談數據驅動文化,踏出你的第一步

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這是一篇給新手行銷人的文章,我想跟你聊聊為什麼"數據驅動(Data-Driven)很重要",如果看完你有任何問題,也歡迎留言與我互動,希望這篇文章會對你有幫助 : )

現在的行銷產業因為資料分析工具的進步、資料分析觀念的普及,我們能倚靠資料做出更有根據、更科學的決策,網站分析的目的就是透過資料研究,來產生洞察,並依靠洞察來產出決策,最後,利用更有效的決策來改善商業。在台灣有很多剛轉型數位的企業並不夠重視資料分析,大多的決策還是依賴經驗法則,而過度依賴經驗法則是一件很危險的事情。

經驗法則 vs 數據驅動,不同的決策思維

所謂經驗法則就是…

  • 我覺得使用者不會喜歡這樣的產品設計
  • 老闆認為A廣告一定有用,應該要大力投資A廣告
  • 相信網頁設計部門過去五年的經驗,他們所認為的一定是對的

而數據驅動的決策則是…

  • x按鈕的設計更動後,轉換率立刻下滑,因此我們推斷是x按鈕影響轉換率,讓我們來做個A/B Test來證實這項假設後再決策吧!
  • 從量化的流量來源報表來看,公司所投資的 A廣告沒有帶來有效的轉換,因此我們降低 A廣告的預算,並嘗試投資廣告B跟C
  • 目前無法看出是否是 Z網頁的設計影響轉換率,我們應該建立實驗流程來實驗這項假設

 

如果你們公司的決策者是透過經驗法則來進行決策,他們則會根據某某專業、某某主管、或是老闆的想法/經驗/喜好,但一個數據驅動的企業,會觀察數據來進行有根據的決策,當數據沒辦法解決商業問題時,則會建立實驗或規劃資料環境,透過實驗、或是收集更多的資料,來解決商業上的問題。為什麼經驗法則不好?因為,大多的狀況下,老闆、行銷人本身的想法與感受,未必是消費者的想法與感受,如果你用自己的角度去思考消費行為,那也把消費行為想得太簡單了吧?以電玩產業來說,台灣潛在的電玩玩家就有200萬以上,你確定你一個人的感受真的能代表200萬的台灣玩家嗎?

 

所以,盡量不要用我覺得,X功能對玩家很好"這樣的思考邏輯來思考商業,盡量一切以數據來說話。

 

但同時,經驗法則並不是完全是錯的,有的時候有些顯而易見的問題是可以用經驗法則來決策,比方說,如果你的網頁背景是黑色,字體也是黑色,我想這應該不用做實驗或觀察數據了,很明顯的網頁有問題,使用者根本沒辦法看到你網頁上的文字。所以,確實有些顯而易見的事情,你可以依賴過去的經驗來解決,但大多的狀況下,我個人是比較建議還是先看過數據再說,絕對會比"猜測"或是"感覺"更有根據,你也更能清楚的知道自己的商業究竟發生了甚麼問題。

 

"看數據說話",是一間有數據文化的企業應該有的態度跟習慣,但究竟要怎麼落實呢?在這篇文章的後半段有一些我的看法跟建議。

如何打造數據驅動的文化

如果你希望打造完整的數據驅動文化,我強烈的建議你先聘請一位網站分析專家。

如果你希望自己摸索也絕對沒有問題,但是你可能會需要花上兩倍、三倍、甚至五倍的時間去摸索,而網站分析專家可以直接把多年的經驗、專業都分享給你,直接告訴你該怎麼做,才能讓數據導入企業、讓數據幫助企業成長。

 

  • 決心

要讓一間公司從沒有數據文化到數據驅動,至少,公司高層需要非常大的決心,在我的顧問生涯當中,看過許多的企業口頭上說決定要做某件事情、做某些革新,但後續的執行力卻不夠,總會被其他事情給拖垮進度。

事實上只有高層的支持還不夠,高層的支持只是必備條件之一,如果你希望透過數據來改善你的商業,全公司上下也都應該要有這樣的覺悟跟決心,只要有少數幾個關鍵的部門沒有辦法配合,那你終究沒辦法將企業轉型成數據驅動。總而言之,高層要先有決心做這項革新,然後在往下宣導給各部門,讓全公司上下能夠團結,把這件事情做好。

當公司開始有了數據驅動的文化,這可能會影響到所有部門的決策、所有部門的KPI/獎金、甚至是會大幅影響某些部門的工作內容。

如果企業沒有決心,這件事情很難被做好,是吧?

 

  • 從正確的KPI開始

如果你的公司過去並沒有數據的思維,我認為從設計KPI開始是一個很好的起頭。

如果你注重『網站分析』,你不該只在乎流量這篇文章中,我有跟大家聊過,我們應該要從商業角度思考,甚麼樣的指標能夠真正的影響商業,把能夠影響商業的指標作為KPI,KPI才能夠輔導企業成長。

好的KPI能夠幫助你衡量商業的表現,找出商業的問題在哪,各部門的KPI也更能夠協助公司衡量每個部門的表現,洞察出高產值部門與低產值部門,並各自進行營運上的調整、調度,來改善產品的營運狀況。

不過KPI僅是一種管理企業、衡量商業/營運表現的方法,重點還是你該如何推動 KPI的機制,讓全體公司上下都重視KPI,利用KPI去驅動平常的工作與決策,這才會是最辛苦的地方。因此,若要推動數據驅動的文化、推動 KPI的機制,老實說還是要建立在上述的第一點之下,企業的決心。(畢竟要導入數據文化,本來就需要企業全體上下的團結意識跟決心)

 

  • 盡可能的量化所有的事情

有一句話說:「在你所擁有的資料中,有70%是沒有價值的,僅有30%的數據資料能夠影響你的商業」。一個成功的分析師,也未必會將所有的事情都量化,因為有很多的數據未必有用、更未必能為企業產生洞察。

但在公司剛開始要導入數據驅動的文化時,我還是建議盡可能將所有的事情都量化,讓公司理解"資料分析"有甚麼樣的可能,我們究竟能拿到甚麼資料、這些資料能帶給我們甚麼樣的資訊與洞察?

從量化所有的事情開始。

從訪客交易資料、點擊流資料、訪客行為圖表(熱點圖、游標軌跡圖)、流量來源資料、競爭對手資料、用戶購買產品後的使用數據…等,每一種資料都可能有它存在的意義與價值,在擁有了所有可量化的資料後,你再回頭去試著分析,並產出洞察,如果有些資料你不確定它是否有用、或是可以用來幹嘛,你也先將它收集起來,因為你不確定,哪一天它會派上用場,關鍵性的影響你的商業

 

  • 不能量化的資料就以質性研究的角度來做

在網站分析上,所謂的質性研究通常是指"使用者的研究",從使用者的產品使用情境、感受、使用者的喜怒哀樂、痛點/爽點、挫折點…等,這些資料我們都可以透過使用者研究來取得。

確實,有些資料你沒辦法量化,那不能量化的事情,就質化吧!從收集使用者的感受、情緒開始,從觀察使用者的行為開始。你可以請業務拜訪客戶時,收集客戶的想法與意見,你可以做問券調查、電話訪談,你可以請使用者到公司來實際操作產品/網站,並從旁觀察他們的行為。

有很多事情你沒辦法量化,你必須要靠質性數據來解決問題。

 

  • 將決策建立在資料根據上

最後一步我會建議你的,就是將"所有的決策都建立在資料根據上",而不是經驗法則。

雖然在文章的開頭我有提過,經驗法則在某些情況管用,但一開始企業在轉型時,我建議還是盡量以資料根據為基礎來做決策跟管理,才能一步步扎實地把數據驅動的文化導入到企業之中。

"所有的決策"當然不是指 xxx的薪水應該加多少、員工特休應該給多少天,而是指跟商業有關的決策。例:網站改版後的成效、廣告投資的成效、產品改良後使用率…等,所有會影響商業表現的事情,我們都應參考資料根據

 

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