好的數據，要能「動手」才有價值！

企業決策的 AI 數據驅動四部曲

先說結論：『 好的數據，不是用來看，是用來動手的、用來執行的！ 』

我以前做電商，所有東西都缺，缺業績、缺轉換、缺人，但只有一樣不缺，叫做數據。

我們有一堆報表、有一堆流量行為紀錄，每次活動後都有一堆數字分析、A/B test 報告、漏斗圖表。

但很殘酷，很多時候我們看了數據，只是看，然後繼續把責任推給「文案寫不好」「預算太少」「客人不買單」。

一直以來，我也不知道該怎麼做，該怎麼把數據確實的做應用。

直到 AI 的出現，AI 能真正處理多變量的分析！同時，我才知道什麼叫「 #真的把數據拿來用」。

#真的數據要做到能有下一步

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一直以來，根本性的問題就是：為什麼我們分析了這麼多數據，卻還是不知道該做什麼？

數據黑盒子：不能忽視的中轉線索⸻⸻

但是，我們可以這樣理解

數據，不是給你看漂亮報表的，是用來讓你做出「下一步」的。

沒有帶來動作的數據，不是好數據。

我們可以把數據比喻成一個黑盒子。

我們大多數人在看數據時，只會看兩端：

•  Input（導入數）：有幾個人來？流量是多少？註冊數？
•  Output（產出數）：轉換率、營收、成交、LTV。

問題是——中間那段呢？

黑盒子其實就在「中間過程」：

使用者來了之後，使用者點了什麼、卡在哪裡、是什麼行為造成他留下或跳出、是不是在流程裡面有某個轉角出了問題？

大多數的公司，沒有去拆這一段。

所以數據只是數字，不是答案。

真正會用數據的人，會把這個黑盒子一層一層拆開來看：

•  留存不好？是哪一群人？
•  是新用戶？老用戶？
•  是哪個時間段跳車？
•  是登入有問題，還是 onboarding 環節太無聊？
•  是遊戲時長太短，還是第一次付費門檻太高？

黑盒子不會自己打開，你要一層一層拆掉它。

數據應用四部曲：拆解、比較、分群、驗證⸻

所以我們可以設計一整套數據使用的流程，現在我們看簡單稱它為

數據驅動的『 四部曲 』：

1. 拆解（Decompose）

不是只有把 funnel 畫出來就叫拆解。

真正的拆解，是把整條使用者旅程切到不能再切：

 • 從點廣告 → 到落地頁 → 點按鈕 → 註冊 → 登入 → 操作流程 → 互動指標 → 保留 → 付費

每一個點，你都要知道他們的轉換是誰造成的。

拆得越細，你才知道「是哪一段」壞掉了，而不是一句話概括說「轉換不好」。

2. 比較（Benchmark）

數據不能只看一筆，要能比較才有意義。

比較有三種：

•  跟自己比：這個月 vs 上個月、今年 vs 去年同期
•  跟同產品比：這次活動 vs 上次活動、A 商品 vs B 商品
•  跟市場比：業界的保留率、付費率平均在哪？你的高或低？

只有比較，你才知道「好在哪、壞在哪、值不值得 panic 或 celebrate」。

3. 分群（Segmentation）

最容易騙人的數據，就是平均值。

平均值會讓你忽略掉真正的問題與機會。

所以一定要分群：

•  裝置（iOS vs Android）
•  廣告來源（Facebook vs Google）
•  用戶年資（新 vs 老）
•  地區 / 性別 / 使用習慣

把數據切成不同的用戶群組，你才會發現：

不是「所有人」都不買，是「某群人」不買；

不是「品牌電商網站整體狀況不好」，而是「Android 新客 24~34歲的跳出率很高」。

4. 假設與實驗（Hypothesis + Test）

分析完之後，不要急著拍腦袋決定。

先寫下你的假設：我覺得是這張圖影響、我覺得是這段文案有問題、我猜是流程太長…

然後啟動 A/B test 或至少做小規模實驗來驗證。

驗證之後再放大，這才是真正的數據驅動。

案例：如何用行動創造數據價值⸻⸻⸻

以下，我們可以舉幾個例子：

例如，我們發現某新品牌的的新客完成註冊成功率特別低，

不是因為有誰發現，而是透過「跟歷史數據比較」找出來的。

品牌懷疑登入流程太煩，馬上做出 『免登入購物功能』  -> 同時做實驗。

結果大幅提升新客轉換。

又例如：

他們在拆保留率時，發現「今天停留時間超過 115秒的消費者，七天內回來購物的成交率是別人的3.5倍」。

這不是一筆報表會直接告訴你的，而是透過分群觀察 + 保留率分析圖層得出的。

有了這個 insight，他們立刻調整網站購物動線的流程、延長消費者逛網站與對於內容了解的時間 impact。

這種行動，才是數據該帶來的價值！

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當我再次回頭看我曾經「很會看報表」的自己，才發現以前都沒有把數據講的夠清楚。

現在我知道了，數據這東西，不是你打開 GA 就會自動有答案，也不是請一個資料分析師就能幫你「解釋」。

你必須有一套「思考 + 拆解 + 比較 + 分群 + 動手」的能力，才能真的用數據「驅動」決策。（利用 AI、利用我們！）

開始動手吧，讓數據為你工作！⸻⸻⸻

如果你每天都在看報表，但還是不知道該做什麼，把這套四步曲記下來。『  拆解、比較、分群、實驗  』

找出品牌公司目前轉換最差的一段，從那個黑盒子，開始一層層打開。

然後開始動手。

因為： 好的數據，不是用來看，是用來動手的！！！！！

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Ricky @ Leadion｜寫程式的那個創辦人，用 AI 寫產品，也寫未來