資料分析師商業實戰：綜合 R 語言與行銷管理，釐清 3 種商業優化面向

你看到數據分析的職缺心癢癢，但沒有相關經驗又讓你頭痛嗎？
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資料科學能怎麼應用？為什麼企業要花那麼多錢聘請資料分析師？如果單純學習方法對行動派的你來說不夠實際，渴望從指向性更強的工作實務切入認識，那麼一定不能錯過這堂充滿行銷與管理色彩的資料分析課，讓大維與辰禧兩位資深數據顧問，從頭帶你了解商業界如何使用資料科學進行優化，而商業領域的優化主要分成三種層面：模式面的商業價值、組織面的面臨挑戰，以及決策面的循環優化。

商業價值：資料科學對商業行為的大幅改善，以零售業為例

先來談談，資料科學可以為企業帶來什麼樣的商業價值？其實，有些商業行為經過數個世紀都不會有什麼變化。比如 19 世紀的地毯市場與 21 世紀的市集的營運模式是一樣的，都是攤販的買賣與銀貨兩訖。然而，持續幾百年的商業模式不代表是好的模式，事實上存在著許多問題遲遲未改善。比如：

• 「存貨管理」難以執行：因為不清楚哪些商品好賣，充滿不確定性導致向批發商叫貨時數量過多或過少，更可能浪費倉儲成本。

• 「最佳價格」難以知曉：太貴或太便宜，不確定有沒有賣到最划算的價錢。

這些困擾在加入資料分析後都可以大幅度得到改善，讓買賣行為變得更有效率。以下提供幾個資料分析可以帶來的影響，比如：

• 最佳商品訂價：持續搜集銷量與利潤等資料，找到商品的最佳價格。

• 個人化行銷：透過個人過去的消費記錄或瀏覽喜好，達到個人化的行銷目的。

• 優化貨架成列：就連貨架的優化方向都可以透過資料分析來回答。比如，貨架       要多寬才能幫助賣場達成最大銷售量。

• 產品交叉行銷：哪些產品若綁在一起賣會比較好銷，達到產品的交叉行銷。

圖片來源：R語言和商業分析-洞悉商業世界中的資料科學

以上只是以零售業銷售端為一個例子，資料科學解決問題的強大更體現在不同階段與面向（見上圖），想了解更多可以搜尋「麥肯錫公司」發表的報告。

面臨挑戰：組織進行資料轉型時，如何克服 5 個重要挑戰

說了那麼多資料科學的好處，倘若企業真的想要開始轉型，要怎麼做呢？一般來說，企業需要經過 5 階段克服重要挑戰，才能真正使資料分析開始為企業帶來商業價值。

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