今天想跟大家聊的話題是:「如何建立思據思維?」,這問題先前也曾和許多朋友討論過,我發現在不同部門,擔任不同職務工作的人,對這個問題有著很大不同的觀點,工程師可能關注在數據該如何取得,產品經理或行銷人員,在意的是如何透過數據來衡量成效,而設計師也許希望透過數據來優化自己的產品體驗…等等。不過不管你身為那種職務角色,如何透過數據來驅動改善自己的工作目標,相信都是大家希望可以達成的目標。

那該如何建立好的數據思維呢? 我建議可以先從「如何問一個好的問題」開始,因為當公司先定義清楚目前所遭遇的問題 (到底想解決什麼?)之後,現在或未來所有收集到數據才會有意義。

那到底該問什麼問題呢? 其實可以從最單純的「五個W一個H 」開始思考,我整理如下:

1. Who,這是誰的問題? (以誰的角度來看? 例如以使用者為中心來思考,及以公司為中心來思考,所得到的答案一定差很多)
2. What,我遇到什麼問題? (你愈清楚你遭遇到的問題是什麼? 才愈有機會解決)
3. When,這問題何時發生? (或是這問題何時該被解決? 是否有急迫性?)
4. Where,這問題在那發生? (它是在什麼樣的情境脈絡下?)
5. How,我該如何解決這問題? (過去是否已有解決方案? 現在是否能夠了解它? 未來有辦法解決嗎? )

在試著提出及解答這五個W一個H的問題之後,可再進一步思考,這些問題跟現有或未來能夠取得的數據之間,有什麼樣的關聯,例如:

1. 現有的資料看的出來,使用者是一群人怎樣的人? ( 可透過收集到的訪客/會員資料,得出各種profile並加以分類)
2. 而這些人目前遇到什麼問題? 他們的行為數據? (例如:為何這群來自FB的訪客,進到網站後跳出率都很高呢?)
3. 這些問題都是在什麼情境下發生? (時間、地點、使用裝置…其他因素是否都會影響? 有明顯的相關性?)
4. 假設都可以得到各種數據,但在考慮到成本跟風險後,那個最划算? (要有成本觀念,希望可以在投入成本最低,得到回報最高的前提下進行)
5. 那我要怎麼拿到及累積這些數據? (有些問題需要重新收集資料才能夠解決,或是需要累積一定量的數據後,才能夠正確辨識出可能的行為模式)

以上這些思考點和方式,我相信將有助於你理清楚,接下來該怎麼透過那些數據來解決問題,希望對你有幫助。

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下面精選三篇值得一讀的文章,分享給大家:

阿里巴巴副總裁車品覺:資料是一種信仰!
車品覺先生是著名的資料科學家,也是我很喜歡的作者,我一最早開始建立數據思維的方法,就是從讀他的書開始:《大數據的關鍵思考》,這篇文章是他在第二屆資料科學愛好者年會中的演講記錄,值得一看喔。 (作者的近況)

[簡體中文] 萬字長文全面解析大數據思維的十大原理
這篇長文很多地方都有轉載,有興趣的朋友可以慢慢讀,它點出了許多大數據思維和傳統思維(抽樣統計,或直覺) 最大的不同點,像是更關注在相關性而不是因果關係、速度決定一切(由關注精確度轉變為關注效率),及樣本數即母體數…等等,過去沒有接觸過大數據的朋友們,可以透過這篇得到一些簡單的概念。

[簡體中文] 利用數據思維來提升一款產品的轉化率
前面兩篇比較多談大方向及思維方式,這篇談的則是更具體的範例:「如何提升轉換率」,相信有在投放臉書廣告,及經營電商或App的朋們友,對這名詞應該都不陌生,該怎麼提升及優化測試的方式,這篇文章給了簡單的思考方式,對這方面有興趣的話,再推薦你一本書《測出轉化率:營銷優化的科學與藝術》,書中有更完整的測試及優化技巧喔 (很多做數據分析的朋友也推薦這本)。

其他我自己讀過,覺得不錯的參考書單如下,大多都是教你如何思考數據、用數據思考: