標籤: 數據分析

相關的方法論聽了很多，而你又該如何開始第一個屬於你的增長實驗項目呢？將透過拆解增長項目實操的步驟，帶你開始第一個增長實驗項目。

本文主要談如何找到合適的產品指標，首先，你要找到合適的指標框架，接著，你可以透過六個步驟把指標框架建立，我也透過一個假想的案例來說明如何實際操作。希望這樣可讓大家對實務操作面有更近一步的了解。

工作的主要內容簡單來說，就是「根據客戶需求，從數據梳理出有用的資訊，產生洞見，並給予建議。」這句話背後其實有很多工要做，包括資訊收集、工具建議、資料清整、報告撰寫、決策建議等等。

本次選定常讓產品經理和設計師苦惱的「產品數據分析」為題，邀請 5 位實力與實例兼具的講者，從案例、心法、誤區、策略、趨勢等 5 大數據洞察面向分享。

釐清自己或組織如何使用數據，能夠不那麼容易迷失在數據汪洋中，甚至間接了解公司在企業文化、團隊招聘、組織架構、行事風格的部分面貌。

行銷人需透過 GA 來蒐集網站數據，但工程師不一定了解 GA，而行銷人不一定瞭解程式，在資訊不對稱的情況下，產生龐大的溝通成本；或是沒有妥善埋設、佈建追蹤碼，延誤了專案進程，而最糟的情況是工程資源稀缺，因此只能放棄數據蒐集，等於是閉著眼睛進 ...

產品數據分析的目標之一是找出問題，但如果自己的產品不用做數據分析就能發現不少明顯問題還沒有解決，那麼可能不該考慮做產品數據分析。

看完這四個階段，可以想想想自己的公司在哪個階段，需要什麼才能往下一個階段走，公司現在是否有有跟上趨勢，還是落後趨勢很遠，或是為自己想想，要怎麼學會用數據了解成效、或要怎麼從數據去找到產品優化方向，甚至怎麼用數據做產品/用戶營運。