橘子學院 GA 流量分析工具課程講師張秉祖,分析成為 GA 講師後,在教授過程中最強烈的感受數據分析不只是工具、技術,其實是一種企業文化。因為唯有將「數據」與「經驗」結合,企業靠數據分析所下的決定、制定的策略,才最能對症下藥。以下是他的自述專訪。
我是生產業出身,後來在電信產業從事行銷業務工作多年,台灣的資訊與通訊兩大浪潮,都躬逢其盛。
生產業的經驗,其實和數據分析是很接近的。因為生產業的容錯度低,不像服務業,漏貼一張海報、標錯一個價格,雖然會有後遺症,但地球不會停止運轉。生產業中,一個零件缺料,標錯一個尺寸,可能一條生產線就停產等你,或是一組模具就要報廢。那種壓力是不一樣的。在這樣的環境下,養成了對每一個數據都要仔細收集、分析的習慣。
後來進入行銷業務領域,一直都在企業端工作,這十年來,工作中開始需要大量運用數位行銷工具,數位行銷變化太快,感覺不踏實,於是就往下探索,直到掌握了數據分析的關鍵後,才把過往累積的經驗,與千變萬化的數位環境統合了起來。在此之前,我一直就在分享行銷、管理的課程。進入網站分析領域後,深刻感覺這是每一個企業都必須具備的基本功,所以就開始進入這個領域,成為 GA 講師。
成為 GA 講師後,在教授過程中最強烈的獲得是:我愈發感受數據分析不只是工具、技術,其實是一種企業文化。
如果透過分析找出真相,而真相卻不能啟動改變,那麼,分析是一無用處的。所以高階人員不要對「數據」兩字心存畏懼,唯有從上而下建立全面的,以數據為決策基礎的組織文化,才是未來台灣從政府到民間企業,真正脫胎換骨的關鍵。
以數據為決策基礎,並不是唯數據論。如果到另一個極端,完全靠數據做決策,會進入另外一個誤區。實務上,主管累積多年的領域經驗,其價值仍是無可取代的,經驗和數據工具整合,才是致勝的完美組合。
這和為什麼要看財務報表,其實是一樣的道理。數位營運的複雜度,不亞於財務,如果不知道有數據可用,那就只好憑經驗、感覺。可如果數據都是現成的,實在找不出理由,不去探勘、分析這些數據。而網站數據特點之一,就是自動產生,無需額外的收集成本。
其實在網站興起之初,站長就知道要分析訪客數據了。積極一點的,自己從日誌檔收集數據來分析,通用型工具也很早就有了。GA
去年滿十周歲,但它的前身,Urchin,在 1997
年就已經問世了。大陸也有一個個體戶開發的網站分析工具叫做「我要啦」,今年也已經十二歲了。
所以,如果回歸到網站數據分析這個概念,應該是和網站的興起同步發生,只是因為它的複雜度較高,所以在商業領域比較安靜,直到 Google 在 2005 年購併 Urchin,同年推出免費的 GA,以及 Avinash Kaushik 的「網站分析 2.0」在 2009 年出版後,網站數據分析才開始被大眾關注。
第一、提供免費分析工具是個好生意,GA 雖然免費,但其蒐集的資訊,幫 Google 創造了巨大的利益。當然,其前提是,Google 明確說明了他只會將這些數據用作匿名分析,而公眾相信他的承諾。這也是小型企業要跟進,所無法逾越的門檻。
這兩年 Yahoo 和 Facebook,在 APP 領域分別推出了免費分析工具,也間接印證了利用提供免費分析工具收集資料的效益。
第二、GA 因為免費 (標準版),沒有業績壓力,所以很大方把所有功能、限制、定義都講得清清楚楚,而功能涵蓋面又廣,學了 GA,學習任何其它的分析工具,都會變得很簡單。
第三、數據分析可以說是數位營運的骨幹,和所有的數位工具都有關聯,因此,看 GA 的發展軌跡,可以一窺 Google 對於未來數位世界走向的想法。尤其因為 GA 免費,不像收費工具,功能必須包裝完整才能推出,GA 近年來大量推出新功能,其中不乏包裝不完整,持續改進中的半成品,從這些不成熟的功能中,更能領先猜想 Google 的想法。這是我深入使用 GA 以後,覺得最有趣的地方。
GA 既非唯一,也非萬能,但是其免費 (標準版)、功能涵蓋面廣、發展性強、適用度高等特性太強勢,所以除非有特殊需求,GA 當作企業導入網站數據分析的第一套工具,應該非常適合。
其實在課堂上,我們很少去強調 GA 的優勢,把 GA 搞清楚,其實就大概把網站分析的架構搞清楚了,將來要學其它分析工具就變得很容易,這一點,反倒是我認為 GA 最大的優勢,當然,這是從用戶的角度來說,而不是 GA 的角度。
還是用管理會計來說明吧,雖然不能完全類比,但非常相似。管理報表可以分為「產出」和「使用」兩部分。產出報表可能是財會、IT
等專業部門的事,但使用管理報表,是現代企業每一位管理者必備的能力。在數位環境營運,如果不看數據分析,大概就和經營企業卻不看管理報表一樣。
網站數據分析也是一樣,除了負責建置、設定、維護的專案人員,以及 IT 人員需要深入的操作能力以外,每一位需要看管理報表的人,應該都要懂網站數據分析的定義、功能、限制,並能夠運用自己的領域經驗來正確解讀數據。從這個角度來看,和高管看管理報表的意義,並無二致。
GA 可以自學嗎?一定要考證照嗎?
坊間分析工具很多,選擇工具應由確認需求著手,以下列舉一些 GA
沒有涵蓋,或者並非強項的功能,如果確認了需求,就很容易找到合適的工具。
1. 競爭對手分析
2. 質化分析
3. 視覺化報表
4. 敏感客戶數據的收集、保存、分析
5. 熱力圖
6. SEO 相關分析
7. APP 廣告來源追蹤
GA 從 2005 年發展到現在,內容已經累積到極其龐雜的程度,要自學當然可以,只是需要時間。其中,操作技術是大家比較畏懼的,但從長遠來看,這還是比較簡單的部分。
學會操作這樣一個龐雜的系統之後,還要導入真實的營運中,就像在地面走迷宮,最後一定可以走出來,但中間碰到地雷或死巷的機會,必定不少。透過專業的教授學習,就像是先行升空鳥瞰,有了一個比較全面的認識,在真實的企業營運中,可以大幅縮短學習曲線。
GA 目前已成顯學,網路上有大量的相關資訊,但這些資訊良莠不齊,從技術到行銷的跨度又大,所以建立完整正確的基本概念還是最重要的。
而有效使用 GA,遠比考得 GA 證照要困難、複雜。如果真正建立了使用 GA 的能力與經驗,然後神閒氣定的取得證照,可印證自己的能力,當然是很有價值的。而如果只是取得一張證照,在職場上面對的實戰問題,需要靠實力解決,單單證照,是幫不上忙的。
建立起完整正確的基本概念,具備篩選資訊的能力之後,其實關注的訊息不只是 GA,所有網站數據分析,數位行銷,數據科學,乃至當今最火紅的物聯網,其實都是充實自己數據分析功力的重要養分。
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