前言

在公司內部總是有大大小小的提案，每個提案都有擁護的人，但是大家各說各話，沒有辦法公平的做出決定，這時候我們應該要採用數據驅動 (Data Driven) 的方式做決定，但在那之前，我們就必須做好數據工作。

數據蒐集

首先，當然是要先蒐集資料，這裡的資料指的不只是像會員資料這種伺服器必須存下來的資料，還有像點擊了什麼按鈕（但是什麼狀態都沒有改變）這種額外記錄的資料，你可能會好奇為什麼已經有必須存下的資料還要再記錄一份，因為我們可能會記錄誰、在什麼時候、在什麼流程下、在什麼平台、做了什麼事作為一筆資料，這樣就多了許多個維度可以觀察，例如使用搜尋功能的次數（Y 軸）趨勢（X 軸），這邊舉例一些情境：

• 商品頁：誰（之後能 mapping 到會員資料）、什麼商品、如何進這個頁面（例如 banner、類似商品）、是否有優惠活動、停留多久。
• 搜尋：搜尋什麼關鍵字、全部還是分類搜尋、搜尋後是否切換排序。
• 選單：點了選單的什麼選項、加入什麼商品。
• 設定：開啟或關閉了什麼。
• 甚至有頁面停留時間、往下滑了多少等細節。

對了，埋這些數據是功能未上線時就要做的事，否則可能會遇到資料不乾淨的問題，比如，用戶更新上有新功能但沒有埋數據的版本後，就沒有再更新了（可能前一版是強制更新），這樣就要額外判斷在某個版本之後的數據或是再次強制更新了。

當然，除了 app 內的數據，也有不同的數據蒐集方法：

• firebase analytics 也有預設的用戶、地區、裝置等數據。
• 商店上的評分、留言。
• 用戶訪查、觀察使用者操作。
• 問卷、市調公司資料。
• 市場數據，如 App Annie、Sensor Tower、Google Trends。
• 蒐集對象甚至可以是開發成效。

總之從微觀到宏觀的方法都有，調查方式應該取決於想要得到什麼類型的資料。

資料視覺化

數據蒐集後，我們有一大堆看起來很沒用的數據，可能還散落在不同的資料庫、資料表，我們應該要建立自己的 dashboard 來追蹤我們在意的指標的趨勢：例如會員數、月活躍使用者（MAU）、每日下載量/播放/點閱量、商店評分與留言等，也就是把蒐集來的數據做成可以一眼就看出趨勢好壞的圖表，並由機器不斷更新。

也就是說，資料視覺化是幫助我們觀察不同事件帶來的成效，並了解我們的處境。

資料視覺化的工具也有很多，能支援不同資料庫來源，從雲端資料庫服務到手動上傳 csv 格式都有，也能產出各類圖表，但可能需要自己下查詢語法。

每個部門在意的指標不同，所以不同部門應該會有不同的 dashboard，而產出的 dashboard 應該要放在公共的區域，讓經過的同事、甚至是不同部門的同事都能看見，每個人對這些走勢都有不同見解，經常會引起討論。

這邊介紹幾個資料視覺化工具：

• Microsoft Power BI
• Tableau
• Redash
• 還有不少

數據分析

數據分析是最有趣但也最複雜、困難的一環，它可以說是最有價值的，讓我們知道下一步要往那裡走。

找問題

首先，我們應該要以公司的價值、策略方向為前提出發，接著找出 dashboard 上有問題、趨勢不理想、甚至只是成長力道不夠的數據，或是自己想問題，這個時候，我們會發現 dashboard 上的圖表往往不夠，所以會再根據我們的問題、猜測，再下查詢語法驗證。

理解

基本會懷疑的一些面向，例如：

• 活動/行銷開始、結束。
• 節慶、寒/暑假、過年。
• 商業合作大規模裝置綁定、合約到期。
• 生活形態改變（例如疫情期間，通勤、美食外送、通訊軟體等 app 會受到影響）。
• 競業加入/退出/推出功能/行銷/活動。
• 新上市或停止維護的裝置、作業系統。
• 產業走向。
• 被駭客攻擊。
• 甚至是 app 在更新版本後沒有記錄到數據。

我們也可以用 user story、user journey 等方法來找原因。

要注意的是，有沒有其他可能呢？會不會被數據或自己的理解所欺騙，畢竟這些理解有時候是很主觀的，一個人就有好幾種理解，不同人的理解還不重疊，需要小心驗證。

接下來呢

每家公司面對的課題不同，沒有一個公式或 SOP 可以套用，這邊分享一些思路：

• 調整版位、功能露出的位置。
• 改設計。
• 增加行銷、企劃活動。
• 直接找使用者使用，並觀察使用者的行為，並在事前事後做產品期望與理解的訪談。

要注意使用者是不是能接受這些改動，如果是比較久或是使用者眾多的服務，通常也會有避免較大改動，怕影響使用者既有習慣的包袱，這時候我們也許可以嘗試 A/B 測試 或發佈早期測試的做法，來避免大量客訴與負評。

另外，別忘了觀察其他環節的影響，比如，如果讓使用者去用某個功能，是不是也可能造成其他既有功能的使用時間變短。其他還有黏著度、轉換率、廣告效益等影響。

結語

不管我們是上架了一個完美的 app，有著大量的付費用戶、良好的商業模式，甚至拿到了投資，又或是一個乏人問津的 app，我們都不會知道下一步在哪裡。
當然，並不是有了數據就會知道，但有了數據就像看到前方或是自己腳下所踩的地方，要伸一隻腳還是用跳的，要踩多大力，都讓我們做出更安全有效率的選擇。