各位数据大神、RD大神、PM大神，我对数据分析有些省思，再请各位看看是否有可以一起 成长或讨论的地方。 -- Medium 好读版 https://reurl.cc/Rb3DXe -- 数据分析的好，人人都知道。可以改善用户体验、找到肉眼无法注意的机会点、寻找新的 商机、可以让资源花在刀口上等等的族繁不及备载，所以大家会努力想着要找到能数据分 析的人、方法、设备，让自己的公司能够藉着数据分析杀出一条活路、或是开出一条别人 看不见的赛道。 但是实际情况是，不同的组织、不同的公司埋了flurry、埋了GA，结果只建出了一个又一 个的数据谷仓、一个又一个的数据孤岛；每个人都有一堆的数据要看，但是看到最後反而 被数据误导，然後耽误了工作时间，结果却没有换到什麽成果；数据的逻辑因果关系越用 越复杂，数据框架越来愈多，但是问了对方为什麽这麽做的时候，对方只回答:要看数据 啊！要报告数据啊！通常再追问，看了、报告了，然後呢？通常只会换到一阵沉默以对… … 数据分析我认为是一门科学，科学就是假设、实验、证明，但很多管理者在想着建立数据 分析时，却不是以这个方向来做思考，反而想着来建个数据分析好了，然後数据看一看应 该就有可以改善的地方，这就像做一个科学实验，你只把相关仪器跟环境准备个大概，却 忽略了实验中的变因、实验中应该要有的人才、实验应该要有的流程，最後实验一直得不 到要的结果，要不就是持续做相同的事情期待有不一样的答案，要不就是让这些数据们， 就又变成茫茫谷仓大海里的一粟。 在数据这件事上，其实最终就只是为了洞见，为了能让你的产品迭代的更好的洞见。而这 个洞见背後，我认为需要有四个因素相配合：能说故事的人才、聚焦的产品、懂得数据推 动产品的逻辑、管理层的心态。 这些要素缺一不可，这样才能搭建起一个合适正确的数据分析体系，然後让这个体系持续 运作，进而产生洞见，持续培养出能产生洞见的人才，然後让整体公司、组织往想要的方 向走时，又多一把有用的寻宝探测器。 能说故事的人才 有些企业在记录数据上，会由Jr.PM进行记录或抄写，後续就由Jr.PM来进行报告，报告完 数据後就草草结束。然後有时候PM还不能很好的描述数据所带来的意义，甚至迷失在数据 海，或是拿着不太重要场景的数据来和大家说明，既无法产生洞见或优化方向，也让与会 者的时间效益石沉大海。 我认为人要能够在数据分析的体系里面较好的运作，至少要具备以下两个要素：懂运用 user flow或是user journey等规划框架、有至少两年规划经验的产品人。懂一些运作框 架是因为台湾业态不一定能让你好好的接触用户，很多情况下我们是采用半摸半思考的状 态，去参考竞品、去问问同事，这时候运用框架变得相对重要。因为这些框架一定程度上 ，是国外探索UX所荟萃出来的概念，以这样的框架思考，对用户的行为有机会进一步的架 构，而不会只是点状、散状的发散。而有这样框架的运用经验後，对於数据反馈在思考时 ，我们剖析或思考的场景有可能更合理，会更系统性的呈现。 而要有一些规划经验是为了在一些架构的调整上，我们可以快速的在产品上决定元素摆放 方式 或 陈列形状，例如有些呈现方式是换页签、有时是摺叠、有时是进到下一个页面等 等，很多情况结合前面思考的场景，再到UI上不同程度的实现，这些让有规划经验的人在 执行是可以相对快速与明确的，因为对一个还不太知道数据分析本质为何物的产品人，在 摸索数据分析这件事情上就够苦恼了，如果还由一个Jr.PM来做就比较难有效益。 聚焦的产品 在进行数据分析时，应该要聚焦的在一个能收集有效数据的产品上，或是一个范围内，持 续的去看数据的反馈、进而思考能否产生洞见，然後不断优化与调整，让能数据分析的人 和范围逐渐扩大，创造更大的效益。但普遍大家的习惯是，我们要导入数据分析，那就推 行到整个组织吧！结果这件事导致的下场是，要看的数据越来越多，但没有人能够根据数 据分析的本质来思考数据，反而变成报数据大会，追着数据跑，然後大家抄了数据好几个 月、甚至一两年，结果数据这件事却没有对组织有任何贡献。 我认为数据是可以跟催营运状况和了解相关极端情况，但管理者应该更聚焦於一些质化规 划的场景思考再回头来省思数据，因为有时候一些小幅的变动却要找一些理由来说明，反 而是对工作时间的一些耗损。 懂得数据推动产品的逻辑 我看过一些人在埋数据的时候，是铺天盖地的埋，但其实这样做没有意义，而且数据表的 品质可能好不到哪里去。而且会这样做的另一个面向，是不太清楚自己产品的用户使用流 程、与该聚焦的用户场景，因为没有明确定义才会变的乱枪打鸟。如果从规划产品初期， 就有去思索或了解用户的使用场景，至少在你的产品上你会知道可能的踪迹在哪，而这样 的踪迹按图索骥才能有较明确的立论点来看用户怎麽使用产品，也能够有可以迭代和调整 的利基点。 通常数据在产品上的运作机制可能为： 规划→埋数据→上线→数据反馈→假说→规划→埋数据→上线 我们必须要根据上线後的数据反馈，深思与规划时场景的差异，然後试着以数据说故事， 看能不能建构出合理的假说，然後根据这样的假说找证据支持，接着再进行规划，然後上 线验证。 整个数据推动产品的过程其实是一个接一个明确的步骤，而且在某些步骤是针对规划有深 入的思考，再藉此看能否踏实的摸索到用户的使用场景。而产品人在进行数据分析时，也 必须很有意识思考整体的脉络，然後试着将这样运作过程说明给信任你的管理者，让他们 不会因为不信任或是一些主观但不正确的想法，造成数据分析无法落实。 管理层的心态 这一点其实最不可控但却最为重要，因为推动数据分析需要资金、人力、时间都是在老板 这里，但数据分析根据前面这样的说明，大家应该比较知道整个数据分析困难的、和初步 难以有成果的点在哪。而在这样的情况很容易在一些一头热的开始，最後却无疾而终，徒 留一个又一个的数据孤岛。 所以我认为要推动数据分析的管理者，心中要有很明确数据分析会进展的Roadmap、数据 上困难运作的认知、也要愿意持续的投入好的人才与时间，然後坚持下去。因为在建构数 据分析体系後，很可能需要半年、一年组织内的人才才有办法更明确的了解数据分析的本 质，然後更敏锐的产出能让产品飞跃的洞见。 小结 数据分析的推动其实里面要注意的眉角很多，它不仅需要人才的配合；还需要公司有意识 的推动；更需要主推者很明确的了解它的效益与困难，然後坚持不懈的推动下去。 而且我觉得另一个让大家误会的词是Data driven，数据从来没办法驱动什麽。是因为我 们造出的产品与世界互动後才产生了数据，而数据只是验证或提示我们也许什麽地方是值 得思考的方向，我想Data informed可能会是对数据分析来说比较合理的解释，而从这样的 立场，我想可以更合理的去思考数据与产品、数据与规划的关系，而有一段好的关系，数 据分析才能走得长久，怎麽感觉像在谈感情了(误)。 希望大家都能从数据分析中，获得满满的洞见！ --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 1.161.76.109 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1638457649.A.8EC.html