讓數據交換像語言交流一樣順暢無阻!這家新創公司用翻譯機概念,讓外行人也能輕鬆整理大數據

想像你是貴公司導入客戶關係管理系統(CRM)的負責人,但客戶數據格式與系統不相容,你怎麼辦?用人工處理嗎?曠日費時!不如讓美國這家數據登錄軟體公司Flatfile幫你一鍵導入,不用一分鐘,化身數據工程師解決問題。

 

創新點:讓數據交換就像語言交流一樣,順暢無礙。

 

本文4大重點:1.資料登錄若牽涉不同的層面與來源,任務將十分艱巨。2. 處理格式轉換,就像是語言翻譯機在處理語言轉換。3. 解決技術問題與優化用戶體驗同等重要。4. 向「星艦迷航記」(Star Trek)中的翻譯機看齊。

 

1. 資料登錄若牽涉不同的層面與來源,任務將十分艱巨

成長是公司生存的命脈。要成長,多數會將資源放在拓展新客戶上,對於舊客戶,便只從事基本的維護,甚或是完全忽略。但事實上,開發新客戶與維護舊客戶同等重要。開發新客戶,是為了要擴大客戶基礎;而維護舊客戶,則是希望能提高其貢獻度。兩者就像是老鷹的雙翼一樣,想要高飛,缺一不可。如果只著重於開發新客戶,而忽略了舊客戶,來了就走,不斷流失,則公司的營運將會像是個有漏洞的容器,終究無法維持。

根據統計,開發新客戶的成本,是維護客戶的五倍左右。因此,維護客戶的投資報酬率比開發新客戶更高、更划算。而想要維護客戶,就必須做好客戶關係管理(CRM)。假設你的公司訂閱了一項CRM服務,譬如美國的HubSpot(CRM系統開發商),則第一步便是將客戶的數據導入該系統,也就是「資料登錄」(Data Onboarding)作業。

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對於B2B(企業對企業)的SaaS(軟體即服務)產品,或是大型的B2B軟體產品而言,「資料登錄」就像是將客戶的數據放進一個盒子裡面,以便這個盒子未來發揮強大的功能。但如果公司的客戶成千上萬,而且資料牽涉到多個不同的層面及來源,則導入資料便會是一項艱巨的任務。

依據客戶的規模,通常需要幾天、幾週、甚至幾個月的時間來準備數據。這包括從現有的資料來源導入數據,然後將其手動移轉到Excel等電子表格,再指派工程師花大量的時間來清理凌亂的電子表格資料。

由於需要將數據填入電子表格模板,以確保有正確的資料格式,過程中SaaS的服務人員須不斷協助客戶,以致幾乎所有的數據交換均以手動在進行。於是美國一家數據登錄軟體公司Flatfile,便開發了一個名為Concierge的AI輔助平台,將上載的資料自動對齊欄位並進行驗證檢查,將凌亂的試算表轉變為乾淨可用的數據型態。

 

2.處理格式轉換,就像是語言翻譯機在處理語言轉換

Flatfile成立於2018年,創辦人是David Boskovic及Eric Crane二人。David Boskovic是公司的CEO,之前是辦公室系統商Envoy的平台架構師,也是眾籌平台Rainmaker的技術長和聯合創辦人;Eric Crane是公司的營運長,之前是Envoy的客戶關係負責人和產品經理。

 

Eric Crane及David Boskovic (圖片來源:Venturebeat

 

Flatfile將Portal(入口網頁)內建在SaaS的應用程序裡面,就好像有一個專門處理數據的空間一樣。假設用戶正在使用CRM產品,想要將資料上傳,於是點擊了產品的「導入」按鈕。此時Flatfile會彈出,並疊加在該CRM應用程序的頂端,用戶便可將資料上傳。資料經過Flatfile的辨識、標記並修正後,便能迅速導入CRM中。因此,Flatfile可說是將資料輸入至某一應用系統,並讓該應用系統能為之使用之間的橋樑。

早期的SaaS產品通常只接受一種數據格式,因此Flatfile必須將用戶的資料通通轉換為系統可接受的格式。例如日期格式,如果是人工處理,至少要好幾個小時,用Flatfile,可能不用1分鐘。Flatfile 95%的工作都是在處理類似的情形,換言之,可以為用戶節省95%的時間。

Boskovic覺得,Flatfile處理格式轉換的問題,就好像是語言翻譯機在處理語言轉換一樣。假設有一家墨西哥的企業想要導入美國的軟體,而該企業的客戶資料存在大量的電子表格裡面,表頭都是拉丁文,例如「Nombre」就是英文的「 Name 」。所以墨西哥的企業人員就要一直告訴美國的軟體,「Nombre」就是「 Name 」,但用Flatfile將資料適當的結構化後,就能輕易解決這個問題。

 

 

一旦SaaS產品內建了Flatfile,用戶便能自己處理資料輸入,大大減輕了SaaS服務人員的工作負擔。但由於用戶的性質包羅萬象,Flatfile的功能必須讓非技術人員也能輕易操作。

最有趣的例子,是一家雜貨店讓當地農民上傳一周的蔬菜及品項清單,用Flatfile來處理匯總自農民的數據;還有一家Fortune 500大企業,讓他們的保險經紀人用Flatfile來上傳數據;也有業者為老師及學校建構教育管理系統,由老師或學校管理員蒐集學生名冊、成績單、課程表等高度分散的資料後,透過Flatfile將資料導入管理系統。

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當老師以CSV(逗號分隔值)檔案格式上傳學生的數據至管理系統時,內建的Flatfile會依系統的要求檢查數據內容,例如學生的註冊號碼等,如果發現欠缺,便會通知是否需要補足或忽略,以確保管理系統裡有足夠的資料。

就教育管理系統而言,老師是學生數據的專家,他們決定系統裡的數據模型,他們瞭解學生名字、註冊碼、住所及地址的型態。當Flatfile將數據放入系統有什麼問題時,他們最有能力決定何者需要調整,如何調整及編輯的內容。

 

(圖片來源:Sourceforge

 

3.解決技術問題與優化用戶體驗同等重要

由於用戶的技術水平差異很大,Flatfile致力於以大眾都能瞭解的語言溝通信息,讓只懂得一點電子試算表(Spreadsheet)概念的人也能操作它。Flatfile的客戶則是SaaS業者,也就是數據的接收者,他們通常已設計了某種系統或解決方案,但成效不彰。Flatfile努力讓資料輸入簡單快速,不致因過於複雜而令SaaS的用戶卻步。

Flatfile最大的挑戰之一,是既要建置複雜的ETL產品,還要設計得淺顯易用。所謂ETL,是從任何來源格式提取資料(Extract)、然後將其轉換為正確的形態(Transform),並將其載入目標位置格式(Load)的過程。這原是數據科學家或數據工程師的工作,但現在Flatfile要讓沒有技術背景的用戶也能處理這些問題。就Flatfile而言,解決技術問題與優化用戶體驗同等重要。

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例如當Flatfile為了目標系統,需要將數據對應為「布林」(Booleans)資料型態時(電腦科學中的邏輯資料類型,通常是包含True或False的問題),Flatfile不會直接問用戶「這是對還是錯?」的問題,而是加以解釋「你的意思是,『對』代表已檢查,而『錯』代表尚未檢查嗎?」的問題。

而透過機器學習,Flatfile問問題的次數也會越來越少,基本上,可以預測用戶答「對」或「錯」的答案,讓作業繼續進行。頂多會在每一項作業告一段落時,提出三個檔案版本,讓用戶確定何者正確。但後來,Flatfile連用戶會選哪一個檔案版本,也能正確預測。

最終,Flatfile的目的是讓一切自動化。每次有人回答問題,Flatfile便會放入學習模式中,並預測下一次用戶的回答後繼續前進。用戶將能把時間花在處理其他更重要的事情上,而Flatfile則能從學習經驗中對用戶提出建議。對用戶而言,接受建議,比要他們站在第一線解決問題容易得多。

例如當Flatfile處理保險公司的資料時,如果接觸到的是被保險人的資料,顯示是個吸煙者時,會看資料的後頭有沒有帶吸煙多久的數據?如何後面是空白,便會問用戶「你需要讓我們知道他們吸煙幾年了嗎?」

 

4.向「星艦迷航記」(Star Trek)中的翻譯機看齊

根據Flatfile調查,有54%的公司表示他們需要每天上傳客戶資料,有23%的公司表示他們必須花費數週至數月的時間輸入客戶資料,還有96%的公司表示他們在資料輸入方面碰到麻煩。Flatfile要解決的問題,是讓整個過程自動化,讓公司可以放入任何數據,並能將其上傳到任何新的應用軟體中。

 

Flatfile的調查報告(圖片來源:Flatfile

 

但Flatfile處理的數據目前仍以文字(Text)為主,也就是其公司名稱所代表的「平面檔案」(Flat file)格式,例如CSV文件,或是Excel電子表格,其數據結構本身已完備合理,Flatfile可以將其標準化為通用格式。Flatfile還沒有做的部分,是處理像包含一堆發票的PDF檔案,或是需要檢測一堆圖像內容的「光學字元辨識」(Optical Character Recognition, OCR)文件。

2021年3月,Flatfile完成了3,500萬美元的A輪融資,目的是擴大其在企業領域的規模,並強化其技術平台,以期在明年能為所有的軟體產品,及任何想要導入客戶數據的企業,創建更好、更輕鬆的數據入口。

而Boskovic則希望有一天Flatfile能像他所喜歡的科幻電視節目「星艦迷航記」(Star Trek)中的翻譯機,讓各個星球的人能以不同的語言無障礙的相互交流一樣,讓各個不同格式的數據也能透過Flatfile,與各個目標系統間進行毫無障礙的資料交換。

 

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參考資料:

1. Flatfile scores $7.6M seed investment to simplify data onboarding

2. The startup helping companies spend less time in Excel

3. Customer Acquisition VS. Retention: Where are Your Dollars Best Spent?

4. Flatfile: Data Onboarding on Flatfile with David Boskovic and Eric Crane

5. Flatfile looks to be universal translator for data loading

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作者:

Hayden

相信只要努力工作,嘗試新事物,人人都可以是創業家。所以白天努力工作,晚上努力寫創新創業文章,希望可以啓發更多想法。

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