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「為消費者提供符合個人需求的產品，是New Balance一直以來的品牌精神。」
New Balance台灣暨香港區總經理常希仁笑著說，而物聯網與大數據分析技術，
則是協助New Balance實踐品牌精神的最佳利器。
成立於1906年的運動品牌New Balance，
110年來不斷致力於提供更好的產品幫助運動員創造場上更好的表現，這份堅持從來沒有改變過。
而面對消費市場的競爭日益激烈，品牌種類越來越多，購物網站、手機APP也相繼加入通路的戰爭，
如何幫助消費者在對的時間找到對的產品，成為零售品牌業者最大的挑戰。
常希仁透露，零售品牌的經營，其實非常辛苦，中間隱含著許多的不確定性，
無法掌握今天會有幾個消費者踏進店裡？進店的客人會不會購買產品以及會購買哪些產品？
這些問題透過經驗很難找到明確答案，經營者只能仰賴過往經驗及臆測去安排店內的產品陳列或人力配置。
然而，數據分析卻能幫助零售業者降低經營的不確定性，透過物聯網設備蒐集現場人流數據，
再從各種不同面向進行數據分析，就能清楚掌握消費者喜好，提供適合的服務給消費者，
「物聯網和數據分析技術，就像是一盞明燈，替零售品牌業者點亮經營之路，」常希仁巧妙地比喻。
大數據分析預測軟體公司MIGO功典執行長陳傑豪進一步說明，數據分析如何降低零售經營的不確定性。
只要將POS交易資料、物聯網感測設備所蒐集到的現場人流資料及開放資料整合在一起，
套入MIGO自行研發的數據分析演算模型，經由系統的自動優化與機器學習能力，
就能為零售業者提供精準的預測資訊，
例如：消費者下次購買時間、產品下次被買走的時間、消費者下次進入實體通路的時間…等。
透過數據分析，零售品牌業者可將經營中最重要的3個關鍵：人、物、店串連，
從中建立數據驅動的預測機制，不必再花時間去猜測消費者的行為與偏好，
而是將寶貴的時間拿來做更重要的行銷決策，改善服務品質，讓消費者能有更好的購物體驗。
「聽起來很不可思議，但數據分析真的為New Balance帶來很多幫助與業務機會，」常希仁眼神誠懇地說。
以前New Balance根本不知道消費者在每一個櫃位停留的時間與頻率，
但在導入物聯網感測設備與MIGO的數據分析模型後，New Balance成功地蒐集到消費者在店頭的資訊，
像是每一個櫃位駐足停留的消費者人數…等，結合那一個櫃位所擺放的產品與銷售資料，
就能知道店內哪一區的坪效/業績最好，
另外，New Balance也根據這些資訊調整店內的人力配置、動線設計與產品陳列，讓消費者能夠更快地找到想要的產品。
舉例來說，當消費者拿起某一款型號A的慢跑鞋時，
店員經由大數據分析結果知道這名消費者可能還會喜歡型號B的慢跑鞋，
因此同時拿出這2雙慢跑鞋供消費者試穿、選擇，
如此不只節省交易時間，同時也讓消費者感到驚喜，
因為店員所建議的慢跑鞋，恰好是消費者喜歡的款式，而店員也可以從消費者的驚喜中獲得成就感，
提升整體服務氛圍。
當然，在沒有導入大數據分析以前，服務人員的建議也有可能與消費者偏好一致，
但這就要靠經驗、個人觀察與運氣，可能店員建議了第二雙、第三雙慢跑鞋後，
才能獲得消費者青睞，不只交易時間拉長，服務品質也會受到影響，遇到經驗豐富的店員，
消費者就能比較快地買到符合需求的產品，反之則要花比較長的時間，才能找到適合自己的慢跑鞋。
除了節省交易時間，數據分析對New Balance的另外一個幫助，就是改善經營效率。
以往在配置店內的服務人力時，多半憑直覺認為星期六日的人潮一定比較多，所以店長在假日會安排比較多的服務人員，
但是經過大數據分析後卻發現，星期日下午的人潮已逐漸減少，
與平日差異不大，反倒是星期五下午的人潮卻逐漸增加，
因此New Balance據此調整人力配置，讓每一個進店的客人都能獲得最好的服務。
「New Balance透過數據分析為消費者帶來驚喜，而MIGO則是用經驗與專業為New Balance帶來驚喜，」
回想與MIGO合作導入數據分析系統的這段期間，常希仁用了「驚喜」兩個字來形容，
因為MIGO不像一般的系統整合商只提供資料，還有資料背後的有價資訊與建議，
幫助New Balance把資訊轉成直觀可行的經營與行銷策略，這是與MIGO合作最愉快的地方。
陳傑豪指出，數據的分析與應用，是很多零售品牌業者的困境，他們也許會看報表、看數據，
卻不知道數據可以做什麼樣的應用，而MIGO在這部份累積了多年經驗，加上自行研發的資料運算模型，
可以幫助零售業者從容掌握經營動脈，例如：銷售率、存貨管理、人員排班，讓通路運作更順暢。
「另一個關鍵是，MIGO把系統架構在微軟Azure雲端平台上，可以即時呈現分析結果，」陳傑豪說，
數據分析的資料量非常大，在選擇平台時，
第一個要考量的就是穩定性、安全性及效能，其次則是能否滿足未來全球化的需求，
而Azure不只在各個面向都能滿足MIGO的要求，還能隨著數據量彈性擴大規模，確保零售客戶能夠即時地看到分析結果，做出正確的行銷決策。
陳傑豪感性地說，MIGO的使命就是帶著大數據科學，走進零售世界，不只幫助業者透過大數據找到盲點、解決問題，也讓零售經營再也沒有「猜」這個字。
原文出處：數位時代
New Balance台灣暨香港區總經理常希仁笑著說，而物聯網與大數據分析技術，
則是協助New Balance實踐品牌精神的最佳利器。
成立於1906年的運動品牌New Balance，
110年來不斷致力於提供更好的產品幫助運動員創造場上更好的表現，這份堅持從來沒有改變過。
而面對消費市場的競爭日益激烈，品牌種類越來越多，購物網站、手機APP也相繼加入通路的戰爭，
如何幫助消費者在對的時間找到對的產品，成為零售品牌業者最大的挑戰。
數據分析化為明燈 點亮零售品牌經營之路
常希仁透露，零售品牌的經營，其實非常辛苦，中間隱含著許多的不確定性，
無法掌握今天會有幾個消費者踏進店裡？進店的客人會不會購買產品以及會購買哪些產品？
這些問題透過經驗很難找到明確答案，經營者只能仰賴過往經驗及臆測去安排店內的產品陳列或人力配置。
然而，數據分析卻能幫助零售業者降低經營的不確定性，透過物聯網設備蒐集現場人流數據，
再從各種不同面向進行數據分析，就能清楚掌握消費者喜好，提供適合的服務給消費者，
「物聯網和數據分析技術，就像是一盞明燈，替零售品牌業者點亮經營之路，」常希仁巧妙地比喻。
大數據分析預測軟體公司MIGO功典執行長陳傑豪進一步說明，數據分析如何降低零售經營的不確定性。
只要將POS交易資料、物聯網感測設備所蒐集到的現場人流資料及開放資料整合在一起，
套入MIGO自行研發的數據分析演算模型，經由系統的自動優化與機器學習能力，
就能為零售業者提供精準的預測資訊，
例如：消費者下次購買時間、產品下次被買走的時間、消費者下次進入實體通路的時間…等。
透過數據分析，零售品牌業者可將經營中最重要的3個關鍵：人、物、店串連，
從中建立數據驅動的預測機制，不必再花時間去猜測消費者的行為與偏好，
而是將寶貴的時間拿來做更重要的行銷決策，改善服務品質，讓消費者能有更好的購物體驗。
導入數據分析後的2大效益
「聽起來很不可思議，但數據分析真的為New Balance帶來很多幫助與業務機會，」常希仁眼神誠懇地說。
以前New Balance根本不知道消費者在每一個櫃位停留的時間與頻率，
但在導入物聯網感測設備與MIGO的數據分析模型後，New Balance成功地蒐集到消費者在店頭的資訊，
像是每一個櫃位駐足停留的消費者人數…等，結合那一個櫃位所擺放的產品與銷售資料，
就能知道店內哪一區的坪效/業績最好，
另外，New Balance也根據這些資訊調整店內的人力配置、動線設計與產品陳列，讓消費者能夠更快地找到想要的產品。
第一、掌握消費者偏好 節省交易時間
舉例來說，當消費者拿起某一款型號A的慢跑鞋時，
店員經由大數據分析結果知道這名消費者可能還會喜歡型號B的慢跑鞋，
因此同時拿出這2雙慢跑鞋供消費者試穿、選擇，
如此不只節省交易時間，同時也讓消費者感到驚喜，
因為店員所建議的慢跑鞋，恰好是消費者喜歡的款式，而店員也可以從消費者的驚喜中獲得成就感，
提升整體服務氛圍。
當然，在沒有導入大數據分析以前，服務人員的建議也有可能與消費者偏好一致，
但這就要靠經驗、個人觀察與運氣，可能店員建議了第二雙、第三雙慢跑鞋後，
才能獲得消費者青睞，不只交易時間拉長，服務品質也會受到影響，遇到經驗豐富的店員，
消費者就能比較快地買到符合需求的產品，反之則要花比較長的時間，才能找到適合自己的慢跑鞋。
第二、調整人力配置 提高經營效率
除了節省交易時間，數據分析對New Balance的另外一個幫助，就是改善經營效率。
以往在配置店內的服務人力時，多半憑直覺認為星期六日的人潮一定比較多，所以店長在假日會安排比較多的服務人員，
但是經過大數據分析後卻發現，星期日下午的人潮已逐漸減少，
與平日差異不大，反倒是星期五下午的人潮卻逐漸增加，
因此New Balance據此調整人力配置，讓每一個進店的客人都能獲得最好的服務。
大數據 + 雲端平台 即時呈現分析結果
「New Balance透過數據分析為消費者帶來驚喜，而MIGO則是用經驗與專業為New Balance帶來驚喜，」
回想與MIGO合作導入數據分析系統的這段期間，常希仁用了「驚喜」兩個字來形容，
因為MIGO不像一般的系統整合商只提供資料，還有資料背後的有價資訊與建議，
幫助New Balance把資訊轉成直觀可行的經營與行銷策略，這是與MIGO合作最愉快的地方。
陳傑豪指出，數據的分析與應用，是很多零售品牌業者的困境，他們也許會看報表、看數據，
卻不知道數據可以做什麼樣的應用，而MIGO在這部份累積了多年經驗，加上自行研發的資料運算模型，
可以幫助零售業者從容掌握經營動脈，例如：銷售率、存貨管理、人員排班，讓通路運作更順暢。
「另一個關鍵是，MIGO把系統架構在微軟Azure雲端平台上，可以即時呈現分析結果，」陳傑豪說，
數據分析的資料量非常大，在選擇平台時，
第一個要考量的就是穩定性、安全性及效能，其次則是能否滿足未來全球化的需求，
而Azure不只在各個面向都能滿足MIGO的要求，還能隨著數據量彈性擴大規模，確保零售客戶能夠即時地看到分析結果，做出正確的行銷決策。
陳傑豪感性地說，MIGO的使命就是帶著大數據科學，走進零售世界，不只幫助業者透過大數據找到盲點、解決問題，也讓零售經營再也沒有「猜」這個字。
原文出處：數位時代
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