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作者/高端訓Cheers雜誌第205期 2017-10-01 圖片來源:stocksnap.io
若沒有發揮應用的價值,大數據再大也無效。

《紙牌屋》(House of Cards)這部得獎無數的影集,連歐巴馬也瘋狂,相信很多人都聽過或看過,它其實就是大數據的產物。

當時,網飛(Netflix)從收視用戶的大數據中發現,喜歡1990年代BBC版《紙牌屋》的觀眾,也是《異形3》、《社群網站》導演大衛‧芬奇(Dave Fincher)與演員凱文‧史貝西(Kevin Spacey)的粉絲。於是,網飛一口氣投入1億美元籌拍《紙牌屋》。播出後果然創造風潮。

《紙牌屋》打破許多人對影集的成見,像是要有俊男美女、愛情戲等等;它靠著大數據,找來20多年沒演電視影集的史貝西當男主角,看起來像是場豪賭,結果中了大獎。

第二個例子,是電影《魔球》(Moneyball)的真實案例,一個關於美國職棒球隊奧克蘭運動家隊的故事。

2001年,運動家隊預算緊縮,球星又被挖角,經理比利‧比恩(Billy Beane)情急之下找來耶魯大學經濟系畢業、擅長統計分析的助理商討策略。

傳統挖掘球星,靠得是球探的經驗與直覺,有的球探看全壘打數,有人則重視盜壘能力。明星球員的薪資都是天價,但運動家隊真的很窮,全隊球員薪水只夠付給一個洋基隊的明星球員。

怎麼辦?運動家隊認為,贏球的關鍵不是有多少明星球員,而是「上壘率」。

於是,助理先用數學模型,算出要進入季後賽所需的上壘率,再利用大數據,找出並挖角最容易上壘,但價值卻被低估的球員。

最後,這支陽春球隊竟然創造了20連勝,追平了美國聯盟的歷史紀錄。

著名的美國目標百貨(Target),也有個著名的案例。一位父親發現他就讀高中的女兒,竟然收到目標百貨寄來的孕婦裝及嬰兒用品折價券,一時火冒三丈,氣得到店裡大罵店經理。

店經理為了消除顧客怒氣,幾天後再打電話致歉,電話中,這名父親反而羞愧地向店經理說對不起,還說女兒的預產期就在8月,請再多寄一些相關資訊給她!

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