Buzz Lab 巴茲拉伯

隨著網路資訊的發達，單一消費者所花在購物決策的平均時間也越來越長，當發生Information Overloading時，再完善的口碑資訊、商品資訊也都將失去價值。近年來，許多國外的網路業界開始積極想解決這個問題，有的服務決定以「人」來解決人的問題，也就是由專門領域的「達人」用直接協助一般消費者完成購物決策的方式，節省一般消費者自行摸索的啟蒙期，縮短購物決策的時間。另外還有一種服務是走「自動化推薦系統」的路，常見的方法是收集消費行為資料並執行資料採礦（Data Mining），在以自動化模組比對分析結果之後，將對的商品，在對的時候，推薦給對的人，而在這類服務中Amazon網路書店是頗負盛名的例子。

以個人的喜好而言，我喜歡自動化推薦系統多過於達人推薦模式。因為我認為來自達人的資訊只能快速度過啟蒙期，如果對某種商品產生濃厚的興趣之後，極有可能會產生跟達人相左的想法，不過自動化推薦系統完整之後。當然，這只是個人的觀感，而且我也並不否定達人推薦模式的價值。

既然喜歡自動化推薦系統就要想辦法得到它。手頭上可以運用的是口碑資料庫，還缺的是對資料庫的切點以及技術面的應用，以下就以系統分析的要件來分享一下我的想法。
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長久以來，「推薦」與「口碑」之間的曖昧之處，一直是口碑行銷中的一個模糊地帶。我問過很多人，想了解大家對這兩個概念的看法，有人堅持推薦就「應該是」一種口碑，因為我們不能光是推薦他人商品而不加入自己的評價，而評價本身當然就是一種口碑；也有人堅持推薦「未必是」一種口碑，因為有一些擅長收集資訊的意見領袖，未必是根據自己的口碑來推薦他人商品或服務，而是透過他們豐富經驗所帶來的判斷力而使得他人相信他們推薦是對的。為了更進一步了解這兩者的差異，我試著做了以下分析：

根據自己體驗而來的推薦行為

「消費者體驗」是口碑行銷中很重要的一環。想創造口碑行銷的行銷人幾乎都會花一半以上的資源來為消費者提供一次完美商品體驗，因為初次體驗的結果往往就決定了往後絕大部分推進口碑傳遞的力量。

「體驗」之所以擁有這麼大的力量，主要原因在於這必須實際發生在真實商品的使用情境中，大多數消費者在體驗過後，較少有發表口碑的障礙，當「有口皆碑」，造就口碑傳遞效應的力道就會顯現出來。而伴隨這個力道的推薦行為，通常也較有說服力與影響力。
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隨著搜尋技術的發達，在國外，把存在於網際網路上所有的口碑資料一次收集在一個網站上供使用者查詢已經不是一件難事。這樣的口碑資料可能來自許多像UrCosme這樣的口碑資料庫垂直入口，也有可能是來自網路討論區或是專家的blog。這樣的技術難能可貴之處在於能夠統合各式不同的資料庫，並將之做有效的彙整，以創造出大於各個來源網站的價值。

當然，這只是一開始。之後，統合資料庫的工程逐漸從搜尋引擎變成了主動的推薦系統，而這樣的推薦系統可說是非常的人性化，只要您輸入您的欲詢問的問題，網站的系統便會立刻告知您想知道的問題答案，而這樣的問題隨網站的性質不同，大致上可分為學術性與消費性的資訊。我本身使用過學術性的推薦系統網站，由於所根據的資料庫皆相當有可信度，所以這讓我感到相當方便，但是，取得消費性資訊的網站，就讓我有不同的感覺與想法。

推薦消費資訊的網站，大多以消費者口碑為根據。在邏輯上，這相當合理，從我們所做過的消費者調查來看，有超過百分之九十的消費者會在購物前參考其他人的口碑，若是直接以這些口碑提供給消費者，必定對購物行為相當有影響力。然而，事實真的是如此嗎？
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在開始閱讀此篇文章前，請您先試著回想一下，您是否曾推薦您生活周遭的人購買某項商品，而您本身跟這個商品一點關係也沒有？如果有，您當時的想法是什麼？

「推薦」的最大動力會是商業利益嗎？

有時，我們會主觀的認為，要讓一個人專心的為某個商品傳遞好口碑，除非這個人是這個商品的販售者或是利益關係人，不然，為什麼他要這麼做？

其實，人性當中本來就內包著「推薦」的因子在，這個因子跟「幫助他人」的動機往往十分接近。由於對汽車的熱愛（不是Volkswagen的廣告詞），四周朋友有對汽車相關的問題，我都樂意為他們解答，就算一些問題的答案我暫時不知道，也願意花時間多做點功課，來與他們分享。在這樣的情形之下，我不免要直接為他們推薦一些商品，這些的商品從輪胎的風嘴蓋、擦車用的抹布，甚至是汽車本身都有。
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今天因為腳傷，中午過後才一跛一跛來上班，一進辦公室就聽到同事說：「嘿，你的Buzz Lab有對手了喔！」一看才知道原來是mr.6今天跟大家分享的BuzzShare。
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雖然網際網路的運用日漸普及，全球的上網人口也日益增加，但是回歸台灣本地的現實面來看，還是有很多人根本不上網或是對網路的使用並不是很熟悉。
完全不上網的人先不論，他們背後可能有一些硬體的問題要克服，而這並不在我們的研究範圍內，在此次分享，我們討論的是「上網，但是對網路不太熟悉」的族群。
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