數據分析和 A/B 測試:Netflix為何吸引人、Spotify怎麼用數據做出超猛文案?|怪獸科技公司 S2E12.1

2024/02/21閱讀時間約 5 分鐘

在敏捷的開發環境中,數據分析已成為企業和個人實現策略優化的關鍵工具,如何快速有效地進行 A/B 測試非常很重要。透過數據分析,Netflix 和 Spotify 這些串流平台得以透過數據優化行銷策略或是找出洞察,做出商業決策。

這篇文章開始,我們要導入數據分析的概念,探討 A/B 測試如何幫助我們洞悉消費者行為、優化產品設計,並在個人生活中找到更好的決策方向,加速個人和企業的成長。

Netflix:A/B 測試與數據分析

為什麼 Netflix 知道你想看什麼,然後你會繼續看下去?

Netflix 的強項演算法,就是利用 A/B 測試不斷確認使用者的喜好,不是單純推薦電影或連續劇,會思考要如何呈現更吸引人的推薦。

Netflix 數據分析用的是什麼方法?

Netflix 會同時向一組用戶展示不同版本的推薦內容,分析哪一種算法能夠更有效地推薦用戶感興趣的內容。

就是這樣,比較 A 版本(控制組)和 B 版本(變動組)的效果,了解哪種設計最受歡迎、測試產品或是價格,藉此不斷改善其產品和服務。

問問題的前提:解決問題前要先確定有問題、先了解問題是不是問題

因為身處在大數據時代,我們需要統計學家對大數據理出頭緒和道理。

但不管做什麼工作,問問題和解讀答案的技巧,重要性並不亞於提出答案本身!學習如何正確解讀資料、如何正確使用資料,可以幫助你做出更好的決策。

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數據是洞察嗎?

不少人說,數據就是洞察。但是,數據中的瀏覽量、銷售量、使用者年齡與地域,還有平台提供的各種圖表是洞察嗎?

其實,數據不是洞察

假如我們看見了數據而不去問為什麼、不思考,知道了也是白知道。

數據是洞察的重要來源。數據為我們提供資訊,只有對資訊進行思考與分析,數據才能成為洞察。這就跟我們瀏覽手機中的資訊一樣,如果沒有內化,手機中的訊息就不會成為我們的知識。

案例:Spotify 透過數據分析將數據變文案

用好數據,不僅可以得出洞察,甚至能直接將數據變為文案。

聽 Sorry 42 次背後的數據分析,轉換成洞察

音樂平台 Spotify 自 2015 年起運用後台數據推廣,然而他們並未將腳步只停留在數據上,而是將數據整理為資訊進行思考,也深入分析用戶行為,意外發現:一位男用戶在 2 月 14 日情人節當天,聽了《對不起》(Sorry)42 次。

為何會聽 42 次《對不起》?這背後隱含的,是用戶可能在後悔或傷心。

Spotify exposes embarrassing listening habits (like Justin Bieber on repeat)

Spotify exposes embarrassing listening habits (like Justin Bieber on repeat)

Spotify 則用這個洞察做了戶外廣告,問:「那位在情人節聽了《對不起》42 次的人,你打算怎麼辦?」

3,749 人聽世界末日背後的數據分析,轉換成洞察

針對社會熱門時事,Spotify 也能數據分析。有一次,Spotify 發現在英國脫歐期間,有 3,749 人聽了一首與「世界末日」相關的歌,再次用洞察做了有趣的宣傳:那 3,749 位在英國脫歐投票當天聽了《我們知道世界末日已經到來》的人,別洩氣!

Brexit Spotify

Brexit Spotify

數據中找出的洞察,就有以下四種:

  • 反映人性:人們對脫歐充滿擔憂與恐懼。
  • 普世觀念:不少人認為脫歐就像世界末日。
  • 針對目標消費群:針對比較關心時事的樂迷。
  • 與品牌匹配:用熱門歌名,與 Spotify 相配。

數據分析最實際的應用:Spotify Wrapped

Spotify 除了數據分析外,還洞察人性。他們知道每個人都喜歡分享,人人都希望上榜,將兩種現象加起來,便得出這樣的洞察:榜單讓人感到強大,在社群媒體分享令人感到自己很重要。

於是,每年年底 Spotify 會為你總結個人專屬音樂榜單,還會把你的榜單免費製成專屬海報,方便你轉發。透過分享榜單,贏得別人關注的同時,也和其他朋友互動。

Spotify Wrapped

Spotify Wrapped

這有什麼好處?從使用者體驗來說,可以藉此輕鬆方便地重聽過去一年最喜愛的歌曲,同時讓你更喜歡這個平台,離不開它。

這些例子顯示,對於你手中的專案,思考如何將現有的數據與社會熱門話題、用戶需求相結合,數據分析不只是分析,可能會產生非常有價值的洞察。

下一篇文章,我們將深入探討數據分析、A/B 測試背後的統計分析精髓,並透過《華盛頓郵報》的轉型案例,進一步闡述如何利用這些分析來優化決策過程和產品開發。


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