這次導讀會由寬計畫和慕課合辦,邀請到數位分析界兩位大大,連啓佑老師、孟令強老師分享心得和實作經驗。

《透視數據下的商機:運用Google Analytics發掘商業洞見》此書並非GA介面教學與操作的教科書,而是以管理面角度來看數據分析。連老師開場就指出數位分析的失敗通常是因為「缺乏知識」和「不懂方法」。這本書就是特別寫給公司經營者、管理者看的,期盼他們能由此書獲得下述關鍵能力

  • 網站評鑑的關鍵原則
  • 總覽GA效用
  • 在數位策略的領域中讓組織成長,並指引方向


影片精華

跳出率的重要性


數位分析能力如何養成



「知識」與「方法」該如何從本書獲得?老師是這樣建議的

  • 若想了解數位分析的專業知識,先看第1、5、6章,第6章內容較為艱澀,看不懂可以先跳過,從第1、5章入手
  • 導入數位分析的方法─看第2、3、4、7、8、9章,因為一般人用到付費版GA的機會不高,第2章只要給作者點面子,稍微翻過去就可以了(笑),第3章為核心章節,第4、7、8、9章都是環繞著第3章作出細節解釋


知識與方法都只是工具,貫徹這本書的核心是「洞見」

什麼是洞見?

  • 洞見是思考決策的背景知識
  • 洞見由文字呈現,而非一堆數據
  • 產生洞見的是人(分析團隊)
  • 利用洞見經營、分析、改善客戶期望和使用經驗(客戶體驗),對企業來說,改善客戶期望和使用經驗最為重要
  • 洞見帶給公司利益


本書目標?

  • 經營者取得數位分析的掌控權,正確認知數位分析的功用
  • 利用GA的驅動力



由連老師快速導讀本書第三章與第八章,也是初學者在認識GA前需架構的觀念,分別是訂定階段目標、架構流程、以及建立分析團隊的重要性。

數據分析四步驟:安裝 → 配置 → 教育訓練 → 洞見

GA經過基本的安裝後開始收集數據並加以整理,才能將數據(data)變成有用的資訊(information),這個過程就稱之為配置(老師提到整理數據的五種方法,但不限於五種):篩選器、區隔、自訂報表、追蹤廣告活動、建立目標

(1)定義篩選器

以現有的資料選擇那些留下?那些捨去?
提醒:Raw data 建議留下原檔複本,以利其他用途或檢視使用

(2)建立區隔

什麼是「區隔」?

現有的維度/指標已耗盡(難以做出更多分析結果),做出補切割,以看出新局面

維度與指標的差異?

維度(dimension):數據的分類(文字)

指標(metric):具體的數字(數字)

(3)自訂報表

(4)追蹤廣告活動

(5)建立目標

除上述五招外,分析報表的技巧在《人人都是網站分析師》此推薦書目中有提到。常見的分析方式可藉由看資料的對比數據、從維度看細分、質量數據、趨勢表現、漏斗分析。這些技巧對於行銷人員來說非常實用,但最重要的還是將產出的數據化為故事力,有效傳達並發掘洞見,並將使用者行為貨幣化以評估價值效益。


【推薦書目】

  • 人人都是網站分析師 繁中版 簡中版:學習報表分析技巧可參考
  • 如何設計好網站:研究用戶體驗的薄薄一本好書,內容為如何讓使用者不用動腦的使用網站。
    簡中版-點石成金 免費PDF檔請點此
  • 決定未來的十種人:其中有一種是說故事的人,就是把「數據」包裝成故事,敘述給大家聽,讓人們願意接受你的觀點並且執行
  • 數據驅動營銷:只有簡中,據說亞馬遜全部員工都要讀這本書(?)

分析團隊配置建議

分析團隊主要由三種類型的人構成:

〈1〉內部團隊(參照p.250)

〈2〉外部團隊、顧問團隊(GACP)

〈3〉公司利害關係人(參照p.243)


若公司為土豪的話,直接請一個最高階的資料科學家,設置夢幻團隊,接下來再委派他來找下面的成員;不過台灣以中小企業為主,礙於資源考量,需從無到有建立,建議反過來做

先找戰術分析師(執行單一行銷企劃,以及投放廣告) → 半個工程師 (協助埋code和修改網頁) → 公司內部高階主管 → 外部顧問團隊(請人太貴了,外包專業團隊協助分析) → 戰略分析師(相較於戰術分析師,能佈局整年度的行銷企劃與活動) → 成效優化、技術分析師 → 資料科學家



活動下半場孟老師導讀第9章,並分享自己專精於SEO領域的操作經驗,如何透過GA如何衡量SEO專案的KPI,首先需檢視搜尋量來源判讀重點

  • 數據是否統計正確
  • 設定各種期間(週間、月度、季度、年度)的比較分析,依載具不同分析各項指標績效

電商經營最關心的如何優化轉換率議題,孟老師提出可透過GA觀察的指標(跳出率、工作階段頁數、新舊訪客比率、替代品是否有舉辦活動)來洞見優化方式。但指標只是一個參考,沒有一定的標準數值,各產業會因為網站性質目的不同而應有不同的評斷標準:就像線上閱讀小說網站的工作階段頁數一定比名單型活動網站還多,行銷人員在判讀時可總覽多項內在指標與外在影響變數來發揮真正的效用,而特定載具、文案、網站架構皆為優化重點方向。


精選觀念

  • 連老師認為做電商不能只想著增加轉換率,必須也投入優化跳出率。跳出率是轉換率的基礎,點擊率、跳出率、轉換率都是電商的重要指標,而跳出率更是位於承先啟後的位置。進入一個網站先跳出80%的人,然後想著要提升轉換率,應該先思考如何減少跳出率,掌握住已經進來的訪客,但跳出率的重要性多被大家忽略。
  • 一個網站新舊訪客數據的對比,是SEO優化好壞的重要指標。通常舊訪客的跳出率、點擊率、轉換率都會比新訪客來的好很多。但若一個網站舊訪客比率高於新訪客比率越多,則意味著用戶體驗的優化越糟糕,因為只有舊訪客願意包容你的差勁體驗,新訪客一來就想走了,如果兩種訪客數據沒有差太多代表網站動線做得不錯。企業要重視舊訪客的價值(連老師這邊有偷渡推薦顯二老師的流量品質轉換課程,介紹不同流量的特性)
  • 資料可視化大多無法對企業內部創造直接效益(絕大部分是沒必要的,通常行銷、公關用途使用居多),洞見才是最為關鍵的(連老師提到自身在頂尖團隊做精準廣告比對時的經驗,公司內部的數據分析專家都是直接利用raw data進行洞見,用到可視化報表的機會幾乎沒有),孟老師也補充表示自身經驗:亞洲區的客戶還是比較習慣別人直接跟他說結論與洞見。
  • 如何培養出團隊對數據分析的敏感度?1.建立團隊和專案(無論是SEO或是關鍵字廣告等等) 2.找出最佳化做法 3.把最佳化作法營運化,建立標準化日常流程,甚至是工作內容描述、未來工作職掌 4.訂立個人及團隊KPI

  • # 本導讀會筆記由郭同學、姜同學、慕課共同編輯

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    了解數位分析的眉角後,想聽聽連老師推薦的顯二老師「怎麼在提高轉換率的同時,為自己的網站找到品質好的流量來源嗎?」

    慕課已經為你準備好了! 課程傳送門