行銷數據力系列2：不再瞎忙！如何讓數據分析更有效率？
每次都在 GA 裡瞎忙，有看沒有懂？學習麥肯錫分析法 3 步驟馬上找到問題癥結點！
承接上一篇【如何培養數據分析能力？先搞清楚問題的重點！】，我們已經學會如何定義問題了，第一關通過！
進入到著手找答案的階段，如果你沒有邏輯分析能力，一樣很容易在 GA 卡關，花好幾小時都看不出所以然。
更慘的是，每到月底季末，老闆主管就會問：「這個月的營收怎麼樣？」「流量有沒有增加？」「轉換率為什麼下滑？」
平常已經夠忙的行銷人，還要花兩三小時分析這些 KPI！有沒有什麼方法可以加快數據分析的速度呢？
答案就是：建立屬於你工作 KPI 的公式！
什麼是 KPI 公式？
大家可以把任何 KPI 都想像成一串公式，由不同元素組成。
例如在電商的世界，營收的公式可以拆解為：
營收 = 流量 x 轉換 x 客單代表電商想提高業績的話，要由流量、轉換率和客單價這三個因素下手，缺一不可。
除了營收 KPI，這公式也可套用到不同部門中，下面會提供更多範例。
如何利用 KPI 公式加快數據分析速度？
用 KPI 公式做數據分析是個邏輯推理的過程，第一次嘗試的你可以按照以下幾個步驟進行：
步驟一、定義 KPI 公式
第一步，也是最重要的一步，就是定義 KPI 公式。每個職位、部門的 KPI 都不一樣，以下提供幾個範例給大家參考：
- 業務的營收＝約訪數 x 轉換率 x 客單價
- SaaS 的訂閱＝會員數 x 留存率 x -退訂率
- 客服品質＝查詢量 x 回應速度 x 問題解決率
- 人資的招募成功率＝應徵者數 x 面試率 x 錄取率
- 行銷活動報名數＝活動曝光量 x 點擊率 x 轉換率
- 員工滿意度＝工作環境滿意度 x 工作內容滿意度 x 薪資福利滿意度
*當然以上都是簡化過的公式，實際影響因素會更為複雜，有些部門 KPI 也難以用公式量化。
要成功定出工作 KPI 公式需要結合產業 Domain Knowledge 和邏輯思維，需要對自己的工作內容和價值有深入了解，才能寫出合理的公式。假如我沒有待過電商產業，不了解電商的運作模式，我也不會知道「流量 x 轉換 x 客單」這個公式 🤷🏻♀️
步驟二、列出影響因子
接下來是拆解 KPI 公式。以 SaaS 訂閱數為例，下跌可能是以下三個原因造成的：
- 新會員數減少
- 留存率下降
- 退訂率上升
其中，新會員數可分為自然獲客、付費獲客；留存率又跟產品功能與客服品質、用戶激活與留存等因素相關；而退訂率則分成競爭對手、用戶需求…等等因素。
簡單來說，就是用 Mind Map 將 KPI 公式拆解成邏輯樹，方便我們（盡可能）找出所有影響因子。
步驟三、逐層分析
最後就是逐層檢查每個因子，找到數據變化的真正原因。比如某天你發現電商營收突然下跌了，你按照 KPI 公式逐一檢查：
流量沒有問題，Next!
客單也沒有異樣，Next!
咦！轉換率下跌了？
逐一往下看，廣告轉換率沒有問題、加到購物車轉換率也沒有問題。
啊找到了！是結帳轉換率出事了？
最後你發現是結帳頁出了問題，導致某些消費者在結帳時無法繼續！於是你立即呈報主管，同時開單請工程師修復。主管迅速認可你的決定，修復後恢復正常，電商營收也回升了，你又再一次拯救世界了～～（老式英雄片結尾 🦸🏻）
想深入了解電商指標，推薦閱讀 SHOPLINE 這篇：【電商經營必看 10 大數據指標，3 步驟讓你網店業績突破性成長！】有更多數據檢視邏輯的說明。
拆解 KPI 公式有什麼好處？
這套方法其實源自於麥肯錫邏輯樹分析法，是一種結構化的思考框架，透過羅列出問題的各個影響因子而快速找到問題的癥結點。白話來說就是建立數據分析的 SOP 啦～
好處一、建立系統化的數據分析思維，提高工作效率
由於我們老早就用樹狀圖將複雜的問題拆解成更小的問題，準備好檢查 SOP，當 KPI 表現異常時就能快速找出是哪個因子出問題，再也不用漫無目的在 GA 找答案！
好處二、提出針對性優化策略，提高成效
當知道影響 KPI 的關鍵因素，我們就可以針對性地進行優化，對症下藥！
比如最近客訴變多了，客服主管根據「服務品質 = 查詢量 x 回應速度 x 問題解決率」逐一檢視，如果是查詢量多的問題，可從加強客戶教育著手；如果是回應速度慢，可以考慮增聘人手或導入 Chatbot；如果是問題解決率低，就應該檢視團隊的知識/能力是否不足等等。
恭喜通過第二關！爬 GA、撈數據通常都是整個數據分析中最容易感到茫然的環節，希望今天介紹的方法能為你指引方向 😘
老實說，我覺得它更像一種思考方式，是邏輯推理和洞察力的養成。認真去培養系統性分析思維，絕對可以讓你在工作中、甚至人生中更得心應手！
下次再遇到業績下跌，老闆急需一個答案時，你就會是會議中最快提出洞察的超人啦 😎
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