數據分析的重要性
數據導向是近些年很受歡迎的營運方式,這個方法可以讓企業脫離主觀認定的盲區,用客觀的角度評估策略與表現
透過數據化的報表,我們可以更清晰每個環節發生的議題、各部門與人員對組織的影響、市場反應與用戶態度⋯⋯
數據分析常見軟體
數據分析的軟體非常多,不乏有付費的進階軟體,但除非企業有特殊需求,或者數據量體真的過大,否則以下免費軟體已經十分堪用
數據分析是優化數位服務的重要過程,不僅需要選擇正確工具,也需要了解企業目標後,制定一系列的追蹤方法、指標、KPI⋯⋯,如果你有相關問題,歡迎直接聯繫 Procrustes,讓我們一同討論最好的做法!
如何建立數據分析環境
建立數據環境並不困難,但要思考數據的意義,並且讓內部了解數據價值就不容易了!
我們建議企業可以先看過這篇文章,確保理解數據分析的意義:數據分析入門:了解分析的本質與基本思維能力
釐清商業目的(Business Objectives)
這是所有分析的基礎,只有在了解商業核心目的才能往下做規劃,商業目的必須要滿足 DUMB 原則:Doable. Understandable. Manageable. Beneficial.
設定具體目標(Goals)
所謂的 Goals 是為了實現商業目的而需要實現的具體里程碑,他們不見得是目的本身,但卻是達成目的需要的支點,同時 Goals 本身是具體的策略,而非參考性數據。
釐清 KPI 與一般指標
數據軟體會記錄大量的指標,但他們並非對企業都有意義,過多的數據資料只會干擾分析,因此找出真正會影響目標的指標(KPI)很重要!
設定 KPI 標準
每個 KPI 都要有具體明確的達成標準,這個標準並非越高越好,而是要根據業界的狀況來制定,只有明確 KPI 標準,指標追蹤才有意義。
追蹤更多微小指標(Segments)
找出 KPI 的相關指標,以及細化數據,往往能夠提供洞見來優化執行細節,例如:針對流量可以區隔為自然流量、廣告流量、社群流量⋯⋯幫助我們釐清流量的來源。
數據分析是一項大工程,對於企業長期發展至關重要,我們提供了一套業界非常嚴謹的數據使用方法:商業目的>具體目標>KPI>微小指標,遵循這個流程能夠幫助聚焦在重要數據上,而不是無意義的看報表。