這是一篇給新手行銷人的文章，我想跟你聊聊為什麼＂數據驅動（Data-Driven）很重要＂，如果看完你有任何問題，也歡迎留言與我互動，希望這篇文章會對你有幫助 : )
現在的行銷產業因為資料分析工具的進步、資料分析觀念的普及，我們能倚靠資料做出更有根據、更科學的決策，網站分析的目的就是透過資料研究，來產生洞察，並依靠洞察來產出決策，最後，利用更有效的決策來改善商業。在台灣有很多剛轉型數位的企業並不夠重視資料分析，大多的決策還是依賴經驗法則，而過度依賴經驗法則是一件很危險的事情。
經驗法則 vs 數據驅動，不同的決策思維
所謂經驗法則就是…
- 我覺得使用者不會喜歡這樣的產品設計
- 老闆認為A廣告一定有用，應該要大力投資A廣告
- 相信網頁設計部門過去五年的經驗，他們所認為的一定是對的
而數據驅動的決策則是…
- x按鈕的設計更動後，轉換率立刻下滑，因此我們推斷是x按鈕影響轉換率，讓我們來做個A/B Test來證實這項假設後再決策吧！
- 從量化的流量來源報表來看，公司所投資的 A廣告沒有帶來有效的轉換，因此我們降低 A廣告的預算，並嘗試投資廣告B跟C
- 目前無法看出是否是 Z網頁的設計影響轉換率，我們應該建立實驗流程來實驗這項假設
如果你們公司的決策者是透過經驗法則來進行決策，他們則會根據某某專業、某某主管、或是老闆的想法/經驗/喜好，但一個數據驅動的企業，會觀察數據來進行有根據的決策，當數據沒辦法解決商業問題時，則會建立實驗或規劃資料環境，透過實驗、或是收集更多的資料，來解決商業上的問題。為什麼經驗法則不好？因為，大多的狀況下，老闆、行銷人本身的想法與感受，未必是消費者的想法與感受，如果你用自己的角度去思考消費行為，那也把消費行為想得太簡單了吧？以電玩產業來說，台灣潛在的電玩玩家就有200萬以上，你確定你一個人的感受真的能代表200萬的台灣玩家嗎？
所以，盡量不要用＂我覺得，X功能對玩家很好＂這樣的思考邏輯來思考商業，盡量一切以數據來說話。
但同時，經驗法則並不是完全是錯的，有的時候有些顯而易見的問題是可以用經驗法則來決策，比方說，如果你的網頁背景是黑色，字體也是黑色，我想這應該不用做實驗或觀察數據了，很明顯的網頁有問題，使用者根本沒辦法看到你網頁上的文字。所以，確實有些顯而易見的事情，你可以依賴過去的經驗來解決，但大多的狀況下，我個人是比較建議還是先看過數據再說，絕對會比＂猜測＂或是＂感覺＂更有根據，你也更能清楚的知道自己的商業究竟發生了甚麼問題。
＂看數據說話＂，是一間有數據文化的企業應該有的態度跟習慣，但究竟要怎麼落實呢？在這篇文章的後半段有一些我的看法跟建議。
如何打造數據驅動的文化
如果你希望打造完整的數據驅動文化，我強烈的建議你先聘請一位網站分析專家。
如果你希望自己摸索也絕對沒有問題，但是你可能會需要花上兩倍、三倍、甚至五倍的時間去摸索，而網站分析專家可以直接把多年的經驗、專業都分享給你，直接告訴你該怎麼做，才能讓數據導入企業、讓數據幫助企業成長。
延伸閱讀：網站分析是什麼？該從何開始學起？
- 決心
要讓一間公司從沒有數據文化到數據驅動，至少，公司高層需要非常大的決心，在我的顧問生涯當中，看過許多的企業口頭上說決定要做某件事情、做某些革新，但後續的執行力卻不夠，總會被其他事情給拖垮進度。
事實上只有高層的支持還不夠，高層的支持只是必備條件之一，如果你希望透過數據來改善你的商業，全公司上下也都應該要有這樣的覺悟跟決心，只要有少數幾個關鍵的部門沒有辦法配合，那你終究沒辦法將企業轉型成數據驅動。總而言之，高層要先有決心做這項革新，然後在往下宣導給各部門，讓全公司上下能夠團結，把這件事情做好。
當公司開始有了數據驅動的文化，這可能會影響到所有部門的決策、所有部門的KPI/獎金、甚至是會大幅影響某些部門的工作內容。
如果企業沒有決心，這件事情很難被做好，是吧？
- 從正確的KPI開始
如果你的公司過去並沒有數據的思維，我認為從設計KPI開始是一個很好的起頭。
在如果你注重『網站分析』，你不該只在乎流量這篇文章中，我有跟大家聊過，我們應該要從商業角度思考，甚麼樣的指標能夠真正的影響商業，把能夠影響商業的指標作為KPI，KPI才能夠輔導企業成長。
好的KPI能夠幫助你衡量商業的表現，找出商業的問題在哪，各部門的KPI也更能夠協助公司衡量每個部門的表現，洞察出高產值部門與低產值部門，並各自進行營運上的調整、調度，來改善產品的營運狀況。
不過KPI僅是一種管理企業、衡量商業/營運表現的方法，重點還是你該如何推動 KPI的機制，讓全體公司上下都重視KPI，利用KPI去驅動平常的工作與決策，這才會是最辛苦的地方。因此，若要推動數據驅動的文化、推動 KPI的機制，老實說還是要建立在上述的第一點之下，企業的決心。（畢竟要導入數據文化，本來就需要企業全體上下的團結意識跟決心）
- 盡可能的量化所有的事情
有一句話說：「在你所擁有的資料中，有70%是沒有價值的，僅有30%的數據資料能夠影響你的商業」。一個成功的分析師，也未必會將所有的事情都量化，因為有很多的數據未必有用、更未必能為企業產生洞察。
但在公司剛開始要導入數據驅動的文化時，我還是建議盡可能將所有的事情都量化，讓公司理解＂資料分析＂有甚麼樣的可能，我們究竟能拿到甚麼資料、這些資料能帶給我們甚麼樣的資訊與洞察？
從量化所有的事情開始。
從訪客交易資料、點擊流資料、訪客行為圖表（熱點圖、游標軌跡圖）、流量來源資料、競爭對手資料、用戶購買產品後的使用數據…等，每一種資料都可能有它存在的意義與價值，在擁有了所有可量化的資料後，你再回頭去試著分析，並產出洞察，如果有些資料你不確定它是否有用、或是可以用來幹嘛，你也先將它收集起來，因為你不確定，哪一天它會派上用場，關鍵性的影響你的商業。
- 不能量化的資料就以質性研究的角度來做
在網站分析上，所謂的質性研究通常是指＂使用者的研究＂，從使用者的產品使用情境、感受、使用者的喜怒哀樂、痛點/爽點、挫折點…等，這些資料我們都可以透過使用者研究來取得。
確實，有些資料你沒辦法量化，那不能量化的事情，就質化吧！從收集使用者的感受、情緒開始，從觀察使用者的行為開始。你可以請業務拜訪客戶時，收集客戶的想法與意見，你可以做問券調查、電話訪談，你可以請使用者到公司來實際操作產品/網站，並從旁觀察他們的行為。
有很多事情你沒辦法量化，你必須要靠質性數據來解決問題。
- 將決策建立在資料根據上
最後一步我會建議你的，就是將＂所有的決策都建立在資料根據上＂，而不是經驗法則。
雖然在文章的開頭我有提過，經驗法則在某些情況管用，但一開始企業在轉型時，我建議還是盡量以資料根據為基礎來做決策跟管理，才能一步步扎實地把數據驅動的文化導入到企業之中。
＂所有的決策＂當然不是指 xxx的薪水應該加多少、員工特休應該給多少天，而是指跟商業有關的決策。例：網站改版後的成效、廣告投資的成效、產品改良後使用率…等，所有會影響商業表現的事情，我們都應參考資料根據
