一家零售公司有 1000 家連鎖店,每年花 5 千萬美元用夾報的方式隨報紙附送廣告,每次廣告送出,尤其在旺季,營收立刻增加,但管理階層不知道營收是因為廣告的關係,還市因為售價、競爭等別的因素。因為預算的壓力,管理階層屢想減少夾報,又怕影響營收,於是找到 APT。
APT 用軟體模擬分析,結果發現報紙廣告並沒有發揮應有的效用,一千家商店表現的好壞不一,取決於當地市場的是否飽和,有些商店的營運成本遠高於廣告帶來的收益。經過 APT 的建議,對收支不平衡的商店停送夾報廣告,把廣告預算大幅度移轉到營運良好的商店,廣告效益也就因此增加。這一舉動,減少了 500 萬元的廣告費用,整體的營收也沒有受到影響。
谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜 ...,當然都沒閒著,各投入大量資金聚集資料,從行動工具、從數位媒體消費、從網絡社群活動、從線上購物,盡可能獲取大量的使用人資料,個人的收入、在哪裡住、認識什麼人、讀什麼書、常到哪裡去、買過什麼東西、買東西給誰用、上傳了哪些影視。這些資料轉換給企業,就能用作開發新市場的工具,這些科技公司也藉此聚集更多的新資料。這樣循環不已,資訊科技進入了另一次革命:海量資料時代。
海量資料的確讓企業受惠,卻讓媒體處於尷尬的位置,因為媒體賴以生存的廣告主正是這些企業。藉海量資料的分析與預測,企業極可能、甚至必然,或多或少的找出「浪費」在媒體廣告上的花費,進而縮減或變更廣告預算,使得媒體的運作更加艱難。
媒體的有識之士已經看到了威脅,呼籲媒體趁著海量資料還在發展的初期,趕快加緊防禦措施,用強化數位行銷能力,來抵抗海量資料來襲。至於威脅是否真的存在,就要看媒體對海量資料的認知了,不過這次資訊科技革命確實是真的。