在電子商務中,如何與這 5 個職能合作?數據分析師的工作日常

在數位科技時代,數據分析是各產業都在努力的方向,希望藉由最理性的量化數據,能達到數據驅動做決策 (Data-driven decision)。因此,數據分析師在與不同職能合作時,工作內容、合作方式會略有不同。這篇文章會以電子商務(e-Commerce)為主題,介紹數據分析師與不同職能合作哪些專案類型、如何在不同部門發揮分析師的商業價值。

依公司架構規劃不同,有些公司在每個部門都有各自的數據分析師,也有些公司是成立數據部門,再依照不同專案需求,與不同部門合作。但不變的是,數據分析師如果不想變拉數字的工具人,就要提供具有商業價值的影響力,將數字轉為行動點 (Action points),給各部門具體執行建議。因此,如果你正在準備成為一位數據分析師時,除了學習數據分析工具外,也可以學習以下的職能專業知識,讓自己更快上手工作!

數據分析師與不同部門的合作方式

一、行銷(Marketing)

電子商務通常會以數位行銷為主,常見的行銷通路 (Marketing channels) 包含:社群媒體 (Social media,例:Facebook)、付費搜尋流量 (Paid search,例:Googel)、Email、影片、廣告條幅 (Banner) 等。

當我們投資行銷活動 (Marketing campaign) 後,會需要評估成效,數據分析師參考的指標包含使用者 (User)、流量 (Traffic)、轉換率 (Conversion rate)、跳出率 (Bounce rate)、收入 (Revenue)。將行銷成效量化後,才能精準理性的評估結果是否符合預期,再進而優化行銷活動或規劃下一次的策略。

數據分析師合作的分析專案例子有:行銷活動監控與成效評估、行銷策略規劃。

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二、品牌公關部(Branding)

品牌 (Brand) 指名稱、設計、商標等能讓消費者區別某商品的因素,好的品牌形象能傳遞商品的價值,而品牌化 (Branding) 便是為了提升商品價值進行的活動或手法。雖然品牌看似是質性價值,然而數據分析師仍有許多方式可以將質性價值量化,以幫助品牌公關部具體衡量活動成效與品牌的市場價值。

舉例來說,我們需要瞭解市場中有哪些競爭者,我們的優劣勢是什麼?數據分析師能分析各競爭者的流量、使用者年齡或性別分佈、email發送次數等。幫助品牌公關能理性找出公司定位, 將品牌價值發揮到最大。

數據分析專案例子有:媒體曝光率、市場競爭者分析。

三、搜尋引擎優化(Search Engine Optimization)

搜尋引擎優化 (SEO) 是電子商務成功與否,關鍵的衡量標準之一。常見的搜尋引擎 (Search engine) 如:Google、Yahoo、Bing。而 SEO 是讓網路爬蟲更容易找到並顯示網站,使你的網站在搜尋結果頁 (Search result page) 能排序在越前面。

舉例來說,如果你是一間賣衣服的網路公司,當消費者在搜尋引擎輸入「買衣服」後,你的網站能被顯示在第一頁的第一項結果,如此一來有更高的自然搜尋 (Organic search) ,曝光率及網站流量都會接著提升。

數據分析師可以透過曝光 (Impression)、點擊率 (Click through rate)、排序 (Position)等指標評估搜尋引擎表現,並與工程師討論如何優化網站的排名。數據分析專案例子有:搜尋引擎優化監控與成效分析。

*未來規劃寫一篇關於「搜尋引擎優化」的文章,會更詳細解釋 SEO 相關內容,如果想盡快讀到,請留言敲碗呦!有更多人想搶先閱讀,會調整 SEO 文章排程,盡早發佈!:)

搜尋結果頁 (Search result page) 示意圖
Photo by Edho Pratama on Unsplash

四、使用者介面與體驗設計(UI/UX Design)

無論電子商務是以網站或 App 為平台,使用者首先會接觸到「介面」。因此,美觀、清晰的介面十分重要,不僅會影響用戶對品牌的第一印象和價值感,清楚的介面才能讓消費者輕鬆快速的找到需要的商品或服務,以增加轉化率 (Conversion rate) 及營收 (Revenue)。

這也是電子商務中,容易被忽略的「產品」因子。以服裝網購平台為例,直觀想到的產品可能是衣服、褲子、襪子等眼睛可見的服裝商品。可是,如果消費者在「網站」上找不到想購買的服裝類型、找不到貨運時間或客服等相關資訊時,可能會影響消費者放棄購買,所以「網站」也是產品的一部分,「使用者體驗與介面」則是產品 (網站) 好壞的評斷標準之一。以下解釋這兩者包含的內容:

1. 使用者介面 (User interface):

是指網頁畫面,UI 設計師要顧及使用者便利性與整體畫面的美感,例如臉書以藍色與白色為主,所以任何頁面都會以這兩色為基底,無論在動態首頁、個人主頁、社團都會因為主題色,讓我們感受到在同一個網站上,如果想按讚或發文,也能快速找到相關區塊或按鈕,這就像根據網站骨架,加上合適的「五官、樣貌」

2. 使用者體驗 (User experience):

是整個產品的使用邏輯與互動模型,UX 設計師需要安排整個網站頁面的內容規劃,例如哪些頁面要包含什麼內容,這就像是先畫出網站「骨架」

結合 UX 及 UI 設計的內容後,就是平時看到整體的產品 (網站或App)。數據分析師需要與設計師合作,瞭解用戶在介面上互動狀況 (Engagement)、瀏覽哪些頁面、點擊哪些按鈕、是否最終有達到公司希望用戶做到的目標(例如:購買商品、申請成會員、訂閱等)。數據分析專案例子有:使用者行為分析、A/B Test、頁面優化。

使用者體驗 (UX) 與使用者介面 (UI) 如何結合成產品 (Product)

五、產品部(Product)

電子商務的產品主要分為三大類型:

1. 線上:網站或App等
2. 線下非實體:客服、貨運、售後服務等(可包含所有無形的服務)
3. 線下實體:販售的商品(例如服裝、食品等實體商品)

數據分析師在產品領域可投入的專案項目十分多元,同樣以這三大類型為例,數據分析師可參與的方式有:

1. 線上:使用者體驗或介面優化(與第四點 – 使用者體驗與介面設計有關)
2. 線下非實體:可分析客服回信效率、商品送貨時程、客戶滿意度
3. 線下實體:銷售預測 (Forecast)、商品銷售量分析

產品相關的分析與產業知識十分有關,所以數據分析師除了分析工具外,也需要具備商業專業知識,才能發現這些數字中的商業價值!

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在了解這些部門後,有對於哪個部門特別有興趣嗎?或是曾經有這些職能的工作經驗嗎?如果已經是分析師的你,有曾經與其他專業職能合作過嗎?這些都可以為自己的分析加分!

Tiffany
  • Tiffany
  • Hello 我是Tiffany!

    目前在上海任職於歐洲公司,負責美國 200+ 城市數位行銷成效追蹤及 Business Inteligence 分析 。

    曾任美國數據分析顧問公司,負責矽谷網路公司多個市場數據分析 。也曾在台灣醫院作質性分析研究。