[研討會記錄] 悠識學院 2021 產品數據分析實務研討

這次因為好朋友的邀請，讓我有幸可以參加到這場在 10/30 下午的產品數據分析實務演討講座的機會！感謝偶的強力朋友！在當天的講座中，有自己吸收到的一些知識點，小小記錄下來做個小小的分享。

運用北極星指標定義成功，數據驅動產品開發

首先第一場的講者，是 Hahow 的 Product Owner，內容先從將不同類型的產業定義的北極星指標呈現來帶入，不論是指標訂定的方向，或是常見的困難，在內容中都有提到，而這些指標要如何確定實際效益，就會需要足夠的數據來做佐證，那麼一開始的資料埋點就很重要。

聽到這裡的時候想到自己在之前的項目裡面，的確一開始沒有好好的建置資料埋點，所以在後面才各種補數據紀錄，才能夠透過這些數據去拼湊可能的方向去改善，真的覺得很有參考性質，在項目規劃「資訊架構」的同時，就也可以同時納入「埋點架構」，才能前人種樹後人乘涼，要來檢視成果的時候才不會空口無憑。

再來回過頭來看數據驅動的「驅動」兩個字，如果過度解讀或是練功走火入魔者(對不起最近剛看了一部武俠連續劇)，就會太注意形式，而忘了最根本的事情：數據背後的行為，才是最重要的事情。

想到之前在商業思維學院聽到 KKDay 的 Yuki 分享過的一個例子。他們發現使用者很容易在最後一步都沒有結帳，在最一開始先想到的是，會不會是 UI 上面有操作的問題，於是就開始探討相關可以調整的內容，而到最後才發現，是因為到最後一步要預約的時候發現沒有可以使用的日期才離開，這才找到相關改善的方向，也有效改善了最終下單率。這些真正的原因，都需要嘗試去更深入的探索，才有可能得到解答，而不是只坐在辦公室僅看數據就可以的。

假設與實驗驗證，找出自己的領域 Best Practice

在這場裡面最先覺得有收穫的部分是到底增長產品經理在做什麼？跟產品運營差異在哪？我記錄一下我自己的了解：增長就是針對已經有點流量的產品，透過增長來擴大效果。

那跟原本非增長的產品經理的差異又在哪邊？如果說從工作任務的本質上就有很大的差異性。對於產品經理來說，是針對產品功能，想辦法讓這個產品的每個點都可以做到最好，所以必須要有一個延續性的預估 roadmap。但是增長產品經理，則是可能會依照每個季度(甚至每個月)公司經營目標，而針對特定的點去做深入調整，相較於產品功能面的產品經理來說，就如同打游擊戰般，所以比較少會有一個成長路徑。

但不管如何，講者有提到一個不變的法則：「 No best practice, just try to find the best one for your product.」。而如何讓自己可以去驗證這次是不是足夠，就又回到了數據驅動。不是所有人都可以一開始就可以看著數據就獲得 insight，當中也是需要自己不斷的練習跟查看案例，來讓自己可以越來越熟悉相關數據連接的脈絡。

確認產品類型與階段，訂定合適的指標

前面的講者都提到，我們都需要訂一個指標，來幫助自己看看成長狀況與方向，也有講到有時候指標也是在不斷的探尋中去找出來的，但這些對於一些真的沒有脈絡經驗方向的新手產品經理來說，都說學新的功夫要守破離，但是現在還沒有一個東西可以守的時候，多少都會有些迷茫害怕，這場的講者就帶入兩個可以幫助新手 PM 先守的方向。

第一個是對於產品的指標有哪些類型，大致上有三種。第一個是衡量成功的指標 Goal Metrics，一個是驅動成功的因素指標 Driver Metircs，第三個是我在這場講座新吸收到的，也是對我後來實際思考上很有幫助的，就是Counter Metrics ，我自己簡單定義為負影響指標。

怎麼個幫助呢？剛好最近我們在討論行銷活動，在討論到底是不是可以重複留言這件事情。我們的目標是，希望可以藉由這個留言，去拓展更多人觸及到我們的社群，所以也有連帶辦了抽獎活動。如果單純只對於 Goal Metrics 來看的話，一定是重複留言才是最好的做法，但是當納入 Counter Metrics 來看的時候，就不一樣了。雖然另一個作法 Goal 的達成可能會些微減少，但是相對 Counter Metrics 就是較少的，另一個卻是高機率會造成負面狀況感受，於是透過這樣的列舉，就更快找到共識去決定方案。

再來第二個部分，講者用自己的 whos call 經驗來講述每個不同時期，一定會替換不同的指標來追蹤成效。(我不小心對於一個暗黑神操作記憶深刻XD )。只要是新產品，不管你是做 to B 還是 to C，找到 Product Market Fit 是最重要的；但當你開始進入到成長型的時候，面對大型 B 的商品，就要好好握住 Buyer 的心！畫重點，是 Buyer 不是 User 唷！這部分也有在聽 Evonne 的分享中也很有印象，相互呼應。對於一個 To B 的產品來說，畢竟購買人的感受更加重要，所以 User 的體驗會需要往後擺放，如果先照顧 User 而沒有照顧 Buyer ，那麼產品可能就不會被購買，那麼就沒有相關收入了。如果要舉例，有時候公務型的通訊軟體可能會做這個功能：「看到多少人已讀與看得到那些人什麼時候已讀」這個功能，大家可以想想看，這是為了 Buyer 做的還是為了 User 而做的呢？

整體來說很喜歡這次的講座，吸收了滿滿的乾貨，尤其實在最後的交叉座談，可以聽到不同的人對於同一個問題不同的觀點。而整體講座對我個人來說，最最最重要帶走的，就是對於數據埋點；而我在整理心得的時候，延伸就是想到資訊架構，因為數據埋點要規劃，對於產品的資訊架構也是要足夠清楚跟有條理，做產品真的是一條充滿荊棘挑戰的一條路，又幫自己多挖了一個需要補足的坑啦 🤪

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