標籤: 產品數據

Kevin 會以策略、營運的角度出發，分享分享 Foodpanda 如何利用數據來預測餐廳解約時機點，進而啟動挽留機制，降低合作店家的流失。還有如何利用數據透過定位出不同類型的消費者，分析他們的購買行為，為其制定最佳的選品與訂價策略。

早餐店是很難討好客人的行業，客人寧可多睡五分鐘，也不願意多等五秒鐘。冗長的出餐時間一直是客人與業者共同的痛點。以此為出發，森邦集團（拉亞漢堡）的執行長——沛源將分享 POS 機及線上點餐 app 導入後，從客戶端驅動改善痛點與加盟體質的案例 ...

邀請實務研討上半場兩位講者：乃文（天下雜誌）、Aaron（引客數據），進行與談，也邀請具有豐富產品經驗的 Peter（漸強實驗室）作為座談嘉賓，一同討論數據分析運用在工作中，如何與他人進行數據協作？如何快速掌握分析項目背景知識？還有甲乙方不 ...

數據分析師可能每天都有許多專案同時推進中，時常要多工切換，與各個團隊進行溝通，同時也要重視專案中各項定義的對齊。除此之外也需要嘗試理解問題，取得與 User 們的共同語言，進行有品質的溝通。

首先是定義問題，其實幾位講者都提到，在問題的定義上會是藏了很多魔鬼的地方，例如： 今天訂單很多－多少訂單叫做訂單很多？或是比平常多了多少比例？ 喚醒沈睡用戶－多久沒回訪算是沈睡用戶？ 訂單客訴率變高－計算的分母是所有訂單還是有完成的訂單？ ...

「服務缺口、NPS、狩野分析」三個調查方法給我的感覺就像幫公司的服務或產品功能做體檢一樣，只是可能會在不同情境或面向下用不同方法做調查。

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。