在這個數據驅動的時代,有效的統計測試與數據分析,對於將數據轉換成洞察,做出決策的過程中扮演非常重要的角色。
有別於跳入數據海,試圖直接從數據中找出洞察,商業分析的精髓在於先思考 so what——從定義目標(objective)開始,做出商業決策的雛形後,才用數據去支持假說。
本文將帶你了解如何透過 A/B 測試和數據分析,從人性的角度獲得深刻的洞察,並確保你的發現不僅是隨機事件,而是具有真正的意義。
再者,透過《華盛頓郵報》的數位轉型案例,我們可以思考透過數據分析和技術創新來重塑商業模式,並觀察亞馬遜創辦人貝佐斯的思路,是如何將一家傳統報社轉變為一個兼具媒體與技術基礎的公司。
前情提要:
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
無論你何時進行統計測試,有個重要的告誡要謹記在心:需要檢查你觀察後所獲得的發現,是真的有意義,或者只是隨機發生。
當公司在進行 A/B 測試的時候,實驗者會報告一個特定版本的指標,以及另一個版本比較的結果。他們同時也會報告 p 值,說明觀察到的差異有可能是隨機的機率。
p 值是一個介於 0 到 1 之間的數字,用於表示統計結果是否具有意義(用於測量觀察結果與偶然發生的概率)。p 值越小,結果越有可能不是偶然的。
一般來說,如果 p 值小於 0.05(例如有小於 5%的機會,這個差異是隨機的),可以假設這個差異是有意義的,或者稱為「在統計上有意義」(statistically significant)。否則,不能肯定結果不是單純靠運氣。
【延伸閱讀】
數據篩選的操作,在英文裡有一個特別的名字:摘櫻桃(Cherry-Pick)。這個詞原本是用來描述人們從樹上摘取櫻桃的動作,因為樹木朝向等原因,櫻桃並不會同時成熟,所以需要農民在摘取時進行挑選。
簡單來說,摘櫻桃就是選擇最有利的機會。
摘櫻桃的好處是,可以讓數據的統計結果往對使用者有利的方向改變。
在實務工作如果進行 A/B 測試,我們要確保對用戶分組時,已經考慮到了取樣的均勻性。而且,盡量讓實驗運行的時間長一點,可以多收集數據,這樣也可以讓取樣更加準確(重複取樣)。
為什麼《華盛頓郵報》的文章都有兩個版本的標題呢?這個技巧就是 A/B 測試。
貝佐斯在 2013 年,以 2.5 億美元收購頻臨倒閉的華盛頓郵報(The Washington Post),在不到三年的時間裡,他徹底改變了這家有著 140 年歷史的報紙,讓它成為一家兼具媒體與技術底子的新公司。
《華盛頓郵報》擅長報導美國國內政治動態,目前也是擁有流量最大新聞網站之一,曾經揭發「水門案」,還有獲得 47 座普利茲新聞獎(Pulitzer Prize),但是它卻在 2009 年第二次網路經濟崛起開始走下坡。
當時接手的葛拉漢家族,在報份急遽下挫的情況下,只好將這家相當具有份量的傳媒,轉賣給電商巨頭亞馬遜。
一般而言,商界人士會買下媒體,主要都看中其在政治圈的影響力,但亞馬遜的執行長貝佐斯接手後,反而是著手改造華盛頓郵報的體質,並重新將其定位為「媒體與技術公司」。
貝佐斯採取了兩項作法,先是大量招募軟體工程師,人數高達七百人,這個規模已不亞於矽谷任何一家軟體公司;其次華盛頓郵報全新開發了一套名為“Arc”的軟體,為出版業提供數據分析與行銷的功能,達到由資料驅動(data-driven)新聞決策的目的。