这是一篇给新手营销人的文章，我想跟你聊聊为什么＂数据驱动（Data-Driven）很重要＂，如果看完你有任何问题，也欢迎留言与我交互，希望这篇文章会对你有帮助 : )

现在的营销产业因为数据分析工具的进步、数据分析观念的普及，我们能倚靠数据做出更有根据、更科学的决策，网站分析的目的就是透过数据研究，来产生洞察，并依靠洞察来产出决策，最后，利用更有效的决策来改善商业。在中国有很多刚转型数字的企业并不够重视数据分析，大多的决策还是依赖经验法则，而 过度 依赖经验法则是一件很危险的事情。

经验法则 vs 数据驱动，不同的决策思维

所谓经验法则就是…

• 我觉得 用户不会喜欢这样的产品设计
• 老板认为 A 广告一定有用，应该要大力投资A广告
• 相信网页设计部门过去五年的经验， 他们所认为 的一定是对的

而数据驱动的决策则是…

• x按钮的设计更动后，转换率立刻下滑，因此我们推断是x按钮影响转换率，让我们来做个A/B Test来证实这项假设后再决策吧！
• 从量化的流量来源报表来看，公司所投资的 A广告没有带来有效的转换，因此我们降低 A广告的预算，并尝试投资广告B跟C
• 目前无法看出是否是 Z网页的设计影响转换率，我们应该创建实验流程来实验这项假设

如果你们公司的决策者是透过经验法则来进行决策，他们则会根据某某专业、某某主管、或是老板的想法/经验/喜好，但一个数据驱动的企业，会观察数据来进行有根据的决策，当数据没办法解决商业问题时，则会创建实验或规划数据环境，透过实验、或是收集更多的数据，来解决商业上的问题。为什么经验法则不好？因为，大多的状况下，老板、营销人本身的想法与感受，未必是消费者的想法与感受，如果你用自己的角度去思考消费行为，那也把消费行为想得太简单了吧？以电玩产业来说，中国潜在的电玩玩家就有200万以上，你确定你一个人的感受真的能代表200万的中国玩家吗？

所以，尽量不要用＂ 我觉得 ，X功能对玩家很好＂ 这样的思考逻辑来思考商业，尽量一切以数据来说话。

但同时，经验法则并不是完全是错的，有的时候有些显而易见的问题是可以用经验法则来决策，比方说，如果你的网页背景是黑色，字体也是黑色，我想这应该不用做实验或观察数据了，很明显的网页有问题，用户根本没办法看到你网页上的文本。所以，确实有些显而易见的事情，你可以依赖过去的经验来解决，但大多的状况下，我个人是比较建议还是先看过数据再说，绝对会比＂猜测＂或是＂感觉＂更有根据，你也更能清楚的知道自己的商业究竟发生了甚么问题。

＂看数据说话＂，是一家有数据文化的企业应该有的态度跟习惯，但究竟要怎么落实呢？在这篇文章的后半段有一些我的看法跟建议。

如何打造数据驱动的文化

如果你希望打造完整的数据驱动文化，我强烈的建议你先聘请一位网站分析专家。

如果你希望自己摸索也绝对没有问题，但是你可能会需要花上两倍、三倍、甚至五倍的时间去摸索，而网站分析专家可以直接把多年的经验、专业都分享给你，直接告诉你该怎么做，才能让数据导入企业、让数据帮助企业成长。

• 决心

要让一家公司从没有数据文化到数据驱动，至少，公司高层需要非常大的决心，在我的顾问生涯当中，看过许多的企业口头上说决定要做某件事情、做某些革新，但后续的运行力却不够，总会被其他事情给拖垮进度。

事实上只有高层的支持还不够，高层的支持只是必备条件之一，如果你希望透过数据来改善你的商业，全公司上下也都应该要有这样的觉悟跟决心，只要有少数几个关键的部门没有办法配合，那你终究没办法将企业转型成数据驱动。总而言之，高层要先有决心做这项革新，然后在往下宣导给各部门，让全公司上下能够团结，把这件事情做好。

当公司开始有了数据驱动的文化，这可能会影响到所有部门的决策、所有部门的KPI/奖金、甚至是会大幅影响某些部门的工作内容。

如果企业没有决心，这件事情很难被做好，是吧？

• 从正确的KPI开始

如果你的公司过去并没有数据的思维，我认为从设计KPI开始是一个很好的起头。

在 这篇文章中，我有跟大家聊过，我们应该要从商业角度思考，甚么样的指针能够真正的影响商业，把能够影响商业的指针作为KPI，KPI才能够辅导企业成长。

好的KPI能够帮助你衡量商业的表现，找出商业的问题在哪，各部门的KPI也更能够协助公司衡量每个部门的表现，洞察出高产值部门与低产值部门，并各自进行营运上的调整、调度，来改善产品的营运状况。

不过KPI仅是一种管理企业、衡量商业/营运表现的方法，重点还是你该如何推动 KPI的机制，让全体公司上下都重视KPI，利用KPI去驱动平常的工作与决策，这才会是最辛苦的地方。因此，若要推动数据驱动的文化、推动 KPI的机制，老实说还是要创建在上述的第一点之下，企业的决心。（毕竟要导入数据文化，本来就需要企业全体上下的团结意识跟决心）

• 尽可能的量化所有的事情

有一句话说：「在你所拥有的数据中，有70%是没有价值的，仅有30%的数据数据能够影响你的商业」。一个成功的分析师，也未必会将所有的事情都量化，因为有很多的数据未必有用、更未必能为企业产生洞察。

但在公司刚开始要导入数据驱动的文化时，我还是建议尽可能将所有的事情都量化，让公司理解＂数据分析＂有甚么样的可能，我们究竟能拿到甚么数据、这些数据能带给我们甚么样的信息与洞察？

从量化所有的事情开始。

• 不能量化的数据就以质性研究的角度来做

在网站分析上，所谓的质性研究通常是指＂用户的研究＂，从用户的产品使用情境、感受、用户的喜怒哀乐、痛点/爽点、挫折点…等，这些数据我们都可以透过用户研究来取得。

确实，有些数据你没办法量化，那不能量化的事情，就质化吧！从收集用户的感受、情绪开始，从观察用户的行为开始。你可以请业务拜访客户时，收集客户的想法与意见，你可以做问券调查、电话访谈，你可以请用户到公司来实际操作产品/网站，并从旁观察他们的行为。

有很多事情你没办法量化，你必须要靠质性数据来解决问题。

• 将决策创建在数据根据上

最后一步我会建议你的，就是将＂所有的决策都创建在数据根据上＂，而不是经验法则。

虽然在文章的开头我有提过，经验法则在某些情况管用，但一开始企业在转型时，我建议还是尽量以数据根据为基础来做决策跟管理，才能一步步扎实地把数据驱动的文化导入到企业之中。

＂所有的决策＂当然不是指 的薪水应该加多少、员工特休应该给多少天，而是指跟商业有关的决策。例：网站改版后的成效、广告投资的成效、产品改良后使用率…等，所有会影响商业表现的事情，我们都应参考数据根据