訪╱善用GA,飆升業績! 專家:每個中小企業都是「最富有的窮人」

「大數據」(Big Data)一詞儼然已成為網路時代的新寵兒,無論是做網路行銷、電商經營或傳統企業轉型,都離不開數據分析這個重要的概念。但是,聽到了這麼多次的「大數據」,多數中小企業者仍對它半知半解,只知道很重要,卻不懂「怎麼做」、「如何做」?

東吳大學巨量資料管理學院的助理教授鄭江宇是國內數據分析的翹楚,不僅執筆寫出《掌握行銷新趨勢:你不可不知的網站流量分析 Google Analytics》及《指尖下的大數據 Google Analytics》2 本以 Google Analytics(GA)為主軸的著作, 後者更是國內第一本得到郭台銘推薦的數據分析書籍。此外,鄭江宇教授也在業界有豐富的教學經驗,不僅擔任「台灣金融研訓院」遴選菁英講座的講師、也去多家企業授課,致力推廣數據分析的價值。


Q 1:一般人做數據分析時,有什麼「常犯的錯誤」?

( 鄭江宇教授採訪照片/圖:來自 DGcovery )
( 鄭江宇教授採訪照片/圖:來自 DGcovery )

「很多人都有個迷思,認為只要學會數據分析工具,就是學會數據分析,」鄭江宇教授強調「數據分析其實是個很專精的技能,需要邏輯思考、對業態的認識,以及對數字的敏感度。若是只會操作系統卻不會思考,那空有數據也挖不出任何價值。」

鄭江宇教授提到,多數人做數據分析時,最常犯的錯就是用主觀斷定數據間的「因果關係」,這樣不僅會誤解數據要呈現的資訊,也會影響之後的研究方向。舉例來說,「夏天到了,冰棒的銷售量會提升、在海邊溺水的人數也會提高;如果直接用數據判斷因果關係,可能會推論出『冰淇淋賣越多,會導致越多人溺水』的結論,但這很明顯是錯的;我們只能說兩者的數據呈現具有相關性,沒有因果關係。」

透過數據的交叉對比,讓數字說話,可以發現許多我們不知道的事實,像 Walmart(沃爾瑪超商)的「尿布與啤酒」就是個經典的案例:這個案例是沃爾瑪超商進行銷售分析時,發現每週五晚上,啤酒和尿布的銷量為正相關,因為禮拜五晚上,年輕父親下班後來幫家裡買尿布,也會順便為週末的球賽買啤酒。若是分析過程中,用主觀判斷直接決定分析結果,可能就會錯過像這個案例一樣有趣又意外的發現。

此外,大數據的概念是蒐集數據的「整體」做研究,而非只蒐集部分資訊做「抽樣」調查。因此,數據的蒐集是日積月累的累積,千萬別蒐集了小範圍的資料後直接分析對「整體」的結論,容易導致研究結果的偏差。

Q 2:如何用數據分析幫企業「提升業績」?

做行銷或產品開發,如果你的想法只是「別人有,我也要有」,那有了並不會比較好,因為「你有的,別人也有」。–鄭江宇教授

數據分析很重要,許多中小企業主都知道。但是,研究數據不僅要購買分析軟體、培養人才,數據還要長時間的累積才能體現其價值;到底數據分析能為企業帶來什麼實質的效益呢?

( 鄭江宇教授採訪照片/圖:來自 DGcovery )
( 鄭江宇教授採訪照片/圖:來自 DGcovery )

為了解答這個問題,鄭江宇教授以「巨需求滿足」(Macro Demand Fulfillment,簡稱 MADF)及「微需求滿足」(Micro Demand Fulfillment,簡稱 MIDF)兩個概念來剖析中小企業面臨的問題。MADF 表示用戶普遍且廣泛會有的巨需求,MIDF 則是建立在 MADF 上,優化服務功能或產品介面創造差異化,滿足用戶具體且特定的微型需求。

一般情況下,中小企業試圖滿足的都是 MADF,卻缺少分析 MIDF 的習慣與思考模式,導致「跟風」推出來的行銷與商業模式,都達不到預期的效果。「像臉書剛盛行時,很多企業看到別人在創粉專,就跟著創,但是沒有思考粉專的經營策略,所以創了粉專,銷售成效也沒有比較好。」

鄭教授表示,想找到做 MIDF 的切入點,就要透過數據分析,得知使用者的消費甚至生活習慣,善用蒐集的數據設計出更細緻、完善的服務。舉例來說,共享單車近來在台灣十分盛行,當廠商有大量單車需要運送時,可能會付錢請託運業者運送。而中國的「摩拜單車」透過定位及數據監測,掌握每輛單車的位置,並以「發紅包」的方式鼓勵用戶去騎被停入小巷或鎖具電量要耗盡的單車,透過用戶達到「全民運維(運送與維護)的目的。這樣不僅可以省去外包給廠商及來回溝通的成本,也可以提高民眾騎車的意願,進一步達到推廣的目的。

Q 3:沒有資金做大數據,中小企業要怎麼和大企業「以小博大」?

每個中小企業,其實都是「最富有的窮人」。–鄭江宇教授

縱使有了專業的分析人才,也願意為數據分析投注成本,但中小企業的「一大步」和大企業的「一小步」似乎仍有天壤之別:在成本與人才都居於弱勢的情況下,中小企業做數據分析,真的有辦法比得過資金雄厚的大企業嗎?

「數據分析應該是個長久戰,而非短程的衝刺。

鄭江宇教授強調,公司的大小或許會影響資料蒐集的速度與量體,但並不會影響這場「數據之戰」的勝負。數據不是量大才有價值。重點在於長時間的累積、分析,並透過重複性的驗證,來找出數據背後的價值。「許多大企業雖然有大量的資量,卻沒有進行研究和分析,資料對他們而言只是花費資源累積的成本,使他們成為「最有錢的窮人」。

相反的,若是中小企業能長時間蒐集資訊、將數據做交叉對比,並提出疑問及驗證;長時間下來獲得的分析資訊,就可以替自己創造價值,成為競爭對手無法超越的資訊門檻。因此,鄭江宇教授建議中小企業,不要因為資金或規模不大而妄自菲薄,只要願意花費時間與心力研究,他們也可以是這場數據之戰的贏家。

Q 4:一般行銷人員或企業主操作 GA 時,有什麼要注意的重點?

GA 是十分通用的數據分析工具,鄭江宇教授也特別整理過去在業界授課的經驗,提醒行銷人員和企業主操作 GA 時要注意的幾項重點:

1.就算將網站外包給行銷公司,也要學 GA

許多公司會將網站的製作和經營外包給行銷公司,但「外包」不代表就不用學 GA,相反的,學會 GA 才能和外包公司有更密切的溝通,並檢查 GA 代碼有沒有埋錯等狀況──讓「被動」等他人回報問題,變成「主動」觀察並發現問題。

2.解讀 GA,要先了解該行業的「經營型態」:

所謂「隔行如隔山」,每個產業的經營型態和營利方式都不同,在不了解該行業的情況下解讀數據,就沒辦法精準的了解每個數字和項目代表的意義,降低解讀的成效。因此,解讀 GA 數據前,先熟悉自己的行業業態及營利模式,才能理解不同數據對所產生的意義。

Q 5:請給台灣中小企業在未來發展上的一些建議。

科技的進步,讓許多以前的幻想得以在現在實現,所以不要怕發展與改變,勇於幻想,讓它在未來成為現實。–鄭江宇教授

身處科技化的時代,鄭教授教授提醒台灣中小企業轉換思維,從傳統的「製造業思維」跳到「數據分析思維」,研究使用者的消費習慣及需求,並替產品和服務尋找進一步優化的空間。只是努力付出就會成功的時代已經過去,在這個時代,我們要努力,但要聰明的在對的方向努力。」

延伸閱讀:
「會 GA ≠會數據分析」,3 大數位行銷迷思破解,行銷人必看!
VR虛擬實境未來新趨勢,讓你意想不到的虛擬實境應用領域!
FB V.S Tinder!四點分析為何臉書新功能(Dating)將把交友軟體龍頭 Tinder 打趴在地!

作者資訊

Naomi L.
Naomi L.
文字工作者,對網路行銷抱有熱誠,
有操作SEO、內容行銷及社群策畫等經歷。
相信知識的力量、相信內容為王,相信每個明天都變成更好的自己。
分享至:

Facebook留言