Web 2.0的發展現況

Web 2.0的發展現況
IT界的龍頭----微軟，可說是傳統事業所稱羨的勝利者。近幾年來，Google對微軟的威脅正在逐步擴大，更有像Amazon、Yahoo等一系列的線上企業成功案例，使多數的傳統企業備受刺激，如今，Web已不僅是提供商業服務的平台，而是一個明確的商務行為。
現在Web又處於下一個階段的進化過程。從目前Black box的IT系統直接進行顧客的招待及發送訊息，進化至下一個轉變，必須事先了解顧客，以顧客為中心的邏輯出發，我們必需要先掌握顧客是誰，顧客想要什麼，企業才能夠銷售所擁有的生產物品，而且IT系統可以直接因應多數的業務。普遍而言，Web的顧客特徵為多數不確定性為對象，並以客製化與即時性應對顧客，企業以多數不確定性消費者做為目標對象，並於顧客細分化的過程中尋找關鍵需求，且在顧客所需的時間點提供顧客所需的服務，其為企業最基本的營運模式。
CRM剛出現時，許多企業以80:20法則的帕列托定律來進行顧客關係管理，為了獲取20%的企業效益而使用80％的企業資源，將注意力集中於關鍵的少數客群；但仍有另一部份的企業在探討限制資源的使用，欲進行反行銷（De-marketing）。
有效運用限制性資源的概念，於部分運作是可以被允許的，在網路行銷卻不是如此。最近Google有類似的案例被討論，其所投資開發的搜尋服務功能，並不是針對金字塔頂端20%的用戶，而是針對多數不特定使用者提供免費服務；以單純的策略模式與發展方向，做為日後開發服務及流通方式的基礎，並應用於轉換商務模式時的重要指標，在新的網路環境中做為主要的原動力。
Google或You Tube等相關線上企業，他們的成功基準並不在於80:20法則，而另提出新的觀點，以長尾理論(The Long Tail)說明多數網站雖然個體微小，但若對其多數個體進行結合時，其觀點與先前的80:20法則的帕列托定律比較，將產生更多的收益且帶來新事業領域機會。

細分化作業
了解顧客的作業過程皆稱為細分化。目前初步區分幾項族群來提供利益，是以更細地標準區隔個人特性的細分化作業，並對過去收益太少而忽略的少數族群，提出最佳的應對措施並積極擴大收益的時間點；其細分化區隔的個人化策略，已突破先前傳統的顧客管理，便開始要求新的營運模式。若以少數的20%客群做細分化時，將會失去上述的意義，對企業的立場而言，其細分化不只是一時性的區隔；現在可透過系統，針對多數不特定的潛在顧客至上端的20%優良顧客，並建立顧客資料庫，以所有顧客為目標對象執行策略。另外，可依照分析結果，針對每位顧客所處的狀態，發送客製化的活動訊息，現在的系統環境可藉由已準備好的客製化流程，有效提供所需訊息。除此之外，其應對體制也已被肯定，將會為企業帶來更高的價值與可能性。
顧客需求已逐漸多樣化，除了電視以外，像手機、Web、遊戲機、導航衛星設備等為了特定目的而生產的數位設備，其用戶並非實際存在，故難以捕捉顧客的存在與需要要件的環境。雖然表面上看起來毫無規則，但其內部有明確邏輯，於其規範內以同一種模式運行其規則，分形理論(Fractal Theory)能在無秩序卻多樣化的網路客群活動中分析規則，證明其可行性。
久而久之，線上企業提供商品資料，針對顧客反應進行的分析稱之為Web分析，現在已進化為區分男女性別、年齡、居住地，且依照其特徵擬訂應對方案；另外，依商品與顧客的時間對比及季節性的反應變化來掌控，且透過各種多樣化的接觸平台與行銷平台引導顧客流入，並以顧客的習性，提供已準備的多樣型態服務，因此需預備可即時提供服務訊息的Dynamic Process。

Web分析資料之獲取
現在多數的Web Page與日後所呈現的眾多Web Page為了追蹤資訊，投入較多的時間及努力來插入Tag，僅為了因應環境變化或便易取得多樣資訊而言，於匿名訪客至優良顧客的所有轉換過程中，無需投入其他努力來獲取顧客訊息，藉由系統便可獲取數據及加工資料，為了解及掌握整體訪客與造訪者的所有活動行為，須先試著了解原有的顧客資料取得方式，以及其他原有資料的獲取過程的差異性。

Web分析資料之加工
依照符合目的來分析對象，可單純藉由Tagging來獲取資料，但為了掌握多數不特定且即時變化的顧客，具有一些限制。例如：必須要事先準備多數目的及分析對象的欄位，不然無法迅速追蹤及因應Web的多樣性變化。一般而言，企業選擇花費較高的Consulting作業，必須事先準備欄位，並於其欄位插入Tagging來蒐集資料，其反覆性的投資費用及時間的消耗，是難以在Web2.0環境持續承擔的。
為確保收集整體資訊，必須於其整體的欄位內尋找變化模式，依照變化模式擬訂策略，才方便並彈性地應對客群；不僅取得部份資訊，而是要獲取整體性的資料，因此再次檢視系統是否一貫性的方式取得整體資料，其運作Web分析資料模式，是經過多年的經驗累積與努力所得知的結果，因此，藉可了解定型化模式的分析觀點，目前的關鍵在於企業可進行哪一水準的細分化區隔(Segment)。

Web分析資料之應用
所取得及加工的Web分析資料，並不僅是為了單純了解顧客為目的，必須再次有效的被應用為顧客的營運Data。一般而言，多數人被認知為Web分析資料是為了獲取報表所採用的方式；並進一步可透過分析報表建立因應顧客的策略，Web可以直接由系統應對顧客，當然有著較易獲取資料的優勢；除此之外，由於容易取得資料，並可即時自動化與應對顧客，故能將應對資料模式化及定型化，根據各種模式來因應顧客，並應用於Input資料來驅動已準備好的Process。
進行交易流程的頁面，必須預先準備好顧客服務的流程、依交易量與交易次數為區隔條件的流程、個人化的服務流程等模式進行區域及年齡的細分化，並依照相關的行銷資料與個人化差別作連結。其多種型態若依照設定條件、或是藉由Consulting透過每一次的反覆性作業來建置系統時，就失去其多樣化。因此必須建立自動化系統的管理流程。

Web是為了人類的便利性與克服限制的工具，利用其工具可創造更多的機會與發展，以及多樣性與迅速變化的特徵，形成了Web2.0及長尾理論(The Long Tail) 的新概念。實際上，這就是於Web實現Biz概念，就像是人與人所使用工具的準備過程，Web分析將依照新的環境，進一步擴大所涵蓋的概念。

感謝您撥冗閱讀本篇文章，下一期將探討更有趣的話題，敬請拭目以待。