因此,這一切都需先建構一套正確施行數據的步驟,以下的內容主要參考了文章Achieving business impact with data提出的系統化流程(A systematic approach translates data insights into business value),並透過自己實務上的經驗,用比較接地氣的方式加以解說:
其次,找到並確認每次產品優化的方向,一次只專注解決一個問題,不要過度貪心想要馬上做到完美,至於怎麼找到根源的問題(Root Problem),建議可透過豐田生產方式(TPS,Toyota Production System)創始人「大野耐一」,他極力倡導的思考技巧,「要求每個人面對問題時,嘗試反覆詢問5次「為什麼」,追根究底去找出根本原因。」
將洞察轉化為行動
Data Driven中的最重要一個步驟,透過分析實驗去驗證假說的正確性,並重複找出更多的優化空間,這時相當需要團隊成員進行「腦內風暴brainstorming」的討論,盡可能發想任何假說與可行方案,另外還可搭配知名Growth Hacker—Sean Ellis所提出的ICE(Impact影響力,Confidence自信心程度,Ease容易度)原則,將所有的假說進行判斷評級,找出最高分者優先進入實驗流程的階段,過程如下: