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影音串流平台Line TV数据团队负责人Justin Chang表示，各部门大大小小决策，都惯於用数据来背书，包括从影音推荐页面策展，和广告推播等。由於Line TV是订阅制与免费广告制影音串流服务并行，因此用户数量相当庞大，有高达500万名活跃用户，且这些用户接触点，包括Line、网站、手机App、电视App等，介面跟资料类别各有异同，因此他们用户数据不只量大，维度还十分多元。不过，数据的丰富程度，逐渐成为Line TV数据团队的一种负担。
这是因为，蒐集、分析及捞取这些巨量数据的责任，都由不到10人的Line TV数据团队肩负。直到去年，业务部门要调阅数据，全得请数据部门手动捞取，再制成报表。因此数据驱动决策的风气越盛，Line TV数据团队工作负荷量便会越大。
Line TV利用用户数据来进行AI策展，根据个人喜好、品味相近者喜好、作品热门程度等维度，对不同用户呈现出专属的影视推荐。图片来源／Line TV
导入No code数据管理科技，降低非IT人员使用数据门槛
数据团队难以应付有增无减的数据应用需求，加上产品开发团队量能不足以自行从零开始打造数据管理应用，使Line TV去年决定导入CDP系统，整合不同通路的用户数据，并以易用的介面呈现让非IT人员专注於资料分析，也不用等待技术人员来支援。
Justin Chang说，现在Line TV上下都会使用CDP，来整合不同接触点资料，并根据使用者输入来即时产生新报表，甚至是符合受众条件的行销名单。行销部门能随时取用内部数据，来处理日常数据应用需求。数据取用流程简化後，非IT人员还能更常参考数据来辅助决策，随意尝试多种分析角度，直到满意为止，只有需要进阶数据处理知识时，才须请求数据团队协助。
目前，Line TV蒐集的资料包括用户年龄层区间、使用时段、主题、浏览装置，以及其他使用行为和历程。他们也会蒐集Line官方帐号的互动内容。不过，Line TV经营Line官方帐号数据的模式与一般外部企业一样，只是将官方帐号作为一个与顾客互动、行销通讯管道，并尝试将官方帐号上的Line用户，归户到自家系统的会员身上。
这些数据会用於AVOD广告（Advertisement Video on Demand，广告制随选影片）、Line官方帐号等行销管道的分众行销，也会用於戏剧推荐、版权购买、产品优化等面向。也就是说，Line TV做的数据驱动行销有两层，一层是推荐自己的影音产品，一层是作为广告平台，替外部广告主对自家用户行销。
花费半年筹备CDP导入，了解数据实际使用者需求是最大重点
Justin表示，非IT人员都相当积极使用CDP，一来内部数据应用需求量大，另一个原因是，正式导入之前，数据团队花费许多功夫，确保CDP蒐集的资料种类符合使用者分析需求。
在约半年导入历程中，Justin Chang认为，最耗时但最重要的是，数据团队和厂商派出的顾问，与内部所有部门探讨现在与未来数据应用需求。由於数据量庞大，且来源分散，Line TV没有将所有数据汇入CDP，而是综合评估所有部门需求後，再来决定数据的导入种类以及先後顺序。
另一件导入关键是确认汇入数据的正确性。Justin Chang说，系统串接和数据汇入不难，不过，自家系统数据结构与CDP系统不同，汇入时可能发生错误，所以，必须再次比对两边系统数据相同，且确认数据流能确实同步，才算大功告成。
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