負面訊息也是決策關鍵（車品覺）
顧客購買的數據重要嗎？當然重要，但有時候，顧客拒絕購買的數據可能更為重要。
我曾在會議上分享一家珠寶公司的例子，他們不僅收集顧客買了什麼首飾的數據，還收集顧客看了什麼首飾卻沒有買的數據。這個案例很有意思，正面訊息和負面訊息疊加起來，便可更清晰地判斷顧客需求，從而幫助他們更好地生產和銷售。
最近我們發現，美國有家數據公司Granify跟這家珠寶公司的做法有異曲同工之妙，他們也是通過觀察顧客的「肢體語言」來了解顧客為什麼不買，同樣是從負面訊息去尋找機會點。
預測行為 影響購物決定
這家公司的口號是Do you know which shoppers are not going to buy？We do. And we can change their minds.（你知道哪些訪客不會消費嗎？我們知道，且懂得如何改變他們的想法。)
對於接入Granify平台的電商網站，Granify收集及觀測用戶整個瀏覽旅程的每一細微行為，通過每秒鐘觀測超過400個變數，以理解用戶的數字「身體語言」，並預測他們下一步的行為。一旦決策引擎判斷某種行為可能會影響客戶的購買，系統將自動彈出訊息或給出優惠來打消他們的顧慮。
這家公司的可貴之處，在於不但可以預測客戶行為，更加能夠採取行動以直接影響客戶的決定。該公司建立的Influence Lab專注於客戶行為影響的研究，通過市場專家、用戶體驗設計師和數據科學家三方的共同努力，採用消費心理學的技術及分析，以發現用戶想法並系統化地影響其決定，例如當發現用戶對運費有顧慮時，彈出購買達到一定金額免運費的訊息。該公司目前與19個國家的大型零售商都有業務合作，一些成功案例顯示，用戶轉變率可提升多達35%。
從身體語言判斷需求
這讓我想起，早在10年前，我的師父就幫亞馬遜做過這樣一個數據實驗，從一個人敲鍵盤的頻率及時間間隔，來猜這個人到一個網站是買東西抑或僅僅閒逛，以及購買意願有多強烈等。今天我們的科技已經高度發達，大家都在談論「人臉識別」，但我聽說市場上已有技術憑着一個人穿的衣服，就能跟蹤到他在百貨公司內的行為，從而收集到顧客所有的正面和負面的數據。因此，未來的零售店關鍵是能否真正從一個人進入這家店後的身體語言，如「他看了什麼、沒買什麼、最後帶走什麼」，來判斷顧客真正需要的是什麼，才能更好地滿足客戶需求。
從上面兩個例子，可發現很多時候我們不是沒有數據，而是沒想到去收集哪些數據。因此，要想用上大數據，不只關乎科技的發展，更加在於思維的開拓，只有開闊的數據思維加上先進的科技，大數據的價值才能發揮得淋漓盡致。
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