在找尋資訊的方式帶來更大的價值。

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■編集後記
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資訊爆炸時代洪流中，找到適合自己的情報愈加困難，透過「Curation」的構造，更容易「遇到」適合自己的資訊。而不只是自身主動意圖尋找的資訊，對於未預期被動式「相遇」的資訊所產生的價值與感動，亦是Curation所能達成的價值。「Curation」時代的來臨，可能帶來人類對應資訊情報洪流的好解法，之後的發展值得我們持續關注。

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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆人臉辨認系統(Facial Recognition System)◆

人臉辨認系統(Facial Recognition System)指的是從數位圖像之中能自動進行人臉辨認的電腦應用軟體系統稱之。

過往在人臉辨認領域中，大部份所用的方法主要是利用從人臉的圖像中抽取出個別的特徵來進行識別。例如，首先透過人臉的大小及所組成的各個部位的相對位置，眼睛,鼻子,嘴巴,下巴..等等的認知，進而與人臉圖像資料庫進行相互對照來執行有效識別。

另外就辨識的方法而言，有分為直接將人臉的特徵以幾何方式進行比較對照方式，或者是將人臉圖像轉化成統計數值後，再將此數值與資料庫中的數值形態進行比對的方式兩種。

近期，也有一個趨勢是利用三次元空間感測的方式進行人臉的辨認，在掌握人臉整體的特徵時，運用此方法在提高辨識正確性上有一定的成效，另外還有利用皮膚膚紋等進行人臉解析的方法等…人臉辨識領域近來發展快速，漸成為各界相當注目的一門顯學。

本期將介紹Face.com，一家以提供人臉辨識為主核心商品公司的案例:

http://www.face.com

2007年成立於Israel，Face.com是一家以人臉辨識為主核心技術的公司, 特別是在將數位相機等所拍攝的照片中，自動感知人臉部位，然後能進一步使用tag(標籤)進行分類，Face.com在運用技術讀取出人臉的相關資訊精度這部份有相當不錯的成績。

2009年此公司針對facebook推出一款應用程式Photo Finder，甫一上線時即引起相當大的注目。簡單來說，Photo Finder能自動掃瞄使用者的Facebook相簿，而使用者亦不需自己下tag(標籤)的情形下Photo Finder也能自動地進行圖片中的人臉辨識。

之後同年，face.com接續推出Photo Tagger，此應用程式進一步提供使用者能在一次大量上傳的人物照片時以tag(標籤)形態進行自動識別。

另外，從2010年5月開始，Face.com進一步將人臉辨識API免費對外提供，使得其他網站開發者也能利用此人臉辨識功能API，導入在自身應用服務之內，例如Celeb-Finder/Twitterazzi、Tagger Widget、PosterYourself…等新創服務，即是利用Face.com所提供的API，架構成為其服務中重要功能的一環。

如本期所提到的Face.com，由於人臉辨識技術的快速發展與進步，加上智慧型手機環境的成熟，使用者利用智慧型手機的照相功能，一方面能產生許多創新與便利生活的服務，但在另一方面，舉個例子來說，假設一般人在馬路上即能拿著智慧型手機隨便對準一個人，即有可能可以搜尋到與此人相關的訊息，如此一來，將引發在個人隱私權上的一些爭議，此類問題將不容小看。

■編集後記

隨著智慧型手機及社交媒體的普及，例如最近掀起不小話題iphone 4S siri的語音辨識系統，以及本期所介紹的人臉辨識系統…等相關技術應用，已愈來愈接近一般消費者的生活之中。而人臉辨識技術的進步，一方面帶來許多生活上的便利應用，但另一方面個人的隱私權問題也漸漸浮上臺面。如何善用此類技術增進人們價值與福址，在運用上的拿捏，正考驗著這一代人們的智慧。

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◆        微博搜索 – 新浪微博

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◆        有趣~~網路如何影響消費者購買決策 – 數位時代–

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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆ Customer Engagement消費者參與度◆

Customer Engagement是近來行銷領域相當重要的一個概念，簡單來說指的是消費者與企業,商品,品牌之間關係的參與深入性(涉入度)稱之。另外，在語意上包含著消費者與品牌彼此之間的「連結」，「喜好度」，「忠誠粉絲度」等的意涵在其中，也就是消費者在心中情感層面上的積極性參與和行動在內。

過往在消費者對企業,商品,品牌通常以單方向忠誠度上的意涵為思考重點，近來由於網路及UGC(User Generated Contents)的興起，雙方向性地說明消費者與商品及品牌之間的參與積極性的意涵漸加重。品牌及顧客雙方依「共感性的價值觀為基礎，自主性地參與」的概念，是一種雙方向性地共有,反應的關係連鎖，從消費者角度來看，主動自主性地參與是重點，另一方面，以企業端的觀點來看，「給予並誘發顧客自主性的行動經驗」變成行銷策略主軸概念。

「消費者積極主動性地參與品牌，共有資訊及體驗，或更進一步的反應」的Customer Engagement:

本期將介紹Involver.com，一家以提供「Social Media Engagement Platform」為核心商品的案例:

http://www.involver.com/

Involver2007年設立於美國，是一家以social media運用為主提供engagement platform的主流公司，目前包含Nike, Levi’s, Coach..等全世界超過60萬家知名企業或品牌使用此公司所提供的軟體服務。

進一步來說，Involver不僅針對企業品牌端提供了在Social Media上Fan Page(粉絲專頁)的多樣applications(應用程式)，另外以Social Media Engagement Platform產品為主，讓業者在各類Social Media(Facebook,Twitter,Youtube…)上行銷活動及顧客反應率…等等的Customer Engagement統合資料，能方便有效地進行統合管理。

近來還有一個受到相當注目的新服務，那就是在2011年年中involver推出特別針對在Facebook及Twitter (social media)有口碑影響力的人，讓企業品牌能針對這些人發行「Klout Coupon」。此服務構造乃是利用Klout(一個知名網路口碑測量服務，能計測線上個人口碑影響度)所計測出來的「Klout Score數值」協助品牌發行並給予特定有影響力的人特定的Coupon服務。如此一來，品牌商在有效掌握消費者Engagement狀況之餘，更能進一步利用Opinion leader(意見領袖)的社交影響力，推高品牌消費者engagement的成果，對於品牌經營來說，有相當大的幫助。

最後針對Customer Engagement在Social Media時代，由於消費者不再只是單純瀏覽端，也會進一步積極參與品牌，舉例來說，下列所列示出的即是一般我們所常見消費者品牌參與程度的深淺程度:

- 傾聽發言(閱讀瀏覽)

- 認同(FB讚的按鈕，Twitter的RT)

- 回應訊息(陳述意見，回應品牌相關發言)

- 提出感受的疑問點

- 提出建議及相關的改進方案

- 推薦給別人

- 支援資訊給予評估者/使用者

- 再度購入

以上，透過UGC(C2C影響)及點選回應以及消費者參與的相關數據資料庫，品牌商在理解消費者的參與品牌程度將能更加科學化，這對行銷領域來說將會是相當重要的轉折發展點。

■編輯後記

與以往Mass Media(大眾媒體)所在意的Reach(到達率),Impression(露出度)的概念稍有不同，Customer Engagement是透過消費者與品牌之間參與度及關係性的強弱給予指標化，另外，由於消費者決定要購買之前的資訊搜集過程中，透過廣告及消費者口碑不同元素所帶來的影響度也測量可能，因此，品牌業者的在線廣告效果及廣告最適化，對Customer Engagement的影響也將能清楚的呈現，此將會對於數位行銷與品牌帶來更直接有效的營運模式。

亞洲　／

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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆Taste Graph (嗜好臉譜)◆

從Facebook啟動的Social Graph(社交臉譜)開始，過往buzz lab news所介紹過的包含還有「Interest Graph(興趣臉譜)」，「Local Graph(區域臉譜)」等。

關於解決情報洪流的對策方法脫離不了與關連性（Relevance）有關。

而這些Graph(臉譜)無非就是針對關連性進行解決的方法。

簡單來說，假設有A與B兩個node(節點)，而中間連結A與B的線稱之edge(枝)的話:

- Social Graph(ex:Facebook): node是人，edge是friendship。
- Interest Graph(ex:Twitter): node是人，edge是關注的興趣。
- search ranking graph搜尋引擎(ex: google): node是page，edge是link。
- Taste Graph(ex:Hunch)則是: node是人，edge是嗜好類似性。

另外，「Taste Graph(嗜好臉譜)」利用Social Media所創造出來的資料，將例如音樂,電影,料理…等不同的同好(嗜好)者進行連結並推薦，同時輔以誘導性的問卷，全面性地透過網路整體的人與整體的items，進行Mapping得出推薦的一種手法。

本期將介紹Hunch.com，一家以「Taste Graph(嗜好臉譜)」動態即時推薦之開發運用為主核心事業的推薦引擎開發商的案例:

http://hunch.com/

半個月前才被美國ebay宣佈購併的推薦引擎開發商Hunch，創業於2007年9月。是一家以” Taste Graph(嗜好臉譜)”為技術核心的推薦引擎開發商。其中的核心技術包含「 machine learning」,「 data mining」以及「predictive modeling」三大塊。透過三大核心技術的平臺運用:

「Hunch helps you make and discover great recommendations that are based on your tastes」.

上面Hunch網站的介紹，一語道破Hunch整體服務的核心價值。

在Hunch網站上，簡單來說，可透過下列四道程式，達成其服務提供目的:

-         加入會員並回答問題
-         提供Facebook與Twitter帳號連結(取得Social media data，讚，Follow..等情報)
-         以上列情報為基礎，Hunch即能動態掌握每個人的嗜好屬性，進而推薦商品
-         使用者進一步評比Hunch推薦的商品，個人推薦引擎精度將日益精準

另外，Hunch也以API的方式提供外部知名網站包含Gifts.com、Bluefly、Buzzfeed、Heyzap、ShopStyle、Milo、FanBridge…等在個別的網站上利用此一推薦引擎系統進行自家「產品」,「服務」,「內容」的個人化推薦，或是也可以在hunch.com上構築application方式進行自家產品的個人化推薦。在主要商業模式上，Hunch以免費方式提供推薦引擎，只有在促成銷售時再以抽成分潤方式與各大網站進行合作。

關於Hunch.com的營運模式，有其誔生時機點的問題。

例如，當我們思考情報洪流社會的到來，到底為我們帶來情報過量災害還是幸福，筆者認為大致取決於下列三個構造的良否:

1. 龐大資料量的持續性收集構造
2. 龐大資料量的快速及最適化處理構造
3. 處理後資料的最適推薦及呈現構造

這一兩年來，UGC(User Generated Contents)，特別是Facebook(Friends based Social Contents),Twitter(People Interest based Social Contents),Foursquare(Location based Contents)…等的發展，使得使用者資料的累積收集以前所未有的「速度」與「量」得以快速持續性地進行累積，這部份特別是在匯總收集的方法上相當自然與高明，並以使用者使用社群角度為出發點，也因此在所收集到的資料正確性與資料之間的關係性上，甚至在以網友個人為中心點橫跨網站之間的資料結合上，有著前所未有較整體的網友多元資料。這部份相較過往以單獨社群經過長期營運收集資料方式相比，可說更加全面及完整。(當然以垂直單一領域入口著重人與商品之間關係的資料庫目前還是有其在「質」與「精度」上的優勢點存在)。

另一方面，在大量資料的處理技術與環境上也漸趨成熟，特別是雲端的發展與資料處理的硬體環境不再是限制時，高速且即時大量資料運算處理與”人與資料”,”資料與資料”,”人與人”之間連結關係的處理演算法與技術，使得這個步驟的處理也變得有效率且可能。

最後，資料產出最適推薦及呈現構造的部份，由於使用者大量持續性投入資料與Network device的接觸頻率高，符合個人喜好嗜好的情報，從過去主動尋找，進展到情報在對的時間，透過對的介面，自動呈現在你面前的環境成熟(ex: mobile device)，且讓你驚喜, 感動，且得到你的反饋回應。

上列三者的鐵三角循環，終將能帶來人與情報間最適化的幸福關係可能性的產生。

■編集後記
不管是「Just Timing」或中國諺語中提到的「天時地利人和」，無非都在說明「價值創造」本體需環境「客體」與個人「主體」的「巧搭配」方能成形。而這一,二年託Social Media之福，以往在傳統鄉村鄰人世界裡，基於人的彼此熟識所帶來「知我者」的最適化商品口碑推薦的場景，擴展至網路世界中將有機會能達成。

這是一個幸福的時代或是繁忙的時代，網路所可能帶來的人類福址，號角已響起。

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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆ Local Graph (區域臉譜)

簡單來說，「Local Graph(區域臉譜)」指的是在現實的世界中，在某一共同時點關於「場所」與「位置」，彼此共有關係為主的一種概念。

在iphone的人氣排行apps中，我們常見以LBS(Location Base Services)為主，或是以社交性(Social)為主的服務。另一方面，同時結合地理位置(LBS)*社交性(Social)兩者概念所發展出來的app服務，近來也受到相當大的注目。

舉凡大家所熟知的「地點Check-in」服務，例如知名的「FourSquare」, 「MyTown」,「Gowalla」等，其在LBS為主的概念服務之外，亦添加了一些Social的元素在服務裡面。而又例如，同時使用某app的不同使用者，在同一時點在附近時，能彼此交流強調即時性互動等的服務也一一出籠。

上列服務中，有些透過Check-in服務取得店家Coupon…等，近來在實體帶客行銷上的相關應用也不少。

本期將介紹日本企業colopl所推出的，一個與「Local Graph(區域臉譜)」相關很特別的手機遊戲案例:

http://colopl.co.jp/

colopl這家公司，主要營運內容是以利用「位置」資訊做為溝通服務的一家公司。特別是目前的主要服務「colopl」，是一款手機中的虛擬空間結合使用者實際上實體移動的一款手機遊戲(虛實連動)，也就是說以使用者每天在物理上外出移動同時結合手機娛樂方式來提供服務。

這一款人氣手機遊戲，截至目前為止在日本使用者已高達200萬人。

遊戲Concept主要有三大塊:

1. 登錄自己每天出門在外時移動的位置情報(Check in)。
2. 依照所移動的距離可獲得線上貨幣「プラ」。
3. 利用獲得的線上貨幣，育成自己的土地城市「コロニー」。

以下將進一步說明此款手機遊戲內容的一些細節。

首先使用者透過行動電話的GPS記錄移動距離，每移動1km使用者即可獲得線上貨幣「1プラ」，而透過利用這些累積的「プラ」，使用者可以蓋建築設施，增加土地城市居民，形成自己的「コロニー」。另外， 外出時，如遇見使用此款app的使用者時，也可以進一步拜訪參觀這些人的コロニー，進而與之互動或者是交易，也因此此款Game亦具有相當程度的社交特性(Social)。

最大特點與Business Model: 活絡區域經濟

另外，為了促使使用者能常外出移動走走，此款手機遊戲，更進一步與日本全國各地的旅行社，電車交通運輸機構以及各地具特色的店家共同合作，例如，當使用者在所配合的店家購物滿一定金額時，即可獲得稱之為「コロカ」的卡片，內含一組序號，使用者只要輸入此一序號，將可獲得只有在當地才能有的數位寶物。

透過此一構造設計，容易增強並促使一心想要收集各地數位寶物的使用者也特地為此目的，外出出遊並光臨某地區店家，此舉可說是On-line to Off-line的一種促進實體業務商機推廣的有效做法。對於地區型觀光景點的經濟活絡，有一定的帶客助益與活絡效果。

■編集後記
此款手機遊戲將使用者外出移動以娛樂的方式為切點增加使用者價值，並透過「Local Graph(區域臉譜)」在與人互動之中同時將使用者帶往商家進行消費，並透過「コロカ」的卡片機制，確認帶客效果，最後以分潤的方式建構其商業模式。

另外，其將使用者旅遊外出景點這件事，附予進一步娛樂性的消費者價值，並有活絡區域性經濟的效果，是一個相當有趣的案例。

亞洲

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■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆ Attribution Management購物前要因分析◆

「Attribution Management」指的是到達廣告行銷最終指向的目標轉換點(Action, ex:商品購買動作)， 對於消費者在那之前的行為路徑全盤進行測定，並求得其中各個行銷方法所帶來對於購買的貢獻度，並基於此方式進行最適化的廣告預算的分配稱之。

聽起來好像有點難懂!?

舉一個常見消費者在網路上的瀏覽行為路徑例子來說明或許就較清楚些。首先消費者最初可能因為看到網站上的展示型廣告而對某商品產生了初步的興趣，接下來，或許他就在網站上輸入了幾個不同的關鍵字進行相關商品的查詢與比較，之後再透過部落格或口碑,SNS網站查評價後，最後再到自己認為最想買的網站進行購買行為。

在以往，對於廣告活動最後指向的目標轉換點，多半隻注意到產品購買前消費者點閱(Click Through)的那一步驟，就認定是直接產生貢獻效果的來源，其實消費者在那之前可能已接觸過其他有關此產品的展示型廣告,促銷相關資訊或口碑，其實這些過程都有可能間接性地對於消費者進行目標轉換行為(最終購買)有其相當的貢獻度在。

而近年之所以此領域開始受重視，除基於是消費者在購買商品時，較合理的行為推論是之前歷經許多資訊來源最後才進行所謂的購買之外，消費者的行為路徑與態度的變化，也因為網路技術的發展(ex: behavior log與ad networking機制)在分析理解上變得可能。也因此「Attribution分析」此種最終購買前路徑的「要因分析」應用在整體廣告預算的最適化分配上，其重要性也就愈來愈大。

本期將介紹日本企業ATARA及Fringe81共同合作的案例:

http://www.atara.co.jp

http://www.fringe81.com

首先這兩家公司在「廣告配信最適化」領域一直以來即提供相關的顧問及系統方面的解決方案。近來，由提供Attribution分析技術主體的ATARA以及提供瀏覽者View Data的Fringe81，兩者結合開始共同推展「Attribution Management」相關的Solution與顧問服務。

市場的可能性及背景

如同上面所提及，此「Attribution Management」領域近來之所以受到關注，除了AD Technology的進步及消費者行為路徑解析方法的進化之外，還有底下的幾點潛在需求也是相當的重要。

1. 廠商發現，縱使直接追踨轉換率，也無法增加最後Action的數量。

2. 而為了增加Action的數量，不只是最後直接性的轉換資料，在那之前有關引發消費者行為變化誘因的資料也需要特別理解。

3. 如果能夠全盤理解這些資料，那麼在行銷預算的分配上將更能最適化。如此一來，對於增加目標族群消費者的轉換可能性亦可增加。

有鑑於此，上列業者開發出模型化的方法，去計測「Attribution」

舉例來說有下列三個基本概念:

1. Attribution Score: 針對所有轉換購買之前所有媒體導入的貢獻度個別給予測定評分。

2. Attribution CPA: 各導入媒體的成本依Attribution Score為分子進行Attribution CPA的算出。

3. Attribution Rank: 將Attribution CPA依效率最適化的順序排序

如此，一般業者(或媒代)即可依上面邏輯進行廣告預算最適化的配分。

■編集後記
之前在網路廣告行銷業界，例如關於展示性廣告(Display AD)對於使用者搜尋(Search)行為的影響..等議題一直被討論著，諸如此種與消費者行為與態度的計量方法相關的課題，隨著Ad Technology的進展，也為此領域與業界帶來了新的轉變契機與革命，同時也促使本期討論的「Attribution Management」這個領域的相關應用發展正如火如荼的展開進行中。

亞洲
◆ 陸賣家怒 網路版攻佔華爾街 - Yahoo!奇摩新聞

◆ RT@yesonline 出版最大手の講談社も経営危機？　終わりなき出版不況

◆ Shopping 2.0: Interactive Hangers Used In Japanese Clothes Store (Videos) | TechCrunch

◆ 喔~出版及entertainment子公司MediaFactory由recruit賣給角川! ~~角川、リクルート子會社を80億円で買収 ：日本経済新聞

◆ リクルート社が生んだ「グーグルキラー」新検索サービスに勝機はあるのか | ニコニコニュース

歐美
◆ Facebook And eBay Team Up To Breathe New Life Into Social Commerce | TechCrunch

◆ Inside Facebook • Facebook Roundup: Privacy, Echo Nest, Music, Wal-mart, Ooyala, BrightApps and More

◆ Bit.ly Wants To Predict The Future With Realtime Social Search | TechCrunch

■最前線！Social Media Marketing運用實例

◆Data Visualization(資料視覺化)◆

「Data Visualization」，依照wikipedia的說明，將人類無法直接「看」的現象,事象,關係性等，透濄圖/表/圖像等工具將之表像化，整體呈現出使人可以直覺理解並從中發現.解讀現象的模式，例如將高次元空間的多元資料，以二次元平面或3D的方式呈現出來。
隨著網路發展，特別是UGC(User Generated Contents)群眾智慧資料的大量產出，資料的匯總方法，分析處理與意義的理解(資料可視化與商業智慧)變成一個非常重要的課題。

在實務上，大量圖像與影像的產出，一方面將這些圖像影像轉換成數位元資料化技術進展的同時，與此概念相對比的，即是將龐大的資料予以圖像化/影像化呈現的領域，也就是本期所謂的 Data Visualization(資料視覺化)。

簡單來說，如何將龐大的資料(ex: live log,UGC…等)匯整, 表像化，並以簡單視覺化的方式呈現，將會對於使用者來說針對資料理解有不同的洞悉，解讀以及感受。
如同近期facebook所改版新概念的Timeline(個人時間軸)版面功能中，Data Visualization(資料視覺化)技術，其實在背後扮演了相當重要的角色，今日資料洪流的時代，此一領域的重要性可說是與日俱增。

本期將介紹跟Data Visualization(資料視覺化)相關google的「Public Data Explorer」以及日本「vizoo」等兩個案例:

在Google Labs上公開的「Google Public Data Explorer」
http://www.google.com/publicdata/home

「Google Public Data Explorer」是Google利用 2007年從Gapminder購併的Trendalyzer技術所推出的Lab產品，在去年3月於google labs上公開。此一服務主要是利用世界銀行以及經濟協同開發機構(OECD)所公開的資料為底，使用者可簡單利用這些資料進行製作不同類型的視覺化圖表，其中包含折線圖,長條圖,以及活用google map的分佈圖…等等，事後並可將製成的圖表坎入自家網站或部落格中。
舉個例子來說，你可以透過此工具，簡單拉出各國GDP與平均壽命之間關係的分佈圖，並能同時以時系列的角度進行深度觀察，相當的方便。

另外一個案例是日本Fillmore Advisory這家公司所提供的Data Visualization(資料視覺化)服務工具vizoo。
http://www.visualzoo.com/

下列的影片連結，可簡單瞭解vizoo所提供的基本服務內容。
http://www.youtube.com/watch?v=IhZXA9U29NI

簡單來說，vizoo可針對例如上市公司的財務資料，股價‧外匯等市場資料，以及經濟指標等等，依照使用者所選擇的期間及指標，進行圖表化的製作。
另外，使用者所做成的圖表加上標題及簡單說明後不僅可保存在自己的MyPage中，另外只要是點選設定為公開，並針對所做成的圖表加上相關的「標籤tag」，即能更進一步與其他使用者間進行圖表情報的共有。

還有，他們也針對企業級用戶，推出付費版的「vizoo Custom」服務。簡單來說，這是一個能兼具商業智慧性質及業務效率化的工具。從資料查詢開始->取得資料->分析‧檢證假說->製作Output->監控(monitoring)等一連串的程式均能透過「圖表」來完成，相當方便。

■編輯後記

人是一種視覺化的動物，對於圖表以及一眼能直覺瞭解現象的過程，有時即能快速地感覺，並進一步進行有效的理解與判斷。而Data Visualization(資料視覺化)技術領域，即是幫助人們，將看似無法理解（有時連看都不知怎麼看）的資料轉化成有效可理解的溝通訊息，此對於現象與問題的進一步判斷，溝通，傳遞以及整體的理解，均可帶來超乎想像的價值。今後此領域在Web行銷上的應用預期將會愈來愈多。