「透視數據下的商機:運用Google Analytics發掘商業洞見」導讀會

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這次榮幸獲得產業心劇團(https://www.facebook.com/groups/Ustar.Marketing/)的上課機會,讓我能夠聽到兩位數據分析界的大師-連啓佑與張秉祖老師的導讀。

「透視數據下的商機:運用Google Analytics發掘商業洞見」的圖片搜尋結果

前言

在開始撰寫本次導讀會心得之前,我必須先把結論說在前面:

如果你是本著想要學習GA的心態來閱讀本書,那麼你就絕對大錯特錯。

在我看來,Google Analytics不過就是個數據分析的工具,就像是word或Powerpoint一樣,你不會因為某人獲得了word大師級證照就對他另眼相看,頂多就是覺得他很會用word而已,有word操作問題問他就好。但同樣是使用word,有人可以寫出一篇企劃案拿到上億的預算,有人只能用word交出一篇大學生報告,裡面只用到兩個功能:ctrl+c, ctrl+v。

GA也是如此,操作GA系統再厲害,搞不懂數據分析背後的商業邏輯,弄不清楚數據分析文化與團隊如何建立,你頂多就是一個行政人員,坐在位置上幹著22K也能做的事情,就算你有GAIQ也沒用。

這些,才是這本書真正的價值:教你數據分析背後的邏輯

進入正題

閱讀一本書,必須先搞清楚這本書寫作的歷史,你才知道作者在寫這本書希望讀者看懂的東西是什麼。本書的作者在2012年之前出版過一本GA聖經:流量的秘密。遺憾的是Google Analytics每天都在變化,當流量的秘密第三版出版後,GA馬上就進行超大改版,裡面的內容一個都不能用,導致書賣得非常不好,更可怕的是2013這本書才推出中譯版,雖然他還是聖經,但已經沒人可以看懂裡面的內容。

這個背景下,作者在這幾年整合了他當顧問的經驗,重新寫了這本「透視數據下的商機」,就是希望不要再以GA操做為出發點,反過頭來講解數據分析背後的原理,以及在公司運作的方式,這才是讀者該認真思考的問題。

工具永遠就是工具,你學會了GA明天還會有GB跟GC,永遠學不完,但了解背後的原理你就能迅速上手,就算是yahoo, FB, instagram,  twitter還是其他平台,工具介面再改變,你都能迅速理解背後邏輯。

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第一步:計畫

搞清楚為什麼要做數據分析永遠都是第一步,問自己幾個問題:

數據要怎麼用?
數據用來做什麼?
目標是什麼?

內部溝通永遠是數據分析導入公司成功與否的關鍵點,如果找不出各部門的共同目標,並且制定詳細的導入計畫,專案註定失敗。

在這裡有幾個地方需要注意:

  1. 觀念溝通:這裡的觀念溝通指的是對上層的說服,數據分析的導入必須有上層的同意且帶領,確保大家的理念一致,都認為數據導入是必須的。
  2. 利害關係人的溝通:書中有提到七個部門利害關係人,必須將這些利害關係人找出來,一個個都拉進專案中,確保每個部門的利益都能成長,他們才會變成助力而非阻力。

溝通完成後,就要開始評估工具與組建團隊。

第二步:評估工具與組織團隊

在工具評估上,GA有著非常大的優勢:免費。但若公司規模或數據來源非常之複雜,很有可能就必須整合所有的資源與跨部門數據連結,這時就牽扯到上一步你有沒有把利害關係人都找來溝通,並且進行跨部門整合。

這裡必需提到一個專有名詞:Silo Effect

「供應鏈裏的上下游公司,將自己的機構視為一巨大的穀倉,但是彼此之間卻沒有交換資訊或整合,因而造成供應鏈上下游需求的波動。自從供應鏈管理(Supply chain management)的概念提出以後,silo這個字出現就越來越頻繁。希望藉由供應鏈上下游的整合,將各個企業的silo消除掉,而成為一條可以快速回應市場的鏈條,而不再強調企業追求自己的最佳化。」

過去的公司因為要達到效率最佳化,都會採取垂直化的組織管理,讓每個部門都垂直經營互不干預,這部分管理學中的組織架構章節會講得非常詳細就不多說。但這樣的組織管理會發生一個問題:當人們習慣守著屬於自己的那座穀倉之後,往往會形成狹隘視野、不想與其他人溝通分享的「小城堡」。就如同下圖:

過度強調專業分工與自負盈虧之下,一個個部門為了自己利益互相爭鬥,這樣的問題在於當你要進行數據整合時,很多部門會因為自己的利益受到侵犯而採取不合作態度。這時就顯得上一個步驟的重要性。

你的數據分析團隊應該要包含所有的利益關係人,讓他們為你背書,同時你還要找到你的power user:

“A power user may not have extensive technical knowledge of the systems they use and is not necessarily capable of computer programmingand system administration, but is rather characterised by the competence to make the broadest or most general use of computer programs or systems."

這些人是你教育訓練的主要對象,分佈在利害關係人的部門當中,他們會具有較高程度的操作權限,對數據分析理念的了解,並且能夠幫你收集你想要得到的資訊,同時實現跨部門溝通的可能性。

其中團隊中非常重要的角色就是技術人員,他有幾件事情要做:

  1. 協助釐清並記錄技術環境
  2. 安裝程式碼與追蹤code
  3. 維護網站與技術環境,並製作安裝指南

很多網站在做GA分析時,都會把GA碼裝錯,這也導致在數據分析導入之後得到的結果都完全錯誤,這就是技術人員在一開始未拉近團隊的後果。當你將核心團隊建立起來後,應該最少會有以下幾個人:一位行銷人員,一個主管,一位技術人員(跨部門或外包)。若你的公司夠支持,也許你還可以得到一名戰略分析師,成效優化師,以及資料科學家。

14495512_10153953120753779_1623727672437858761_n第三步:專案執行

執行階段大部分書上都寫完了,也沒什麼好說的。但有一點要注意:

很多公司都因為人員流動而把原本數據分析導入的成果打回原形。

人員的流動是必然的,但如果你在執行專案過程中,沒有把數據導向的文化帶入公司之中,留下記錄給後人追蹤,也沒有建立起制度,那麼這些過程都是白費工夫。

在數據化導入過程中,你也必須扮演教育內部用戶的角色,讓內部關係人了解數據可以幫助他們解決什麼問題,定期開KPI制定會議。每一個活動必然有他的達成指標,必須讓這指標對所有人都有意義,否則就不要做這活動。

第四步:產生洞見持續優化

每一次的專案結束都是下一次專案的開始,要讓每一個專案都有意義,並且成果能夠延續下去。唯有持續的優化,才能讓企業繼續進步。

14725512_10153953318618779_2447668734611089442_n.jpg結論

以上四個步驟也許聽起來很熟悉,那就是PDCA流程,但大部分人都專注在專案執行上,忘記了前幾步的重要性。開車的時候,不知道目的地是非常危險的,若只懂數據分析,不懂商業邏輯貿然執行,只是做白工倒還好,就怕得出不正確的結果導致企業下滑更嚴重。而數據分析導入到最後,其實都在談組織架構變遷與內部溝通。

確保數據分析成果與企業目標相同,確保資訊來源的正確性,確保內部溝通管道順暢,確保內部使用者都能理解數據分析的意涵,確保優化成果能保存並延續,確保文化的建立。這些都比考到一張GAIQ證照有用太多,不要被工具所迷惑,認真的去思考商業邏輯吧。

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Q&A

有同學問到如何增長數據分析能力,老師提供幾個方向:

  1. 行銷人員應該要懂:組織行為,消費者心理學,會計學,否則就別做行銷工作了
  2. 邏輯很重要,平時應多閱讀增強邏輯的書籍或做題目
  3. 未來Management of Change將成為顯學

工商服務時間

如果喜歡GA分析的朋友們,可以參考:★☆GA初階實作課程★☆

講師簡歷:張秉祖 老師

曾任仁寶電腦工程師、台灣電訊業務主管、遠傳電信資深行銷/業務主管,參與了台灣資訊、通訊兩大浪潮從崛起到成熟的全過程。主要經驗在企業端,站在廣告購買方,深深感受到數位時代環境變化太快,行銷作為空洞化,不踏實,因而一步跨進分析的領域。

對於GA,除了把它視為一個強大的工具以外,更重視的是,如何有效運用這個工具,幫助企業制定策略,提升營運成效。多年的實務與教學經驗,專長領域包含業務與行銷管理、企業策略、整合數位行銷、商業數據分析。

本課程學習目標:

針對行銷人員設計,系統性的介紹GA,幫助新手從零開始,短時間內突破入門障礙,馬上可以執行GA的初階操作與分析,建立完整的數據分析概念,瞭解「分析」對於企業經營的重要性,並掌握GA的入門技巧,可以執行初階的GA設定、操作與分析,體驗網站數據分析對於網路行銷的助益。

對於想要從網站數據中挖掘金礦,制定行銷經營策略的企業,這是不可或缺的基本配備。

透過實習網站的實作,讓大家了解ga的重要名詞與廣告追蹤的重要性。也更深入的了解到GA的 工作原理- 網頁標記法 Page Tagging。突破對ga迷宮似的介面的恐懼感,與對ga的原理與結構有更深一層的體會。

對於在使用中,仍不上手,無法從中找到數值意義的朋友將會在這次的課程習得分析心法,讓學員理解各種資料代表意涵。

本次課程採取分段式學習,讓學員有時間吸收課程內容,與講師互動。

課程時間:

11/21(一) 晚上七點~晚上十點GA基礎觀念養成
11/25(五)晚上七點~晚上十點 GA報表關鍵分析思維

報名登記請至:
https://goo.gl/forms/2S786eUGJ5VKvNEc2

 

 

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