Omni-Channel融入消費者行為 巨量資料分析不再只是黑盒子
顏：其實剛剛蔡提到一些觀點，我也非常有感觸。關於「看資料(data)」這件事情，從以前只要求有數據就好，到目前累績到小數據，至未來可能變成大數據的海量資料。不管演進如何，客戶都覺得，既然媒體有這麼多資料，為何媒體不直接提供？或是有報表以外的分析可參考？
但對媒體而言，這些資料為什麼還不對代理商、客戶完全開放？為什麼媒體要視為黑盒子裡面的秘密呢？我認為，資料的解讀是很重要的，若無法正確的剖析數據資料，就會產生偏差，就如同蔡前面所提到的，不能以先入為主的觀念看待。況且大數據本身內涵已無法只是看圖說故事，也並不是期望來驗證之前的想法。而是我們希望更深入的挖掘數據深層的意涵，來完整呈現數字分析背後的樣貌。
蔡：我覺得數字跟觀念落差就像是，若相信數學與國語這兩科分數高的人才是好學生，成績單上就只會在乎這兩科；但如果相信五育並重才是好學生的人，就會去在意自己的總平均分數。
其實目前數字及觀念的一致思維，最能完整涵蓋的就是「Omni-Channel」這個概念，當消費者在接收媒體資訊時，不分電視、桌上型電腦、手機…各種載具，而是無形之間融在全媒體的環境中，所追求的是不管廣告主使用什麼媒體都能掌握消費者連續的behavior。所有的data都無法被切割也不應該只看單向結果就下定論，必須全輪廓地觀察消費者連續性的整體行為模式。
「Omni-Channel」的概念下有一個很重要的分析概念是attribution model。我們在觀察，這段期間消費者每一個媒體contact的行為中間，廣告主所期望結果和貢獻度會是什麼？有可能我們從來不會覺得去點擊任何一則新聞，對最後的成效是有幫助的，可是卻從分析裡發現這是一個很重要的助攻，甚至大大影響成效的結果。因此我們講的其實是一個attribution，希望看到的是全面的整體分析。
顏：「Omni-Channel」嚴格說，是一種因為媒體發展與使用者行為串聯，所發展出的媒體成效整合，這的確會存在於整個媒體環境的變化沒有錯。但以台灣現況來說，大部分的媒體目前所能掌握到的資料分析可能都非常單一及片面。因為全面性、整合度不夠，若只對片面的資料分析解讀會有風險。
然而對代理商而言，這些資料來源可能都極為片面或是單位標準的認定不一致，所以客戶又將如何運用此一發展變化，徹底改變選擇媒體時的步驟或是標的物？或許可以透過代理商的力量或系統機制將消費者在這環境裡引發、觸及廣告的連續行為獲得紀錄並觀察最後的成效從何誕生。
蔡：對我們來說，網站本身的分析是很重要的一塊，但我要往前推測到媒體端，未來tracing code正確性跟完整性的使用是非常重要的。例如，廣告主若面對10家媒體都要求裝tracing code時，該如何因應這樣的問題。我的建議是，若有一個solution可以只裝一次，且其他的code都可以包含其中，不但便利，又可以同時掌握不同媒體觀察的結果，彼此合作將各方資料的串接，把整體廣告效益提升到最高。
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廣告主態度開放 共同促進跨媒體跨平台的數據分析
顏：以AD Network來說，其實在數據資料及各個網站類型涵蓋已擁有非常高的完整性，但在我們努力朝數據探究方向挖深時，發現一件事情，即使媒體的力量再完整、再強大都還是不夠的。因為媒體與客戶手中各自擁有其business intelligence，而這些資料可能有流量、點擊、物件、位置、形式甚至廣告聲量、時間或載具…等。其實應該將彼此資料相互對應透過跨平台的整合與數據交叉比對，獲得一個最完整的數據分析樣貌。
就像蔡剛提到的，對客戶來說最終是要達到business goal，所以客戶也應該將這些資料開放出來，以達到完成雙邊資料的整合、跨媒體、跨平台的分析以及找到一個最好的媒體建議，這將是一個大工程。就我們的觀察下，這幾年廣告主對於願意置放tracing code這件事的態度越來越開放，對於數據分析結果的期待也更高。因此若廣告主的反應可以成為媒體的參考值，如此一來一往反饋的互動，這些珍貴的資料也能夠幫助媒體不斷的訓練，將這些資料變得更有價值，而「時間區段」的累積也將是一個很關鍵的因素。
當媒體擁有這些數據資料後，遂而發展新的廣告形式，並能依照不同需求提供客戶更完善的服務及規劃，未來不管在廣告形式、版位呈現亦或價格上面都會呈現一個動態的形式，期待這可以成為未來媒體的趨勢。
蔡：其實我覺得未來資料整合，將會打破過去媒體單一或只提供某種規格的販售方式。客戶更能從data看見與從前不同的價值，而非單純CPC或其他計價方式來論定。未來也期待能有因應不同客戶需求，針對最有價值的contact point，做最即時且準確的廣告投遞或是content建議。data的整合加上即時的速度，我覺得未來在整個媒體業界，會產生一個比較大的變化。
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台灣安布思沛總經理-蔡秀麗 看數位媒體的未來
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