image source：TenMax提供
文／TenMax
BigQuery 是什麽？为什麽升级 Google Analytics 4（GA4）一定要串接 BigQuery？全球最普及的网站分析工具 GA，将在 2023 年 7 月起正式转换为 GA4；在上一篇文章当中，我们已经和大家分享了 GA4 的 5 大升级优势，并且提到了串接 BigQuery 的重要性。这篇文章，让我们聚焦於 BigQuery，一同了解这个被誉为「地表最强资料分析工具」的 BI 系统：
第一方数据为王的时代，如何有效搜集资料、去芜存菁获取实用洞察，是最重要的课题；在这过程中，需要大量的硬碟储存空间，更需要配备人力定期维护，成本不容小觑。好在市面上有像 Google Cloud Platforem（GCP）此类云端仓储系统，简化了前述作业；而 BigQuery 就是 GCP 系列产品中，非常实用的大数据分析工具。让我们透过三点优势，了解更多：
BigQuery …
Image Source：pexels
文／TenMax Tobey
盯着越来越高的广告成本，好不容易吸引新客进站，却不知道消费者为何没有完成购买？堆积了大量的网站与订单数据、费力收集会员资料，却不知道该如何分析运用？新顾客开发困难、旧顾客渐渐流失，除了降价促销和砸钱下广告，还能怎麽样提升销售？
如果你正面临着上述问题，苦恼之余却只能依赖着大量的媒体预算来找到新客、维持业绩，何不腾出几分钟时间，来认识这个新兴的数据解决与行销方案「顾客资料平台」（Customer Data Platform，以下简称 CDP）。
第一次听到这个行销新工具吗？别担心，TenMax 将制作一系列文章，带你认识 CDP，这个数据为王的时代不可不知的新法宝，有效提升旧客购买频率与客单价。
读完这篇文章，你将知道这些：
什麽是 CDP ？
身为行销人，我该怎麽使用 CDP？
CDP 能解决的 4 大痛点
根据 CDP Institute 的定义：「CDP 是一个套装软体，可以建立一个具有永久性、统一性的客户数据库，并可串接至其他系统。」有点生涩难懂吗？接下来，让我们动用翻译年糕，为你白话介绍 CDP 的核心概念和使用方法。
简而言之，市面上各家 CDP 供应商提供的服务不尽相同，但大致上会包含以下几种功能：
数据整合：统整各资料来源，并且能识别、配对出顾客所有线上、线下的行为资料，建立统一的客户档案。
贴标分群：根据不同方法帮顾客贴标，并且根据标签来分群出需要的受众。
行销自动化：建立自动化的行销活动流程，串接讯息发送工具和广告平台。
「蛤，什麽是贴标分群、自动化行销流程？」先别恐慌，我们将在下一段的 CDP 运作流程中，一一向你说明。…
Image Source：twitter／CryptoMines | Play to Earn
文／Howie Su
每年岁末年初（10至12月）都是许多机构发布隔年预测的时节，2022年当然是重头戏的一年，除了疫情看起来有趋缓外，塞港缺柜的供应链问题与通膨压力依旧无解、科技的发展依然飞快，越来越多企业慢慢转成「智慧科技业」、元宇宙与净零碳排议题从去年十月开始占满媒体版面，这些还都是比较主要的面向。如果仔细观察，多数的趋势都与消费者的意识、社群的传递速度，以及开始兴盛的去中心化观念有关，消费者已经逐渐跳脱传统线性的经济模式，改为环状、新颖、向四面八方串连的虚拟经济，而下述几样科技发展，进一步助长虚拟经济的趋势。
全方位体验在前年时就已出现在许多机构对2021年的预测中，2022年预期应用范围更全面。2021年是一个技术混合的爆发期，各种新兴技术带给消费者、员工，与各种利害关系人不同体验，从购物、工作、沟通到复杂的商业决策，各行各业皆把服务奉为营运圭臬，而体验自然也成为每个活动阶段最需要重视的流程。对於消费性产业与汽车产业而言，足够的全方位体验将是未来抢客的重要武器。在元宇宙的浪潮下，整个虚拟世界其实就是体验经济的缩影，在众多网格与三围虚拟环境中，身份、朋友、沈浸感、低延迟、随时随地、经济系统、文化可能是未来消费者体验的重要因素。
▲全方位体验开始成为人的生活重心
Image Source：Gartner
即便AI在1950年代就已出现，但过去的AI然然不够智慧化，或仅会做简单的判读。原因在於算力、算法，与资料都不足，随着装置的运算能力提升、消费者愈来愈习惯个人化服务，以及模型越来越精确的影响，具备有创造力的AI：生成式AI将逐渐浮出水面。生成式AI的强项在於可以整合各种内外部资料，并且自动「创造」内容，例如预测报告、消费者轮廓、文章、创意发想等。钢铁人中的虚拟AI助理，即是生成式AI的最佳诠释。Google、脸书、微软等科技业者投入最多资源再生成式AI，但也必须防范如深度伪造（Deepfake）的滥用。生成式的AI本质上是消费者的支援工具，使各种行销与体验活动更加细致与即时。
▲生成式AI预期可以替消费者带来良好体验
Image Source：AIMultiple
若从企业层级来看，分散式架构有两层意涵，一为根据区块链的原理，进行组织的去中心化，虽然这类观念相当新颖，但因为需要复杂的IT架构与成熟的各种技术混用，当前企业真正能达成的相当稀少。加上组织其实是以人为本，去中心化必须建立在每个员工的自律性与不断适应环境变化的数位技能，目前几乎没有组织具备这样能力。第二层意涵门槛较低，主要为「工作型态分散式」，意即当前讨论度相当高的混合工作模式，可以在任何地方工作，以虚实相辅相成的科技强化员工的工作效率。目前像是Visa、Meta、摩根大通、Google等业者都逐渐转为分散式企业，以因应未来各种不确定性。
人工智慧的工程化即是将资料搜集、资料处理、建模、分析，到报表产生全部以SOP方式处理，看似简单的工作却对资料科学家带来极大助益，根据统计，资料科学家在处理资料工程时最费时的工作是资料处理，占比75%，只剩下25%时间可以定义与解决问题，大幅降低企业解决陌生问题的能力。最新的AI工程可以融入产业领域知识（Domain Know-How），研究机构Gartner认为，直到2025年，约有10%运用AI工程的企业能在业务拓展上取得300%以上报酬率。AI工程的兴起得以让企业应对更复杂、更多样的资料结构与数量，你应该可以想像，虚拟经济的世界中都是由各种资料组成的。
游戏化金融（Gamefi）为从区块链技术上延伸出来的一种赚钱/娱乐方式，而赚取的币种则为加密货币与NFT资产，在拿到公开市场上兑现。这种边打游戏边赚钱的方式听起来或许不新颖（应该不少人都有用现在游戏代币赚钱的经验），但刚好搭上NFT浪潮，一票游戏如Mech Master、Faraland、MyMasterWar、HeroVerse、Kaby Arena、Warena瞬间变成眼下最受欢迎的游戏，当然罗，是不是短期风潮还是长期趋势，这不是只看消费者偏好而已，区块链技术发展的成熟度与虚拟世界架构的完备程度都对Gamefi有极大影响！
▲GameFi或许是普惠金融一块重要拼图
Image Source：youtube／CryptoMines
…