從數據資料的角度分析一場活動

如果觀察家覺得文字太小，不妨可以聽聽看

許多大型的企業會透過活動激勵員工的士氣，或者提升員工的職場技能，激勵員工士氣最明顯的例子就是公司的尾牙活動，凝聚員工向心力最常見的範例就是舉辦運動會或者是攜家帶眷的家庭日，有的公司僅舉辦一天的活動而有的公司則是舉辦 2 到 3 天的活動，透過一場豪華的旅遊或者與員工一起出國去探索世界的奧妙，讓員工有不一樣的感受。有一些大型的連鎖企業舉辦活動，甚至還要分梯次和場次，才能讓全台灣的分店員工都能參噢，員工們輪流參與公司所舉辦的活動，公司的管理階層可能需要花費超過一個月的時間，隨時關注公司所舉辦的這場活動。活動的目的除了紓解公司員工平日面對客戶緊張的情緒、調整員工在高壓的工作環境所帶來的影響外，增進員工的職場技能更是公司舉辦一場活動的重要一環。數年前，角度數據受邀協助某一大型企業辦理一場活動，該企業選擇在上海舉辦一場一連數天的課程活動，角度數據的工作是負責讓每位參與課程活動的員工，都能快速獲得一張個人專屬的上課證，一張精美的上課證既可以作為上課的門禁卡，也可以協助老師了解決生的出席狀況，課程結束後這張上課證更是一張個人參與課程專屬的結業證書，觀察家若對此專案感興趣，不妨可以透過角度數據提供的影片資料進一步了解，或者連結到  https://issue_cards.9do.tw  親自體驗這套系統，因為系統是透過網路攝影機做為資料驗證的輸入，請確允許相機的使用權限，專案首頁有提供測試用的報到 QR Code，系統會驗證驗證註冊繳費的資料，然後開啟相機自動拍照，接著印製學生需要的上課證。角度數據在影片中展示的只是系統的雛形，是一開始與該企業溝通的初期產品，該系統結合觀察家在行銷常用的二維條碼與人臉辨識的技術，透過雲端列印的方法分散產生證件，為每一位參與者提供一張有用的上課證。

每天都有活動正在進行，從數據資料處理的角度分析各種活動了解成效

角度數據擅長數據資料的分析，建立各式各樣有用的商業系統，有機會從許多專案建制的系統，收集到各式各樣不同種類的數據資料。與角度數據合作的這個大型企業，該企業所舉辦的活動區域涵蓋許多個層樓，也規劃區分了許多不同的活動區塊，當參與者需要進出不同的區塊時，需要使用角度數據產生的上課證，才能夠在不同區塊間移動。委託角度數據開發通行證的企業也有特別提到，這套系統必須具有隨時可以產出 VIP 臨時通行證的功能，換句話說，受到企業邀請的某些重量級貴賓，可能不確定是否會參與活動，或許主辦單位只有口頭邀請並告知需要參與的場次，因此這些貴賓可能會臨時前來拜訪，所以需要讓通行證在特定時段生效。也許觀察家可以觀察這些 VIP 臨時卡所在區域，如果 VIP 臨時卡出現的區域同時出現卡片數量越多，表示這個貴賓在員工心裡十分重要。根據通行證移動的路徑軌跡，主辦單位可以知道每一個參與人員的偏好，因為在特定時間與特定區域，只會有一場活動正在進行，這樣的分析與角度數據追蹤消費者的消費者軌跡有一點類似，消費者在全家便利商店與統一便利超商都可以買到瑞穗鮮乳，兩個通路販售的產品價格也相同，為什麼這位消費者會在全家便利商店購買呢？統一超商離消費者上一個購物地點比較近，是什麼理由讓消費者不在離消費者較近的統一超商購買商品呢？系統透過數天的活動收集到的數據資料，或許能協助公司高層在管理上更輕鬆，讓高層能提供給員工更有用的福利。員工在一場活動讓獲得充分的休息，學會更多的職場技能，在一場活動中遇到不一樣的生活體驗，認識到來自於是介各地不同國家的工作者，舉辦這一場活動的企業，絕對不是只是想花錢讓員工享樂，想給福利回饋給員工，想交付給員工更重要的工作幫員工充電，其實在一場有限區域的活動中，觀察並了解員工參與課程活動於餘，喜歡的事、物，進一步了解員工的喜好與需求，這一些收穫都是經營者無法透過與員工溝通的重要情報，這一些資訊情報，正是這套系統額外為經營者帶來的意外驚喜。除了上課時間外，有些員工喜歡相約在美食區聊天交流，有些員工則會進入遊戲室體驗各種有趣的遊戲，有些員工喜歡一展歌喉高歌一曲，有些員工則在酒吧中細細品嘗酒的香氣，一套「上課證智慧發卡與導覽系統」的開發並不困難，一套「上課證智慧發卡與導覽系統」的價格並不昂貴，但角度數據發揮數據資料的潛在價值，透過資料知道員工的偏好與需求，或許這些分析結果可以為企業留住人才，可以為觀察家發現問題的原因，為經營者降低競爭對手招攬造成員工外移的風險，這些結果或許比「上課證智慧發卡與導覽系統」還要值錢。

系統化、程式化取得數據資料

數據資料不只可以用來觀察消費者或者是客戶，不只是讓觀察家了解行銷結果或者是研發新品，更可以從中挖掘到許多商業機密。古人看星象預測吉凶不是沒有道理，從星象變化的蛛絲馬跡和從數據資料發現問題道理相同，只是星象數據不是一般觀察家有辦法分析，星象的分析結果對觀察家可能沒有實質的幫助，所以角度數據沒有分析星象數據。數據資料帶來的威力觀察家應該有目共睹，大語言模型分析了許多文字資料，讓機器有機會預測人類表達的文字內容，觀察家透過程式的梳理找到規則與邏輯，解決許多人的問題。觀察家不應該盲目的收集別人的數據資料，羨慕其他觀察家能夠快速發現市場趨勢，觀察家應該先專注收集自己擁有的數據資料，有方法、有系統的收集數據資料，透過數據資料發現蛛絲馬跡，透過方法與系統發現造成問題的原因，也許這些分析結果有一天會派上用場。