【謝章升專欄】從0開始時不看數據分析

剛出生的小孩有沒有辦法算出他的未來?
有的,根據各種算命的方法論。你出生的時間就決定你性格上的優缺點,而這些性格上的優缺點會影響著你往後遇到事情時的決策,而走向不同的結局。

我對於算命沒有特別的研究,基於不懂就不要亂講。但是我看待的態度是,這些分析都是跟你推演未來可能的走向,但你沒有任何動作,這樣的走向也就不會發生。就像如果有人能精準預言明天晴空萬里,但你宅在家沒有要外出踏青,這樣的預言對你就沒有意義。

一個商業模式或是一個網站剛起步的時候,有沒有辦法算出他的未來?部分可以,因為可以去檢視有沒有犯基本錯誤,例如以商業模式來說:

  1. 到底幫客人解決了什麼樣的問題?
  2. 客人願不願意花這樣的價碼解決這樣的問題?
  3. 定這樣的價格能不能負擔經營成本?
  4. 去哪邊找到我們的客人?
  5. 最壞的情況我們可以嘗試多久才設停損點放棄?

以網站來說:

  1. 網域是不是你自己的?
  2. 有沒有行動裝置友善化(有工具檢測)?
  3. 網頁開啟速度順不順(有工具檢測)?
  4. 資料傳輸是不是https?
  5. 產品介紹資料有沒有500字以上,並穿插圖片與影片輔助?

部分無法預測的部分,就必須隨著時間的演進,我們根據看到的報表來修正方向。通常很多人誤會學會數據分析的工具,或學會看報表,懂了基本統計概念或財務報表概念,就會馬上賺到錢。

「最近有沒有什麼賺錢的產品?」這樣的問題粗暴但直接。我不回答這樣的問題,也沒有義務回答這樣的問題。就像我之前舉過的範例,你問一個理髮師:「幫我剪個能脫單的髮型,成功的話我才付錢。」他應該不會接你生意。
「買哪一支股票好?」「要投入這個產品的銷售嗎?」「要不要選這個對象?」最終還是需要自己作決定。而且我直接跟你講,最近有正在起來的熱銷商品,我一定藏私自己先作。
不藏私的部分就是方法論,因為這些都是散落在不同書本的知識,我幫你整理起來並用自己的觀點詮釋。所有商業上的數據問題,我可以借用研究的分類來解釋給你聽。

探索式的研究
「iPhone 12的銷售量,你會怎麼預估?」
你會不會把iPhone11的銷售量甚至是往年每一代iPhone銷售量拿出來參考,會的,因為有這樣的歷史資料,就會有個「基準點
但如果我們今天賣的是第一代的Google眼鏡呢?這時候就沒有歷史資料可以參考。只能由人的判斷去訪問目標群眾,傳統最常用「焦點群體法」,也就是去訪問一群目標群眾後,由幾位專家判斷可能的走向。以往最多的批評就是,說會買的人不一定真的會買。但後來網路上多了「群眾募資」這個選項,可以直接請有興趣的人付錢認購。
另外一個批評的問題是,客人不會知道他們想要的是什麼,例如你問一群西元1885年之前的人,他們可能會回答他們想要更快的馬車,而回答不出汽車。這個描述是錯的,是因為沒有問清楚問題的本質。客人想要的是「更快到達目的地」,只要達成這個目的的方法,就是他們想要的新服務新產品。這個在目前行銷都是以解決方法思考消費者需求的狀況下,這樣的錯誤視角已經很少再犯。
讓我們實際一點,那如果你是資源不多的小企業呢?那你的心態可以放在:

  1. 產品不一定都要是帶領時代的新產品,有時候只是變一個功能,例如小籠包推出巧克力口味
  2. 沒有錢找顧問公司作焦點群體研究,至少可以問3位以上(能更多當然是最好)的老客戶做為參考

描述性的研究
你們家網站每天的流量有多少?
跳出率是多少?
FB廣告的點擊率是多少?
網紅帶進來的流量是多少?

這些數字都是描述性的研究數字。你每天看沒有什麼意義,還不如去看Netflix追劇。

描述性的數據一定要自己跟自己比,這個月跟上個月比,這一季跟上一季比,才有辦法知道自己哪邊進步哪邊退步。這一年跟去年比就不用了,網路的世界變化太大。

相關性研究
老闆如果問你說怎麼樣銷售量會變多?你回答說廣告費砸多一點就會變多了。這一句話是對的,但是也是標準的幹話。
重點會擺在那是圖片A比較好,還是圖片B比較好。是推產品A比較好,還是產品B比較好。網紅有ABC到底誰比較好?所以這個階段就是不斷的AB測試。AB測試永遠沒有停的時候,就像一個運動員維持肌耐力是基本課題,問題在:「你今天AB測試了嗎?」

解釋性的研究
為什麼少子化?
為什麼養寵物的人越來越多?
為什麼家裡的電視機越來越少開?
為什麼2020年再切入Youtube已經是紅海?
為什麼像極了愛情會跟風?

這些問題都可以去抓到數據來參考,但重點不在數據,而在看了數據之後你的觀察你的觀點。這樣才有辦法往後不是只能解釋為什麼這樣的問題,而能夠回答,為什麼你預測明年XXX即將銷售量穩定獲利?

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