六合彩與Data Mining：網路消費的迷人之處

         南華大學出版所 郭宣靆 

網路的服務不僅如同眾所皆知是無遠弗屆，而且服務項目也是無奇不有，食衣、住、行、育樂樣樣皆備。SARS流行之際，許多應節的母親節花朵、母親節大餐、抗SARS家電、用品乃至於提供室內居家休閒的影視娛樂片，紛紛出爐，滿足了一般大眾購物不用出門的自危心態。電子商務之父、網路書店的鼻祖「亞馬遜」就曾誇下海口要成為電子商務的入口網站，讓顧客只要想到網路購物，就想到「亞馬遜」[1]。

        究竟網路購物的迷人之處何在？便宜嗎？或許！方便嗎？的確！交易安全嗎？有待商榷！樣式多嗎？似乎！那麼茫茫網海中，為什麼我們選擇某些網站，而不是另外一些？這就牽涉到網路特質是否貼近個人特質，進而達成共鳴與彼此認同，讓潛在消費者「黏」在該網站，用時間換取空間，誘使其慢慢涉入，進而成為忠實的社群成員，並讓成員基於轉移成本的考量而不願另謀棲身之處。具體的做法就是使消費者獲得「個人」重視的感覺，彷彿一切的服務都是「我的」（My）專門設計。YAHOO提供的「造型精靈」服務是如此、亞馬遜提供的「個人推薦書」也是如此、更不用說大大小小針對個人喜好而訂作的客制化商品。連原本意在促銷商品的電子報也紛紛納入了「社群討論」的熱門話題，用輕鬆詼諧且帶有暗示性的趣味標題語言來吸引讀者閱讀，期望達成銷售商品的最終目標，或至少能以最低的資訊情報成本以換取潛在顧客群的長久駐足，頗有「回眸一笑百媚生」的深深期盼。

        有網站專欄報導分析[2]：由於網際網路「小眾媒體」得特質，使得「一對一」行銷觀念的流行。傳統大量行銷（mass marketing）的目的，是要將一產品，賣給眾多的人，講求的是產品市場佔有率（重點在產品）。而一對一行銷（one-to-one marketing）的目的，則是要將眾多的產品，賣給同一個人，講的是個人佔有率（重點在個人）。舉例來說，採用大量行銷的家電商店，追求的目標是要將某一種電視機賣得最好，市場佔有率最高。講求一對一行銷的企業，則是一旦某位顧客買了我的電視機，我還要研究其特殊的喜好與習性，賣給他相關的錄放影機、音響設備等等，講求的是個人佔有率。小眾的網路媒體，講求的便是個人佔有率。

       一對一行銷靠的是什麼？就是針對消費者的個人需求進行個別的回應，藉以營造出一種類似「對話」的親切感，有人稱此類的行銷模式為「學習型行銷」（learning marketing）。久而久之，當網站和消顧客成員彼此之間的了解越有默契，顧客便會產生「忠誠」。感覺上似乎是很匪夷所思的一個魔法，但說穿了就是利用Data Mining的技術，蒐集成員上網的消費模式、分析不同產品之間的銷售關聯性，藉此提供一種「擬個人化」的感覺。

        簡單來說，如同課堂教授為了講解DataMining的複雜概念，曾舉六合彩報明牌的模式來比喻說明Data Mining。此話怎講？如同一般大眾所知，報明牌的人會根據幾期的數據結果，試圖找出規則性，作為預測下一期可能出現的中獎號碼，這就好比網站會蒐集個人的cookies紀錄，或鼓勵消費者以個人的身分登入或使用個人化的首頁，由此獲得可貴的消費習慣或瀏覽偏好情報。當然，情報越詳細，網站就愈能夠提供個人化的服務，這是一種相對的互動關係的建立，倘若該網站的安全措施良好，無窺刺個人隱私的不良企圖或是販賣消費者個人資料的非道德動機，對消費者而言也未嘗不是個福音。此外，人們的偏好和習性，一般而言，也較六合彩的純粹「機率」來的更有預測性，也因此「中獎」機率相對便提高了不少。

      「模組化」也是網站之所以可以配合Data Mining提供多元服務或多元產品組合之關鍵要素。換句話說，類似Matadata[3]的「產品元件」或許已經事先設定好（例如顏色、圖案、尺寸、版本等概念），可以互相配合、連結或補充，使得顧客可以在「產品池」[4]中挑肥撿瘦，根據個人喜好來挑選所需的成品。在個人主義高漲的年代，或為了突顯個人價值，或強化自我肯定的心理依賴，或僅單純作為一種個人品味的炫耀，這正是網路透過電子商務切入「個人市場」的重要利基。

        我們就像是一顆顆被機器搖滾的彩球，也像是手裡握著彩券的賭客，滾筒和遊戲規則的則是由網路的Data Mining技術來操盤，賭注下的愈大，獎金得的愈多，只不過賭注是由許許多多的「個人」即結而成，「機率」的高低則有賴「個人習慣」的深淺來決定，這是一個莊家全贏遊戲，你我都成了豪賭的顧客和籌碼，期望值就是我們對自己的了解程度，誰能否認：網路消費難道不就像是一場六合彩？我們對網路目眩不已和涉入正深的消費關鍵不正是因為我們都把自己當成了最終的賭金了彩票了嗎？你，準備好大賭一場了嗎！

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