网创新局势从数据洞察新开始
高煜杰 企管三丁
非常感谢林老师的努力，为本校争取“教育部深耕计画”经费，建构“KEYPO舆情分析平台”，帮助全校教职员工生能全校受益，使得全校教职员师生除能够运用操作KEYPO平台以进行“精准查询”，更可透过平台所提供的各种舆情分析图表，提升整体学习效果，并能有效运用即时资讯，了解时势，在实务工作运用上更能运用数据创新经营、提高决策品质，运用数据思维来创新经营手法，是实务运用非常受益的课程。
本场讲座“运用舆情分析来提升经营格局”，整场的讲座内容：以实际案例带您一窥数据分析的奥秘。透过“KEYPO舆情分析平台”透过“网路爬虫”技术搜录各类新闻媒体、社群、讨论区、部落客等文章。个人就本日讲演针对“金融业、餐饮业及电商业”产业的实例分享，提出的心得收获如下:
1.“金融业”运用数据分析转化为决策：金融业其商品特性较为敏感且个人化，注重与客户之间建立信任关系，运用大数据资料进行“客户行为的预测”，建置更贴近客户需求的经营模式。快速获取有效的资讯支持商业决策，促进金融机构实现更精准的营运行销及更有效的风险规避，且经由优化的经营绩效，进一步推动金融业的发展。
2.“餐饮业”运用数据思维来经营餐饮品牌：在市场的竞争下必须要同时面对数位化与疫情的考验，数据的监测除能帮助品牌更了解消费者的关注面向与评价，也能清晰自家品牌在行业的定位，资深数据分析，让餐饮业者能在活动规划上更加如鱼得水。
3.“电商业”数据创新思维抓住消费目光：透过搜集资料、社群方面的数据、网路/媒体使用者习性、商品需求等综合分析，让行销决策更为精准，符合使用者的使用篇好。协助使用者制定更加优化流程及决策，掌控即时状况进而提升决策反应能力，帮助业务流程的优化。
网路、平面媒体舆情和热门事件专题追踪为刻不容缓需关切之议题，突显出媒体与媒体资讯管理整合的重要性，进而从中获取到真正有用的价值。以利可快速了解大数据的分析应用，后续思索如何运用资讯科技提升执行之成效。运用舆情分析来提升经营格局—优点:
1.对于商业经营，透过AI舆情分析平台，智能化24小时监控，互动率、关注度、提升品牌声量。
2.运用产品知识，保持产品资讯的同步和准确性。根据观点提取、热点分析、声量趋势分析，定期生成产品洞察报告，帮助企业抓住趋势焦点，打造更多热销产品。
3.可同时关注竞品的动向和舆情，形成产品特性解析，比对差异、投放管道、抢占商机制高点。
4.针对消费者分布的地区、年龄段等也能进一步分析，例如可以对现有消费者少的地区新增广告投放，获取更多商机。
5.系统生成舆情资料，图像化的数据报表也为决策提供强而有力的支撑。
吴秉谚 企管三丁
今天所听的演讲上半场分享有关乐天银行、Line Bank与将来银行等三家网路银行所做的各项分析报告。虽然我自己比较少使用上面所述的几家银行，但平常在电视及网页很常看到这几家的广告，大多是与购物平台有合作的优惠活动，在储蓄、转帐或购物等会有不同的利率优惠及满额反馈。其中在对这几家银行有不同面向的声量分析，像Line Bank的正负面的评论分别是客服快速回复和客服过了很久都没有回应，由此可推知Line Bank的用户在客服的需求量是很多的；另外乐天银的正面评论和Line Bank是差不多，负面评论主要是在反映自然人凭证的认证问题，由上述的正负面评论就可 以让以上两家的管理者了解到对于使用者应该著手对哪方面的功能来做改善。
此外，运用KEYPO的人群分析可以更加了解到在单一项目中的“这群人”会关注到哪些频道、网站或其他商品，意即是说假设有在关注iphone主题的人群，他们除iphone这项产品，还会有对哪些项目感兴趣；这样的人群分析在Google的浏览器也很常发现，例如在网路上有关注美国职棒大联盟圣地牙哥教士队的球迷，在搜寻结果上可能还会显示费城费城人或纽约大都会的相关赛事、球员资料的讯息。KEYPO和Fanti同样都有人群轮廓分析的功能，但在影片介绍的时候感觉Fanti的功能更为详尽，KEYPO在分析上大多是直接从网路文章上撷取关键字整理归纳出来的结果，但Fanti在分析的面向更为复杂，所以在分析时间会比较久，除了视觉化图表外，还有真假帐号、粉黑群众和受众兴趣等更为详细的分析项目。演讲者也提到在Fanti分析上会遇到网路评论是瞬息万变的，很有可能几天内的正反面评论会有差距，另外有些评论可能还会有“反串”的成份在，除非系统在文意解读上更为详尽，否则在正反评论上和实际可能有些误差，我认为在分析上可以把时间线再拉长一些，才能在分析上有更多的变通。
下半场分享外送平台所做的一些分析报告，分析时间是大约在2020年左右，正好是新型冠状病毒在国内爆发的时间点，人们减少了在外用餐的次数进，而带动外送的商机出现，在初步分析发现在Foodpanda和Uber eats的使用者重叠率不高，而且在性质上有所差异。从性别分析来看Foodpanda的男性用户较多，女性用户比较少；Uber eats则是刚好相反。在评论分析上Foodpanda的负面黑粉评论比起uber eats多一倍以上。性质方面Foodpanda走向较为亲子或游戏实况，Uber eats走向时尚方面，在消费门槛上uber eats则比较高。我自己的经验是周末或是天气不好的时候，家人大多选择uber eat订购，虽然外送服务费用等价格较高，但心得是外送员的服务较热心，客户所指定的要求几乎都会配合，而且餐厅的选择多样化。
最后则是分享关于在疫情时代下电商平台带动物 流业者崛起的相关分析报告，分析时间在2021年，在这段期间内由于人们选择减少外出用餐的次数，在家里做菜或者是使用外送平台的民众数量急遽上升，尤其是专门运 送冷冻生鲜食品的物流业者网路声量特别明显，其他有自家物流的电商平台也有上升的趋势，本次演讲就以台湾电商龙头的Pchome和Momo购物网来比较，单看营收方面 Momo购物网的营收成长率是Pchome的两倍，而且Momo购物网的仓储数量较多且分布于全台各地，也许在存货量、运送和调货等都会比Pchome来的方便。超商取货的部分由于在疫情期间，大多数人可能因为确诊隔离或是不想出门避免感染等因素，大多数的超商取货的声量都有下降趋势，除了莱尔富在疫情期间推出的零元免运活动，反而 让更多人宁可省运费也要出门一趟。在这段期间内大多数人最重视的是物流士的无接触服务，但对于无法时时前往的医护人员反而造成负担，所以在网路声量的改变下， 无接触服务有了弹性上的调整。
张家玮 企管三丁
大数据带来很多好处，例如：带来更有效的决策、减低投资风险等。这些好处都经过不同的成功例子作支撑，世界变得越来越数位化，大数据正在以各种各样的方式影响著每个人的生活。我们在日常生活中所做的一切都会留下数字痕迹(或者数据)，也就是大数据，我们可以利用和分析这些数据来让我们的生活更加美好。但我认为大数据对于工作的影响还是相对于生活较大的，因大数据重点的应用领域就是产业领域，随著产业结构升级的推进，大数据将进一步深入到行业领域。
但东西总不可能是完美的，提供许多优点的情况下，带来的坏处可能会造成其他问题。例如：网络安全风险，企业成为网络攻击者更具吸引力的目标。透过网路攻击去获取使用者的资料，遭成隐私权的外流，或是资讯快速的变化性，可能会为企业带来更多的成本，目前找到的资料可能在几个月后就无法使用，所以在发展的同时，也必须思考带来的负面效应，这是一个相当大的难题。
第二次KEYPO的大数据分析演讲就是利用了大数据资料来分析出民众的需求，这也是我前面提到的大数据对于工作的影响还是相对于生活较大。演讲以网路银行来作为例子，分析乐天银行、LINE Bank以及将来银行，使用KEYPO大数据关键引擎舆情分析系统，企业最怕的就是不知道消费者在想什么。大数据的进步，企业可以针对收寻到的资讯，去进行改正，或是根据目前声量对于消费者的喜好去进行推广，也可以将竞争对手跟自身的数据进行对比，就能够知道彼此的差别。
日常生活中带来的便利性，因应现在的流行趋势，网路订餐。不知道很多人会不会遇到一个状况，在进入订餐系统的页面时，成堆的餐厅、美食全部跳出来了，要找到自己喜欢吃的东西难度提高，但随著大数据的发展，网路购物平台会根据以往的消费记录为你推荐更适合的美食，大幅节省选择困难的时间;或者是购物平台上，用户搜索某一个种类的商品过后，平台便会根据你的需要将你的页面推荐类似的产品，让你更快速的找到自己想要的东西。对我来说，大数据的进步为我带来很大的便利性，因为日常生活的繁忙，让我没时间出门逛街、吃饭或者是银行的事务等等，也因为现在备受疫情的影响，变得很依赖网路就能够处理我的需求，很多事情在家里就能够处理好，已不再需要出门才能达成。
这场演讲对我来说受益良多，我可以透过使用KEYPO大数据关键引擎舆情分析系统，去收集企业的相关数据，帮助我完成学校的作业，也让我收寻出来的资料相对于只使用浏览器来得更加有说服力以及全面性！
李晓琪 企管三丁
根据Keypo第二场的演讲，主要分为三大案例，分别是金融业用数据分析转为决策、餐饮业运用数据思维创新经营以及电商透过创新数据来抓住消费者的目光这三个案例，我觉得数据调查的好处是能够从各单位中快速掌握资讯并统计数据，让我们能够了解一个产品或是服务，在市场或是舆论中造成的影响如何？亦或是对于文章中网友回复的正负面评价为何？都可以一一掌握，而当我们在使用Keypo这个系统时，我们也可以发现大家普遍都在讨论什么话题、目前最受关注的话题是什么？这都是可以查获并统计的。
而经过这场演讲，我对第一个案例比较有印象，也就是金融业数据这个部分，主要就是要分析纯网银对大众的吸引力动机、或是探讨用户关注纯网银的服务面向、用户轮廓等等，然后讲者特别以乐天、LINE BANK、将来银行进行比较，我觉得比较厉害的点是，纯网银的优点在于利用优惠与日常的消费来引起网友开户的动机，完成整合性的服务与崭新的用户体验，当然，随著网路的发达，自然就会对网路有了更多的顾虑，像是个资安全、申请手续繁杂等，或是大众习惯透过传统银行进行使用，这也形成纯网银的阻碍之一。
然后讲者有提到乐天及LINE BANK的APP中，从评论分析中确认乐天在好感度为LINE BANK的7.5倍，主要也是因LINE BANK开业中人潮过多造成系统负载，所以才让网友对于LINE BANK的使用感受不佳，从这里就可明显看出网友的看法、想法如何，并且改善系统，使系统能够更加完善，然后根据纯网银的贴文互动者轮廓分析，也就能知道各家的目标客群介于哪个年龄层中，也能清楚知道性别比例、居住处，掌握细分市场、有效发挥策略。
而其他两项案例，宅经济兴起的外送平台与电商物流，都随著疫情燃烧让多数民众减少在外购物的习惯，增加了在线上购物的机会，带来新一波的热潮，外送平台就是根据大数据分析收集消费者的喜好，掌握第一手的消息引起注意，而餐厅也注意到这样的外送方式，推出许多个人化外送限定餐点，满足想要吃又不敢出门的消费者，大大增加了另一个市场生机，也会利用优惠吸引顾客购买餐点，促使订购，也会结合网红、艺人的推广、业配，让订购的客群扩散，增加更多潜在客群，我觉得这样的手法，完成体现了的宅经济的商机，创造更多市场需求。
而在电商方面，也造就了物流业的兴起，只要电商的营收越成长，相对于物流业而言更是有利，大家都喜欢在网上购物，除了便利性之外，时间、零接触服务的好处，让网友更愿意在电商平台服务，但透过大数据分析也可看出，疫情下的电商使网路好感度下降，不外乎是配送时间过久、物流塞车，我们也可从便利商店中看到，特别是连续假期的时候，更是严重，如何应对疫情后消费者的购物习惯也成为新的课题与挑战。
透过这三个案例，我可以知道运用这些数据，我可以更好的分析产业概况、网路舆情情况、及因应措施，也可以藉以分析TA，掌握更多消费者喜好和选择考量此平台、公司的因素，并著手进行行销策略，利用Keypo及Fanti这两项系统或是网路温度计都是有效帮助我们分析了解产业的工具之一，对于未来不管是就业上或是读书上都是不错的工具选择，所以我认为要更加善用熟练这些工具，日后才有助于数据调查。
王为淳 企管二丁
这次演讲也是请到大数据股份有限公司来为大家讲解他们的软体，而演讲内容不只是关于KEYPO，还有讲到另一套KRYPO底下的软体FANTI，也是一套软体可以透过大数据帮助你了解关于粉丝的动态资讯，像是了解客群的组成状况，男生女生比例、年龄层、兴趣、地区、足迹、粉黑与铁粉，甚至还能观察粉丝在浏览页面上的相关讯息，让大家更好的管理以及掌握客群的完整样貌。有了这个平台就能快速对于客群进行全方位的分析，来进行调整和修改，如此一来就可以轻松了解市场以及竞品之间的族群动态，还可以为一些网路上的虚假消息进行澄清等。
其中介绍到几个印象比较深刻的焦点功能，像是真假帐号分析，它可以即时识别脸书帐号真假、解析社群留言含假量，甚至到分析粉专贴文之真假分布比例。另一项是竞品客群比较，可以进行铁黑粉占比、重叠粉丝分析、客群共同兴趣落点解析、客群轮廓判读等，若是能好好判断这些顾客情绪，就能掌握自己的价值核心，并且往新的方向发展，突破自己原有的障碍。
演讲中举网路银行为例，比较三家大家经常使用的网银来做分析，我认为这个功能能够很好的帮助这个软体的使用者了解客群习性，把竞品的优点列为参考，缺点则是实施改进措施，同时针对网路上的讨论重点，思考如何建立更好的品牌形象，增加顾客好感度以及讨论度才能发挥最好的效果。
我认为这个软体还可帮助使用者对自己有兴趣主题进行分析，了解资讯系统使用并且运用在很多方面，不管是对于市场上的调查，到网路声量讨论等，借由这套系统观察许多的项目，例如由于什么原因会导致什么现象的发生，探讨这些问题对我们的思考很有帮助，也能找到很多问题的答案，因此若是好好运用软体的使用效果，就能将他的价值发挥出来。
最后，如何利用这个舆情分析来提升公司的经营，结合上次以及这次的演讲内容，我们已经了解到这项软体可以为我们提供什么服务和功能，我认为在公司的经营上，舆情分析可以帮助我们看到平时隐藏在细节里头的小事，平时可能不太注意到的细节都能够透过舆情分析显示出来并找到答案，因此可以观察这些分析结果，即时修正和改进，顾客反应对于公司来说就是最好的回馈，唯有掌握好这些细节，才能提升公司的经营以及竞争优势！
张瀞文 企管三丁
从这次演讲中可了解到有别于结构性资料，网路上乡民们每天在PPT八卦、发表对事件的看法，Facebook、IG 等社群媒体更是每天都有爆炸性的贴文与资讯，这些看似没有逻辑和随兴的内容，其实有可能也极具参考价值。我们可以透过网路自动化监控与收集民意，再来对这些评论进行语意分析后，衡量讯息背后真正的意义，最后可以建立舆情分析的指标以利品牌制定行销策略或修正，而其中台湾主要舆情分析的网坛包含新闻网站、部落格、讨论区、 Facebook、PTT。
以演讲中提到的纯网银为例，要知道民众对乐天银与LINE Bank的满意度，甚至进一步了解到好或不好的原因加以调整软体系统的操作页面，以帮助顾客在使用APP的操作能更加方便，就可以透过Keypo的大数据舆情分析系统来统计了解，以前想知道民众的使用感受，绝大部分都是以较传统的电话民调方式来统计，但效果通常不显著，单指受访者的取样标准就不得而知，更何况会还有一部份的人会乱回答，导致民调失真，因此，Keypo用大数据舆情分析的方法，以科学的方式分析民众的评论、意见，大幅提高数据的公正性与可信度，且在民众感受面的情绪也能剖析，更显示了大数据的重要性。
从这次的演讲中也了解到外送平台对懒人外食的市场需求，如何导致餐饮业者对数位转型的急迫性，他们又是如何调整外送策略？如何有效触及潜在客群？透过大数据舆情分析统计就可以得知这些，有别于以往实体店面的商业策略，外送平台的加入使餐饮业需要具备全新数位思维，外送平台又要如何得到顾客的关注？菜单设计、平台曝光度、餐点价格都将成为消费者的考虑范围，店家又要如何以物美价廉的个人经济吸引民众下单？店家可以透过大数据洞察各外送平台的网络口碑，迅速掌握各外送平台的消费族群，像是foodpanda 客群独钟低开销的在家宅娱乐；UberEats客群则热衷于多元户外社交活动，也可以从关键字中 得知说民众在订购外送时“优惠折扣”是首要的考量，且在疫情期间针对各个 外送平台提供不同的特殊配送设计引起的话题，也可以从中演算出服务声量的趋势，了解用户对什么样配送设计具有吸引力与评价。
从今天Keypo演讲中我学习到透过AI剖析，可测量网友正负意见的比率，了解用户的好感度；大数据关键引擎搜寻则可以观测网友意见的讨论总数量，进而得知用户对什么样的关键字感兴趣，提高文章的点击率；最后，也了解到说透过消费者的满意度调查，可以更进一步地计算出口碑内容的扩散程度，让我们得知用户对自己的品牌口碑程度到哪里。 虽然大数据的好处很多，但同时我们也要反思这些数据中隐含的偏见，可能带给我们一些不良的影响，同时也可能造成未来的执行策略的失真，毕竟演算法是人写的，在某些议题上若带有偏见，最后得到的结果就可能不公正，如果我们将错就错，问题也会随著时间发酵，所以在现在这样的数位时代，自己的思辨能力反而是不可或缺的技能。
何浠渝 企管三丁
大数据汇整出民众的日常生活，从很小的买菜、购物、社交到金融、科技等等无不是大数据的一部分，这直接地反应出了人们的生活正在随著科技化逐渐改变；而科技也随著人们的需求开启了创造，清楚的展现了科技与民众的相辅相成的现况。
而第二次KEYPO的大数据分析演讲就是利用了大数据资料来分析出民众的需求。首先就是以纯网银的相关网络声量为例子，用乐天银行、LINE Bank以及将来银行做分析，分别以产业环境、竞品分析和贴文互动者轮廓分析三方面去做比较。产业环境得出的结果就是发现可以吸引民众去开网银的最大诱因是与民众日常生活消费行为相关的活动内容（开户礼、满额礼、点数回馈…），而消费者最怕遇到的就是使用网络银行的个资安全问题；竞品分析得出的结果是使用者对于app、系统的流畅度、功能性、开户速度以及客服都很关注；而在贴文互动者轮廓分析方面，则是根据对目标族群的分析得出男生用户比女生多、纯网银都市的渗透率较高等等关键的资讯。
透过对大数据的分析业者能够以最低的成本去实现最大的效益，就像对纯网银的分析一样，业者在知道大众消费者的需求后，可以精确的对症下药，减少做出错误决策的可能性；而在消费者方面使用大数据分析也有好处，在做出金融投资决策前，可以先分析该企业历史资料或者网络好感度等等，进而减少投资风险。又或者是在日常生活中，也可透过资料比较（性价比、实用性、适用性…）来决定是否购买此商品，减少买到不适用的商品机率。
而我在透过利用KEYPO大数据关键引擎舆情分析系统对速食业进行分析，根据大量的网络数据、声量来对一年内的麦当劳与肯德基进行比较，可以知道麦当劳所推出的套餐、1＋1活动是较肯德基吸引消费者的；麦当劳与肯德基在今年五月份的网络声量较大，分别是因为停止供应薯条和与蛋挞切割；麦当劳的网络好感度（15.81%）大于肯德基（14.72%）等等资讯，去推测现在消费者的用餐习惯，逐渐倾向外食或外送，生活形态正在进行改变，我是业者也可根据这些资料来调整相关的应对决策增加收益。
经过演讲之后，我更加了解大数据的重要性与实用性，以及更加了解如何运用KEYPO分析大数据的功能去做，我们可根据消费者的相关声量、好感度所分析出来的结果及时并且迅速调整、更改策略，增加企划实施的可行性，也可更加深入的了解民众的内心需求，利用最小的成本与风险去创造利益最大化。
廖雅兰 企管三丁
这次的演讲主要是运用FANTI来做分析，令我印象最深刻的是对于三家纯网银做的调查，除了调查产品与顾客满意度外，还能用关键字进行多项分析，从介面、应用程式、软体到客服，都能一一分析出来，也能从社群媒体的贴文或是留言回应做到细部分析，举凡第一个金融业的分析，运用数据调查让我们能更了解用户对于网银的疑虑或是吸引力，能进一步调整策略和拟定良好的行销策略。这些跟我们上一次演讲的舆情分析也有异曲同工之妙，不过FANTI 能做到的是更细部的分析，可惜我们无法使用，虽然对于这个软体有了初步的了解，却也没办法进行实际的操作。
除此之外，网路声量也是现在非常重要的，在开放的网路世界，人们可以在上面自由表达意见而不受任何限制，且匿名的保障使人们更愿意说出自己的真实想法。透过网路舆情分析，可以接触到人们最直接、未经包装的想法，意见更具参考价值，另外，人们经常在网路上高度参与话题的讨论，它受人的主观价值和情绪影响，有时候不一定客观，甚至缺乏理性，导致太过于个人化、负面的舆论互相渲染。因此，网路舆情的危机管理就显得特别重要。网路舆情的形成非常快速，只要有足够的引爆点，加上群众情绪的渲染，人们就能立刻在网路上发表意见、彼此互动且可讨论的主题非常多元广泛，且言论可被转载到其他地方、随时发布在不同的平台。要如何有效、精准的分析舆情，将舆情转换为实质的收益并反映最真实的状况，是网路舆情分析面临的新挑战。
透过这些网路资料的分析，可让我们对于竞争对手的网路声量更加了解，也能寻找当今的热门话题、挖掘有潜力的KOL，拟定最有效、最抓客户眼球且胜过竞争对手的行销策略。例如，用舆情分析可找出形象和自家企业最符合的意见领袖，与之合作便能为企业带来良好的品牌形象和最大化的效益。
在危机管理方面，当社会上发生重大公共危机事件时，相关讨论经常在ptt、Facebook等平台上短时间内迅速传播，影响社会大众对政府或企业的信任。若能够及时监测舆情、找出应对的方法，就能有效危机管理，为企业自家产品建立良好的形象。同样的，也可以透过舆情分析，了解社会大众的观感和支持度，以此分析市场状况并制定出理想的品牌策略，发想后续的宣传策略或执行方向。
企业若能善加使用数据正确的进行分析，就能充分掌握趋势，主动做好管理，做最适当的对策，将会大大降低企业经营风险。在外部，分析公司的交易对象，例如客户，能做到未来的预测和市场情势的评估、决策等。企业透过网路资料分析，撷取具有价值的资讯，并能将数据转化为商机，帮助企业在转型升级或创新经营过程中，发挥更广大的空间，成为现代企业提升经营绩效以及企业组织内运作模式及经营策略的拟定。像这样搜集大量资料，并将资料分析结果即时运用在商业决策上，可迅速取得竞争力的优势。利用关键追踪的功能，持续追踪关键字的搜寻量、舆情热度、舆情内容，企业将随时掌握产业动向。
陈虹绫 企管三丁
这次的演讲分为三个商业案例研究去做介绍，第一个研究是金融业运用数据分析转化为决策，透过keypo搜集网路声量以及评价、大数据分析归纳网友对开户的吸引力动机及一律，并进一步探讨用户在乎的服务面向以及用户轮廓，从数据上来看网友最在乎优惠服务以及高存款利率的部分，而对个资安全方面比较有疑虑，如果要吸引民众开户，网银就可以朝这些方向去努力，修正经营策略让自己更能吸引民众开户。我们也可透过fanti分析互动者的样本，去识别化后以兴趣群组的方式，分析他们的兴趣喜好，这样对于锁定目标客群很有帮助，也可以根据不同的互动者轮廓分析投放广告在他们会去浏览的网页上，也可以大大节省行销成本。
第二个研究是餐饮业运用数据思维创新经营，透过数据我们可以知道优惠折扣是网友订购外送的主要考量，令我意外的是，两大外送平台的客群重叠率竟然只有2.7%，因为我自己是这两个平台都会使用，毕竟有些餐厅只有在单一平台提供。这也显示出店家如果想开放外送服务，选合适的平台很重要，因为两个平台的受众偏好的东西不太一样。我们也可以根据受众的互动粉专，描写出不同平台的族群轮廓。而不同的受众，喜好的内容也不一样，所以两个平台所找的合作网红也不一样，所以知道自己的受众族群轮廓是很重要的，这样才能更精准的选择合作推广的对象，更好的去做行销。如果是餐厅要投入外送市场，就可以利用舆情分析看看网友对于外送平台的讨论，掌握平台的优缺点，分析自己到底适合哪个平台，也可以透过数据记录消费者偏好，以便及时调整餐厅口味、价格，而且大数据也可以整合粉丝族群资料，洞察潜在消费客群，餐饮业者就可以针对目标客群，将精准行销发挥到最大成效。
第三个研究是电商数据创新思维抓住消费目光，这个案例搜集了网友对电商务流产业的网路声量与资讯，并透过疫情下电商物流业者创造好评的关键因素，分析成功的经典案例。之前因为疫情因素，很多人把实体购物转变为线上购物，虽然现在疫情已经稳定，但大部分人却还是保留著线上购物的习惯，但庞大的订单却让物流业者焦头烂额，所以常常有物流壅塞、配送延迟等等的灾情传出。根据舆情分析，我们可以知道网友最在乎的反而是配送时间，而不是运费，这让我很意外，因为前面的几个案例民众在乎的不外乎式优惠以及免运等等的，没想到在疫情下的物流产业，反而是最在乎配送时间。而在当初三级警戒时，电商物流的网路好感度呈现下降趋势，原因是因为配送过程疏失、塞车、遗失等等，这也可以警示物流业者，往后要加强这些配送的品质，才能让民众满意。在这一点上momo是很好的示范，momo因为使用卫星仓储所以能更快的配送到顾客的手中，而且还限缩可下单产品，减少物流负担，维持服务的品质，最后一点就是即时观测网路舆情，快速调整措施，这样能在负面声浪在还没扩散时就止住苗头。
此次演讲让我知道舆情分析跟大数据分析是多么神奇的工具，在各个产业都很适用，我们可以透过舆情分析了解合作平台或是厂商的评价以及优缺、了解对于消费者来说最在乎的点是什么、更可以自检政策的优劣。透过数据多方比对分析，我们可以描绘出受众的族群轮廓，有了族群轮廓就可以更精准的行销，选择更加吸引受众的促销方式。我们更可以利用舆情分析去预测趋势，掌握现在的局势，看看网路上的人都在讨论什么，哪个议题的声量很高。我认为大数据分析最关键的是如何解读这些数据，因为数据毕竟只是数字，但如何解释他、如何把数字转换成有效的资讯，才是最重要的。充满好奇心的去挖掘数据的意义是大数据分析的核心精神，而且大数据是现在的趋势，政府也一直在极力推广发展，感觉是很热门、很难的职业，但也感觉会很有挑战性、会很有成就感的工作。大数据是一门很高深的学问，虽然这次的演讲只是冰山一角，让我们大致了解大数据对企业的帮助，但也勾起了我对大数据的兴趣，之后的选修我应该会选一些有关大数据的课程，多了解一点这方面的知识。
周祐群 企管三丁
这次是我第二次在金荣商学讲堂内听演讲，其中这次延伸大数据分析，对我们生活与商业行为有著更大的帮助。 其中这次演讲有三个主题，金融（纯网银）、电商平台、外送平台，这次主要针对大数据分析，去观察各个年龄层与男女，借由观察关键字搜寻与社群讨论度，我们可找到很多我们平常不会发现的议题。
纯网银在近几年来非常流行，现在就是其他银行，也在开始完善自己的网路银行服务，这次演讲，利用keypo和Fanti人群轮廓分析针对整体网路银行产业，其中拿三家网路银行1.乐天银行2.连线银行3.将来银行来做分析对比，其中可从分析里看到，顾客们会因为1.优惠服务2.高存款利率来使用网路银行，但顾客同时最担心网路银行在于1.个资安全2.无实体通路，其中还有拿乐天与连线银行各自的网路使用服务来做比较，发现连线的好感度远低于乐天银行，因为在于系统负载，连线的处理比较差，导致网路上对此负评不断。 然后在网路上，纯网银贴文互动分析，乐天和将来银行主要由男性居多，而连线银行则是在女性比例占比远比另外两家高，但是在这其中，在场的教授有提出很重要的一个问题，就是我们没办法看出这中间的年龄分布，到底是哪个年龄层比较多，所以这也是我觉得很值得注意的地方。
关于外送平台，我们可以从演讲者报告中分析得出，因为近年疫情的影响，导致外送平台的服务营收年增5.2％，在外送平台竞争下，Uber eat 的名声是外送平台内最好的，而Foodpanda则有不少关于外送员、顾客服务的负面评价，在大数据分析下，foodpanda的主要客户男性占大多数53％，并且服务的地区在台北市为主，Uber eat 的服务客群则是以女性为主，占52％，并且也是在台北市服务最多次数。 关于在网路声望，Uber eat 是远远好过于foodpanda，而两家公司在行销手法方面，也是有区别，Uber eat 比较大比重是利用微网红来做宣传，其中占整体宣传比重的50％，而foodpanda则是利用亲子日常来做大比重的宣传，占36％。
在电商平台方面，最重要的资讯分析就是在于物流是否能准时抵达，在网路关键字的分析下，最常出现的就是1.配送时间2.运费，而这两个问题，也是整体电商平台是否获得好评或差评的关键。
在最后，还有关于上课教授们有询问到，如果将来我们企业主要与大数据公司合作，要花多少钱才能有好的服务，一听演讲者说有不同案子的登记，下至几十万上至几千万都有，就看公司主要去比对的竞争公司数量与精确度分析。我认为将来大数据分析是一个很棒的商业分析数据，但我认为这只能给我们做一个参考，因为有时大数据的资料，是千变万化的，现在的资料，不一定未来就一样有用，这就是我的心得，谢谢老师。
申倩瑜 企管三丁
今天这场演讲运用KEYPO及Fanti两个系统搭配三个例子进行分析与介绍。 第一个例子为纯网银乐天银、LINE Bank的网路声量及APP相关比较分析。透过这个分析我们可以了解到对于消费者来说优惠的服务、高存款利率以及整合性服务为吸引民众使用纯网银的关键，例如：点数或现金回馈、帐户额度无上限、崭新的用户体验等等，与消费日常有著巨大的关联性。但面对纯网银的资安问题则是大家最大的疑虑，例如：个资安全以及财务资讯的暴露，都是纯网银需要多加注意的地方。讲者在课堂中有借由两个APP开业日的区别提出比较，乐天拥有网银经验，也因为资安考量采取低调开业，避免过多用户造成系统超载；而LINE Bank的开业日因为有宣传及网路媒体的相关报导，因此声量位于高峰，却也使系统因过多用户造成当机。后续的使用也鲜少人反映乐天银APP的使用有重大问题，也能透过评论发现乐天银的好感度是较高的。借由上述分析我们不难发现，现今人们对于系统上的使用是十分注重，是否能稳定使用、简单操作又或是简洁的介面都是人们比较重点关注的部分。
第二个例子是外送平台的客群分析，这两年因为疫情的影响，使得我们减少外出用餐，对餐饮业者也造成一定的打击。外送平台的兴起，餐厅如何与外送服务合作，将是业者需要面对的问题。讲者提到餐饮业在2020年超过五成提供外送服务，且我们透过相关资料可以看到，有提供外送的餐饮业者，营收年增加5.3%；但无提供者却下降了8%。由此可见在近两年外送服务的提供，使得餐饮业者能度过疫情寒冬。透过声量分析指出，两大外送平台中，foodpanda因为在顾客服务和外送员权益处理方面不够完善，因此好感度较低。但就我个人而言，较常选择的平台却是foodpanda，原因是外送员较多、菜单较平价且运费会有部分免运等等因素，且目前还未遇到不合适的送餐状况，因此我对于foodpanda的好感度较高。消费者订购外送的主要考量不外乎是优惠、美食、服务、回馈等等，其中又以优惠折扣为最主要考量。外送平台也陆续增加百货美食及生鲜，以及搭配无接触送餐相关配送措施，是防疫期间民众新增加的需求。但或许是疫情爆发及外送平台的需求大增太过于突入，许多配套措施也不够完善，像是无接触送餐常常有外送员接触风险及放置餐点地点沟通不统一等等，都是现今疫情时代常常发生的问题。但生鲜的配送确实提供民众大大的便利，像是我们家确诊时，则有透过“熊猫商城”购买全联福利中心的水果，让我们在家就能享有外送到府又价钱及品质优良的水果可以享用，不会让我们因为隔离在家而吃不到新鲜水果。
在上这堂课之前，原本以为两大外送平台的客群重复率会非常高，但看了简报后才发现原来两个平台的重叠粉丝只有2.7％，因 此无论是餐饮业者或是民众都能依照各自需求选择适合自己的外送平台，foodpanda较偏向亲子，因此小吃店可能会选择在foodpanda上架；反之高级餐厅可能会与较偏美食生活享受的Uber Eats合作。如同上面提到的，foodpanda时常因为客服、外送员以及优惠码等等原因引发热议，因此黑粉比例高出Uber Eats许多。虽然Uber Eats也有些许系统使用问题，但大家仍愿意分享折扣码推荐他人下载软体。而两个平台在行销广告宣传的目标族群和代言人等等都不尽相同，像是我们常常在电视上看到Uber Eats请明星艺人进行广告宣传，透过艺人的名气和简短的小剧场吸引大家的目光很注意，例如最近是艺人小S和瘦子，之前还有林志玲、伍佰、陈汉典等等艺人，也因为搞笑的短片和难得一 见的艺人组合，所以使我至今仍然印象深刻；反之foodpanda除了前阵子邀请多位 youtuber合作拍摄系列广告引起“叫foodpanda送”话题外，再更之前的广告现今却没有 太多的印象。由此可以发现两个平台的目标族群不同，进而造成宣传及广告面向不同。
第三个演讲是在讨论电商物流业者突围的关键，资讯的进步也造成电商平台逐渐成长， 根据资料的收集，我们可以发现三大物流：嘉南大里、新竹物流及宅配通的营收在2021 年5月均比2020年多出许多，由此可见大家对物流有更多的依赖性。但在5月疫情的爆发后，却让电商物流好感度下降，原因在于民众网购需求大增，造成物流大赛车、包裹遗失、货物损坏等等因素都是造成负面声量的原因，为解决物流赛车问题，有些平台与车队合作或是定点多件等等方法来消化订单。透过这两个星期的演讲，不仅了解到民众对于系统使用的看重以及疫情对于物流和外送平台的影响，也让我对KEYPO系统有了更多的认识，使我日后在制作相关报告分析时，又多了一个方便的工具能善加利用。
陈亭安 企管三丁
听完这次的演讲之后，发现大数据真的与我们的生活息息相关，我们在网路上的活动 ，都可以被汇出做成各种不同的资料，进而了解我们的生活，并且知道我们的喜好、习惯等等，这些就称之为大数据，有了大数据，生活就可以更加的便利，汇整出来的资料，往往可以被做成很多种用途，商家可以透过这个，来了解消费者的消费习惯，也可透过这个，来做出许多不同的活动与方案来吸引消费者，而管理者或是开发者，也可知道消费者真正需要的是什么，政府也能使用大数据，来知道目前人民的状况，而我们本身，也可透过大数据，来跟上潮流，知道目前生活的趋势，大数据造福的不是只有创造者，我们也是被默默影响的人群之一。 第二次的KEYPO演讲，更是让我了解许多资讯，KEYPO就是利用大数据，来分析出民众的需求。
刚开始讲者以三家银行作为例子，分别是乐天银行、LINE BANK、将来 银行，分别以产业环境、竞品分析、贴文互动者轮廓分析，这三方面去做比较，而这些分析，让业者可以用最低的成本去实现最大的利益，在知道消费的需求后，就可以精准地去开发他们的产品，减少错误的机率，而相对的使用大数据，也可减少犯错的机率，像是在投资、买卖等等，都可先看过比较出来的大数据，再来做出决策，犯错的机率就会大幅下降。
银行后面的例子是，FoodPanda与UberEat，在听到这个例子的时候，当下蛮惊讶的 ，没想到只是外送平台，也可以归纳出哪些类型的人会趋向于使用哪一个，像使用UberEat的人，就比较爱好动态的事物，喜欢到处走走等等，而使用FoodPanda的人，则比较喜欢宅在家，这也可以让平台业者在选择合作的商家的时候，有一个方向，知道使用的人的类型，在选择的时候就比较容易投其所好，除此之外，透过大数据，也可以知道使用平台的人，在其他网站的使用情形，像UberEat的消费者，可能就会看到有关旅游业等等，也可看到他们在其他论坛的回复情形，大数据真的可以延伸很多我们想像不到的地方。
经过这两次的演讲，我更加地了解到，大数据是多么的实用与重要，起初可能会觉得 ，他只是在利用我们在网上的纪录，而现在知道，KEYPO分析大数据的功能，是可以根据我们想要知道的物品，透过他来了解相关声量、关键字、好感度等等，就可以迅速调整策略，或是在撰写计画书之前，就可以有一个很好的大方向提供我们去行动，大数据可让业者更加了解消费者需求，消费者也可以透过大数据去做正确的选择，用一个简单的资料，去做完善的决定，创造最大利益。
龙信文 企管三丁
舆情分析是资料搜集技术，将信息收集、过滤，将大众舆情分类、检测、聚焦，并制成相对应的舆情分析报告、报表、图片等等，帮助企业了解大众的想法意见，并能够针对这些舆情做出正确的回应以及引导。而这场演讲的KYPEO也是利用舆情分析去对用户做分析，像是向你贩售他的资料，这也是一种现代趋势。企业可以利用舆情分析出来的结果去拟定未来的发展规划。而舆情分析也常利用于在危机处理上。当社会出现重大事件时，通常都会以相当快的速度传播到各个媒体，而一旦有一个负面评论出现就会迅速发酵，造成对企业或政府的不信任，但是如果能及时地去监测舆情且找出应对的方法，就可以去有效的危机管理。而舆情分析也可以利用在政治上面。像是候选人可以透过舆情分析了解到自己的支持度或者是满意度，可以去做未来的选举政策跟执政方向。
我认为基本上KEYPO的分析基本上没有什么问题，像是省钱的人会选择CP值高的旅馆跟看一些相关的部落客，而在当中也有老师提出不一样的见解。像是提出小资族应该会选择虎航，为什么会选择华航？我认为这就是舆情分析有趣的地方了。如果人可以直接推测出数据和结果，为什么还需要舆情分析？虽然舆情分析出来的结果不一定是对的，但也可以利用大数据去反思为什么会有这样的结果？去推敲是什么造成这样？
我自己认为是蛮幸运的，居然可以用到免费的舆情分析系统，毕竟在外面要用到舆情分析也是不便宜的，像是这次的KEYPO一个月最基本的会员也要3000元，对于一个学生是非常不便宜的。
郑伃晴 企管三丁
连续两周听了KEYPO的⼤数据相关讲座，让我觉得受益良多。 第⼀次得知有这项程式软体可以执⾏许多操作获得许多⽂章、⼤数据分析、舆情分析等等，也很开⼼学校也有这套软体可以使我们学习。在操作这项软体的时候觉得很⽅便，也很简单易懂，让⼈能够容易的就能数据出我们要的分析结果，可以说是相当的上⼿。
对于⾏销、销售、统计等相关科系或政府企业来说相当重要，可以利⽤该软体来得知网路⼤众的想法、热度、喜爱度等相关内容，对于经营发展可以说是相当有利且能够仔细的进⾏⼆次分析，直到想要的分析结果出现为⽌。由于现代网路科技的发达，网路愈来愈重要，⼈们也愈来愈依赖，我认为最简单的⽅式是企业可以在传统纸本问卷的比例减少，更改为网路资料，对于⼤众来说更加便利且减少与⼈的互动，也能使资料有更⼤的真实性更有价值，能够快速得知现今的流⾏且快速跟上步伐。
网路⽂章实时观测，透过云端平台⼈⼯智慧的解析，最终即时分析现实洞察，就能得出结果。包括的新闻等社群网站相当广泛，客⼾的需求也能快速给予服务，可说是现今市场上的竞争优势，不但可改变技术与管理流程，也可改变组织⾏为的基本导向与⽂化。企业如能善⽤⼤数据的资料，无论外在环境经常的变动或处在不稳定当中，皆能比别⼈迅速⽽快速提早预测发掘资讯、采取因应⾏动，就能够利于同业之上。企业决策的转化再配合商业经验与直觉为未来做商业分析与结果，改善企业布局改善效率找出企业的劣势威胁，即时管理并且快速导正，正确的解读分析数据再搭配其他部⾨进⾏销售安排。
⽽⼤数据是⾯对未来竞争环境必须采⽤的⼿段，能够抢先抓住⼤数据所带来的成长商机，才能拥有领先对⼿的竞争优势。不仅改变技术与管理的流程，也改变组织内经营模式与⽅策，同时也带来新的商机，协助企业降低成本、改善决策、改进产品与服务，所应⽤的范畴非常广泛，如 果我们能对顾客的资讯洞悉越深，就有机会掌握到策略差异化的关键点，转换顾客声⾳成为获利的商机，让企业对未来看得更精准，拟定 出对的决策，做好快速的数据回馈，使⼤数据真正从只“看”到变成 “⽤”到，成为企业营运的关键，最后我们应该要好好学习也能获得 多种技能即使相关背景学历毫无相关，在未来企业职场上会更加吃香且稳定。
连蔓瑄 企管三丁
对于一般人来说，运用舆情分析来提升经营究竟象征著什么呢？这是不可避免的。我想，把运用舆情分析来提升经营的意义想清楚，对各位来说并不是一件坏事。在这种困难的抉择下，本人思来想去，寝食难安。运用舆情分析来提升经营的发生，到底需要如何实现，不运用舆情分析来提升经营的发生，又会如何产生。不要先入为主觉得运用舆情分析来提升经营很复杂，实际上，运用舆情分析来提升经营可能比你想的还要更复杂。面对如此难题，我们必须设想周全。
杜牧曾提出，折戟沉沙铁未销，自将磨洗认前朝。这段话让我所有的疑惑顿时豁然开朗。运用舆情分析来提升经营势必能够左右未来。当你搞懂后就会明白了。惠特利曾说过一句意义深远的话，诚实是上策。可是照此去做的人不见得都是老实人。希望大家能从这段话中有所收获。若到今天结束时我们都还无法厘清运用舆情分析来提升经营的意义，那想必我们昨天也无法厘清。生活中，若运用舆情分析来提升经营出现了，我们就不得不考虑它出现了的事实。塞万提斯相信，努力是成功之母。这是撼动人心的。普卡利西尔说过一句富有哲理的话，中断了的友谊，应当说本来就没有友谊。带著这句话，我们还要更加慎重的审视这个问题。问题的关键究竟为何？司汤达深信，如果他是一棵软弱的芦草，就让他枯萎吧; 如果他是一个勇敢的人，就让他自己打出一条路出来吧。这段话让我所有的疑惑顿时豁然开朗。
经过上述讨论，想必大家都能了解运用舆情分析来提升经营的重要性。每个人都不得不面对这些问题。在面对这种问题时，务必详细考虑运用舆情分析来提升经营的各种可能。我们要学会站在别人的角度思考。周恩来在过去曾经讲过，老实常在，狡猾常败。这似乎解答了我的疑惑。墨子在过去曾经讲过，言不信者，行不果。这不禁令我深思。孔子告诉我们，君子谋道不谋食，忧道不忧贫。这句话看似简单，但其中的阴郁不禁让人深思。海塞曾提出，要坚持有一天能变成坚硬的石头！我们永远渴望有一天我们的权利得以实现。但留给我们的只有恐惧，在人生旅途上永远把我们追逐。这句话让我们得到了一个全新的观点去思考这个问题。金缨说过一句很有意思的话，伤心之语，毒于阴冰。这启发了我。对运用舆情分析来提升经营进行深入研究，在现今时代已经无法避免了。
邱萭睎 企管三丁
听完这次的演讲，再加上这几个礼拜接触到的Keypo，我对于这些大数据的分析，真的很刮目相看。尤其我是个3C白痴，之前上程式语言时，只是要完成简单的题目，就快要把我搞死了，所以才转学到商学系，因此看到这些能够将那么大量的资料，整理成大家想要的形式，操作也很简单，真的很佩服，对我这个懒得整理资料又不会绘制成表格的人真的很方便。
第一部分-金融业运用数据分析转化为决策
透过产业分析，我们能从中看出网银的市场分析状况，了解用户关注的面向，并从中做出决策来回应这些数据，避免踩到用户的雷，让顾客有美好的体验。竞品分析的部分，能够让我们在不知道该选哪个选项时，得以透过此分析的资讯，做出符合自己的选择，业者也能透过评论随时知道自己与别人网银的优缺点，并修正错误，留住顾客的心。透过贴文互动者轮廓关系，我们可观察到各个网银主要服务和使用的客群，就能针对各个客群推出符合他们胃口的方针。而我近几个月也在考虑要办网银，Keypo和Fanti真的帮了我很大的忙，像是我很重视介面使用起来是否流畅和操作是否简单明了，透过这些数据整体看下来，乐天银将会是我最好的选择。
第二部分-洞察外送平台客群掌握宅经济
这部分是我最有感的，因为疫情的关系，本来不爱吃外送的我，也慢慢适应了这个趋势，Foodpanda和Uber Eat我都有在使用，我大部分注重的是有无优惠活动、运费折抵或是促销活动的部分，因此很常需要上网爬文才会决定要用什么，也会因为Uber Eat的服务态度很好，而在无优惠的情况下选择他，因此我很认同店家在选择与哪个外送平台合作时，一定要好好分析网友针对外送平台的舆情讨论，并找出与自己客源相近的平台，才不会让外送平台毁了自己的招牌。
第三部分-疫外崛起，解析电商物流业者突围关键
我是很常网购的人，大部分都是买当季要穿的衣服，因此很常想赶快收到货，所以只要超过预期，我就会去问客服，但看完这些数据分析，我体会到这些物流业者的辛苦了!!!不是他们故意拖时间，是因为人手不足才导致的，他们为了因应这些状况也付出了很多的心力，才有办法满足我这种急性子的人，也因为有这些数据我才能了解他们面临的问题，才不会在当个没同理心的人了。
很谢谢学校免费提供我们这些好用的数据分析，让我们能够只动动手指头，打出关键字，便能知道我们想看到的数据，并依需求绘制成我们想看的分析表，不用在像以前那样要自己爬文统整，操作介面不仅友善也很好观看，重点一目了然，还有颜色区分，就连不想看到什么也能轻松排除，希望在未来都能继续使用这些资源。
黄筱筑 企管三丁
这次的演讲透过三个层面讲解大数据-金融业、餐饮及电商，并透过KEPO以及FANTI来分析。
在金融方面以纯网银的例子(LINE BANK、乐天银、将来银行)来分析。在简报中，能看到消费者使用的原因，例如:优惠服务、高存款利率、整合性服务、转帐免手续费、贷款服务、消费纪录详实等、消费者对于此网银的疑虑点，例如:个资安全、无实体通路、限制条件数据、习惯使用传统银行等，让企业能够看到消费者的心理大概是如何想的，并朝著这些资讯去做策略。有些纯网银也有设置APP，所以演讲者也有提供APP评论的TOP5 (系统、开户、客户、介面、转帐)，接著还有透过性别和居住地分析轮廓，了解男、女谁比较常使用以及最常使用纯网银的县市是哪一个。当天在简报中能看到台北市的使用者是最多的，而人口算多的新北市的使用人数却比台中市少，如果当初没有老师提出，或许我还不会注意到这地方，而这些数据我认为可以让企业去加强他们的行销，让其他使用者较低的县市或是性别来享受服务。
第二个部分分析了外送平台(Food Panda、UBER Eats)，根据演讲内容以及KEYPO的分析，餐饮业者可以透过网友讨论与情、全通路科技整合以及潜在消费族群这些大数据来投入外送市场。而这次的疫情，让Food Panda无接触外送话题提高以及能看到网路上的关注度中，消费者注重“配送时间”比“运费”还高，所以能看出平时消费者就挺关注配送时间，所以外送平台可针对这个议题，让外送员配送时间能够保持住现在良好的效率或是加以改善。
第三个是分析电商，但是以物流角度来分析，第一个讨论话题高的是物流塞车，因为疫情兴起了居家办公以及一些电商提供的优惠活动时常让物流超时，就像第二部分所分析出的消费者凭恃就会注重配送时间的问题，但我觉得这种问题算是蛮难解决的，毕竟物流塞车的最大主因就是消费者的订单太过庞大，彼此都要顾及到自己的成本、利润问题，所以我觉得是相当困难的；第二个热门话题是配送品质，主要以冷冻和冷藏的配送方面来分析，主要是配送中可能冷冻的商品送达时已融化等问题，所以物流业者可根据这些评论来改善自家的配送品质，让消费者能够获得更好的服务以提升消费者价值。
整体来说，这场讲座透过我们日常生活中常使用到例子来分析使用者/消费者所讨论的、所在意的地方或是地点、性别分布让企业能够针对这些从大数据中所分析出来的结果，以改善自家公司的内部策略。随著时代的变迁，我们所接收的数据实在是越来越多了，如果未来能够透过KEYPO或是FANTI这两种系统来分析，想必对公司的行销方面会有相当大的帮助，而且较能够准确地去瞄准消费者的需求。后面也提到要进入大数据这方面的工作，需要有大量的好奇心，我很认同这一点，因为若没有好奇心来驱动自己，那可能只会想不通或是只是在原地踏步而已，同时我也认为大部分的产业目前都跟大数据有相当大的关系了，所以不能小看大数据所带了影响力。虽然还不确定未来会往哪个企业工作，但KEYPO真的是一个很不错的工具，所以真的要趁还能使用的期间多多使用KEYPO才行。
