前言

今天是資料分析系列的最後一篇，我們來做個總結和回顧。

在資料驅動的產品成長和決策中，分析常被視為解決所有問題的答案。然而，僅僅埋頭分析或盯著指標，往往讓人忽略了真正的目標——推動產品的長期增長和發展，分析的過程中要時刻提醒自己保持全局觀，確保你不會迷失在儀表板上的細節中，而是專注於前方的路況。

我們在這幾天聊了資料分析的重要步驟：

1. 確定產品成長目標
2. 善用工具發現洞察
3. 接地氣
4. 小心陷阱：過度設計
5. 最後說個好故事

1. 確定產品成長的目標：Growth AARRR 和 Loops

在開始分析之前，第一步是明確產品成長的目標。這可以透過應用成長模型如 ** Growth AARRR**（獲取、活躍、留存、推薦、營收）或 RARRA（留存、活躍、推薦、營收、獲取）來打造產品的成長循環。這些模型幫助你定義清晰的階段性目標，並在每個階段上建立成長的驅動力。

同時，Growth Loops 是實現持續成長的重要方法。透過不斷優化這些循環，你可以建立一個能自我強化的產品增長機制，從用戶吸引到轉化，再到留存和推薦，這一過程需要的不僅是數據支持，更是持續觀察和改進的策略。

2. 挖掘洞察：善用你的分析工具箱

每個分析專案都有不同的需求，因此靈活選擇合適的分析方法至關重要。在過程中，你可以根據目標選使用描述型分析（告訴我們發生了什麼）、診斷型分析（解釋為什麼發生）、預測型分析（預測未來會發生什麼），或決策型分析（給出最佳行動建議）。

這時你的 分析工具箱 就發揮作用了。視覺化工具、統計學方法、統計檢定、機器學習模型等，都是你挖掘洞察的武器。例如，當要分析使用者行為時，你可以選擇敘述性統計來進行描述，也可以透過迴歸分析或隨機森林來發現更深層的相關性。無論選擇哪種方法，核心都應該是找到問題的根源，並挖掘出對業務有價值的見解。

3. 領域知識的重要性：『接地氣』

再強大的數據模型，如果脫離實際的業務場景，可能都無法產生實際價值。領域知識 是分析成功的基石，沒有對行業的深刻理解，數據往往會產生錯誤的解讀。掌握三個重要面向：

• 產業中追蹤與衡量成功的方法：了解產業內有哪些常見的KPI或成效指標。
• 產業的行話 ：掌握產業專屬的術語和流程，能讓你的分析更符合業務語境。
• 產業生態系的運作 ：理解產業裡上下游的關係、公司在生態系中的位置、競爭態勢和市場環境，這有助於你在分析中考慮到更廣泛的業務影響因素。

4. 小心陷阱：不要為了指標而指標，不要為了分析而分析

在數據分析中，常見的陷阱是過度關注指標本身，而忽略了它背後的意義。指標應該是工具，而不是目標。你需要小心避免「為了數據而數據」的思維，因為即使指標看起來健康，並不意味著業務本身就是成功的。保持對產品的全局觀，才是避免陷入指標陷阱的關鍵。

同樣，不要為了分析而分析。有時過度分析可能會導致行動延誤或錯誤的決策。在數據分析中，永遠要記住最終目的是推動業務增長，過於複雜的分析反而會掩蓋真正重要的問題。

圖片來源：透過 DALLE 生成

5. 說個你阿嬤都聽得懂的好故事

最後，大多數聽你的分析報告的聽眾，都不是深耕數據分析的專業人士，請記得換位思考，數據的洞察必須轉化為一個簡單、易懂的故事，這樣才能被團隊或利害關係人接受和理解，這並不意味著簡化數據，而是用清晰的語言來解釋洞察、問題及其解決方案，從而幫助業務以及領導者做出正確的決策。

說個好故事的 333 法則

1. 說故事前：『確定最重要的問題』、『了解過去、現在和未來』、『了解你的聽眾』
2. 說故事中：『吸引人的開頭』、『幫你的聽眾畫重點』、『設計轉折』
3. 說故事後：『重點回顧』、『給予明確的行動』、『提供連結的機會』

總結：保持全局觀，驅動產品成長

在數據分析的過程中，無論使用多少技術、模型或指標，都應該始終保持對全局的關注。盯著儀表板上的細節容易讓人迷失方向，而最終的目標應該是「看著前方的路況」。從設定成長目標、挖掘資料洞察、結合領域知識，並講一個好故事，這一系列的步驟都應該指向一個共同的目標：幫助產品實現可持續的長期成長。