行銷人必備！
韓國星巴克第一數據科學家
教你善用數據，精準擬定行銷策略，
在競爭激烈的市場中，搶先對手一步，
贏得消費者的心。KOL都知道，週五晚間上傳的影片，點閱率會大爆發；咖啡廳老闆也知道，大學附近的咖啡廳，經常會有人點雙份濃縮咖啡。這些數據很多人都知道，但要如何利用這些數據打造出有效的行動方案呢？只要跟著本書3步驟，就能設計出打中消費者痛點的行銷策略，讓商品與服務贏得消費者的青睞，進而帶動營收高成長。
◎該如何使用數據制定行銷策略，提升營運績效？
使用數據的第一步：設計數據
1. 提出問題
好的分析來自於提問，沒有好奇心的人，是無法進行數據分析的。就算是負面的提問或觀點也好，只要有所好奇，就可以抓到數據分析的線索。
2. 拆解問題語句
將腦中想到的問題，以數據單位做拆解，是對非專家最有用的思考模式訓練。只要做好拆解問題，日後無論是數據分析、寫報告、寫論文，都可以快速掌握要領。
3. 搜尋數據
要開始新的數據專案卻沒有數據，就像是要做菜卻沒有食材的情況一樣。若沒有你要的食材，至少也得找到替代材料，數據也是如此，我們必須盡可能找到適當的數據。如果沒有數據，數據專案就做不出來。
4. 分析數據
必須抱持著「大處著眼，小處著手」的心態。與其陷在數據這個龐大的概念中掙扎，不如選定一個特定分析主題著手，方能更快獲得更具體的結果。
使用數據的第二步：用數據說故事
1. 拼出數據拼圖
將多項分析洞察結果蒐集起來，就能決定我們要看到的是什麼──也就是方向性。單靠一個分析結果難以斷定，但多項數據就不會說謊了。
2. 提出方向
數據人員在提出建議時，應該要以數據為基礎，並參考在現場工作的第一線員工意見，提出可以讓現場自由運用，但又夠具體的方案。
3. 數據分享
每個人都有不同的背景和故事，所需要的數據也不盡相同。因此，必須要依據聽者的背景條件，尋找最適合的分享數據的方法。
用數據的第三步：用數據做決定
1. 打造行動方案
必須根據實際執行情況來編寫，最好也一併寫明執行期限或時程表，這是表示出自己決心要拿出成果的意志。
2. 回饋現場變化
現實生活中，有時會發生數據和現實不符的情況，此時就得要去了解究竟我們忽略了哪些地方。因此，聆聽現場的聲音是非常重要的。
3. 捕捉消費者反應
消費者滿意的話，自然就會再次造訪。如果客人不想再度上門，我們就得查看是什麼原因造成的。了解原因後，才能再做新的企劃，避免重蹈覆轍。不能讓失敗停留在失敗。
◎實例運用：為什麼週五晚間上傳的影片，點閱率會瞬間大幅提升？
使用數據的第一步：設計數據
1. 提出問題
→大家最常在什麼時候看我上傳的影片？什麼時候上傳最好？
2. 拆解問題語句
→大家：網友必須得尋找才能找到影片觀看嗎？有沒有定期訂閱者？
→最常在什麼時候看：想要設定週幾或是哪個時段嗎？
→我上傳的：在哪個平台上傳的影片？還是只是個人網站？
→影片：什麼類型的影片？是直播影片或是編輯過的影片？長度有多久？
→什麼時候上傳：不同時間上傳，效果也不一樣嗎？網友觀看的習慣，會隨著上傳時間的不同，而有所改變嗎？
→最好：想要提高觀看次數嗎？還是有訂閱人數或影片觸及率等其他目標？
3. 搜尋數據
→尋找過去上傳影片的相關數據。
4. 分析數據
→將上傳的影片特性一一分類後進行分析，像是區分影片是否為本人製作、是否為編輯他人影片的作品、影片長度差異、出場角色或影片特性有哪些不同等，可以加上各種分類標籤。
……只要照著書上案例一步一步慢慢練習，你也可以從一位數據新手變身成為數據能手！
本書特色：
1. 連結實務工作案例，達到學以致用的目的。
2. 將數據應用流程濃縮提煉成簡單、清楚的3步驟。
作者簡介：
韓國星巴克第一數據科學家
車賢那
消費者心理學博士，曾擔任KT經濟經營研究所研究員，參與過大大小小的組織，認為利用數據發現新事物的成就感，是工作的快樂泉源。
她認為數據本身必須要有目標，才能在市場上生存與運作，也只有目標明確的數據，才能了解消費者的心理，而這些數據將能幫助企業繼續生存下去。
她的名言：「讓數據為人類做事，因為最後還是要由人類，決定未來的方向。」
譯者簡介：
郭佳樺
畢業於政大韓文系，目前定居韓國。譯有《花燕：脫北少年的生死邊界》、《越活越勇敢，我是朴末禮》、《老闆說我的企劃是垃圾》等書。
工作聯絡信箱：shelly800901@hotmail.com
作者序
若想利用數據創造變化
很多看了《解讀數據的技術》（編按：作者前作，已由樂金文化發行）的讀者這麼問我：
「現在我知道數據很重要，可是要先從哪裡著手呢？」
我把好幾年前就想說的內容寫進了那本書，也以為我把所有能講的，都說完了，然而事實並非如此。想分析數據的讀者，各有不同的期待，其中也有不少人想從頭開始學習。
很多人會想：「一本談論數據的書，應該會教我新技術或是如何寫程式吧！」但是《解讀數據的技術》一書中，並沒有所謂的「初學者也能輕鬆上手的機器學習」這類技術內容，我想應該有不少讀者大失所望。其實市面上已經有許多比我更懂技術的專業人士，所出的書籍和課程，我並不是為了寫出一本與眾不同的技術性書籍才提筆寫作。
只要讀過一本統計相關專業書籍，加上一本最新技術書籍，然後再看影片教學，無論用什麼方法，只要親自嘗試撰寫程式，終究可以學會。但我知道也有很多人表示：「從眾多免費資訊中，嘗試各種方法後，是有辦法寫出一點程式，但實際上要怎麼應用，就不知道了。」這本書恰好可以為這些人做進一步的說明。不過，要是連相關課程都沒有看過，也沒有嘗試寫過數據相關程式，不想投資時間和努力，就妄想靠著一本書成為數據專家的話，那我無法對這些只想尋找捷徑的人提出建言。因為，世上許多事情都是沒有捷徑的。
技術本身是中立的，習得技術和憑藉技術改善生活是兩碼子事。用 Excel舉例來說，會使用 Excel、運用 Excel 寫家庭收支簿，和運用家庭收支簿改善消費情形這三件事情，雖然彼此互有相關性，卻是不同的事情。並不是說學會Excel，生活就會有什麼改變。為了改善消費情況，開始記錄每日消費，並將紀錄結果分門別類，像這樣為了簡單計算各個項目而學習 Excel 的過程，和為了學習分析數據而去學習技術，才是同樣的道理。
我的這本書也和前作《解讀數據的技術》一樣，預設讀者想要藉由運用數據，來做出某些改變，以此為出發點撰寫。市面上已經有夠多的技術教學書籍了，技術本身當然很有意義，也有許多優秀人才在學到技術之後，轉而嘗試新事物。然而，並不是所有人都能成為技術專家，想要成為技術專家，只能投入大量的時間來提升能力。
希望本書能夠為「想要將數據運用到現實生活中的人」，帶來更多幫助。像是希望在工作業務上，採用更好方式做決定、希望透過數據和技術，為現實生活帶來一點變化的話，這本書裡頭，有我想給你們的一些建議。
當然，我說的並不一定是標準答案，也許有更好的方法，也許讀了這本書的你，會找到更適合自己的方式。這本書只是希望將我過去實際在公司分析數據、反映在決議上，並且成功帶來變化的經驗談，盡量用客觀角度和大家分享。
￭ 和數據很熟，卻不知道如何運用
在韓國，一般大學生幾乎都會用Excel；無論是哪個行業的上班族，少說都會有過一次數據分析的經驗。只要是使用過「數據表格」的人，就算用的是再初階的技法，也可以稱得上是擁有「數據分析」的經驗。有了這樣的經驗，可能還會有「要做出更好分析」的想法。世界上很少有國家會像韓國這樣，有如此多的機會接觸到數據。
雖然韓國人處處有機會接觸數據，但實際上運用數據的態度卻很消極。大部分數據以數字呈現，而這些數字通常和成果、客觀性、評估等有很大的關聯。現代人早已被成績和排名壓得喘不過氣，數據對他們而言，彷彿是另一種壓力。一直以來沒有導入數據的行業，某天突然說要導入的話，就像是自己想要隱瞞的部分，要被公諸於世一樣，有種說不出口的恐懼感。人們會想：「我的工作將會被幾個數字評分，我的經驗和直覺會被視為主觀的偏見。」這也是現實中，許多企業會發生的情況。在用數字和指標客觀化的名目下，確實有些不同的觀點相對會被忽視，使
其原本的意義黯然失色。
人類用如此五味雜陳的心態看待數據，一方面希望數據站在自己這邊，但又討厭被數據打分數；希望自己能夠好好運用數據，但又莫名覺得困難，想要找尋更簡單的方法；想要利用數據說得有條有理，但又害怕自我追求的價值可能無法數據化。
數據應該是用來協助自己的工具，不要讓它變成為自己打分數的工具。我們應該善用數據提供的線索，做出更好的決定，讓它能夠為市場和消費者帶來幫助。因此我們需要調整心態，讓自己慢慢克服對數據的莫名恐懼。
￭ 設計漂亮的數據，用起來也很順手
學生時期，我修了不少和「實驗設計」相關的課程。實驗設計舉例來說，就像為了從統計層面證明某個現象，在特定部分進行特別處理，並和未經任何處理的群體做比較。整個課程內容包含了檢視整體的面貌，以及統計學方面的證明方法，以證明腦中所想的假設真實與否。這些課程對於奠定論文整體結構方向非常有幫助。
上班也需要進行實驗設計。別誤會，我不是要你在公司寫論文，我指的是，當在公司需要做出決定、需要理解消費者想法或檢視業績時，就是要用多重角度來檢視整體面貌。在整體面向中，數據所扮演的角色絕對無可取代。各式各樣的數據能夠說明多種現象，我們必須在這些單一的現象被用一句話下定論之前，再次檢視是否有遺漏的層面。
公司行號要如何正確理解消費者的心態？其實就如同我們看這頭大象，不能憑著消費者的某一個面向就妄下斷言。就像去年的消費者和今年的消費者可能又不一樣，若想理解消費者的整體面貌，就要用非常多樣的條件和層面觀察分析。
數據會告訴我們消費者留下的痕跡。消費者在什麼樣的環境下購買（或不購買）、更換產品的哪個部分會帶來更多銷售（或不會帶來銷售）、店面或位置、消費者特性等，都是數據，也都是輔助下決定的條件。
然而，今天如果只看單一個指標──也就是數據的某一個層面，很容易下錯決定，甚至可能比完全不看數據的情況還要糟糕。比起靠經驗和感覺下決定，全憑一個指標下的決定，可能更糟糕百倍。
如果要避免下錯決定，就要懂得設計數據。為了得到自己想知道的事情、專案方向、欲決定事項的解答，我們就得「計畫」檢視數據的方法。
這本書是為了說明如何善用數據，主要談的是「設計數據」。
第一章說明設計數據的方法、實驗設計，以及「細分想法」的方式。
第二章談用數據說故事的技巧。為了讓數據結果帶來變化，我們需要用數據說故事來說服他人。舉例來說，剛才的大象拼圖，當我們蒐集到所有的數據拼圖，接下來就是要畫出大象圖案，向他人說明。如果不像一般公司使用網站／App 商務平台的話，最好讓數據結果，能夠反映在和公司銷售有直接連結的商品或商店上，用這樣的方式來幫助下決定。為了達到此種理想的決議方式，愈能用數據說故事，數據結果就愈能貼近市場。
第三章則是談實際使用數據做決定的過程。我曾經在幾家公司有過靠數據做決定，並且帶來變化的經驗。本章節以數據科學家的角色，以及公司各部門關係的內容為主，敘述我自己的體會心得。這些經驗可能不一定適用於所有公司，但我還是會盡量綜合其他數據專家的經驗，談談幾個不同的公司，也有可能會出現的共同情況。
第四章要談的，是實際運用設計數據的方法。我將設計數據應用在《解讀數據的技術》一書中，出現的十個案例上。這些都是實際案例，但為了不列出特定公司或產品名字，已進行部分改寫。對讀者而言，百分百真實的案例可能會更有趣，但我可不希望將公司的業務機密，或非我個人成果的事情用來包裝宣傳。
希望這本書能夠提供想運用數據帶來實際變化的人些微幫助。在此聲明本書出現的案例，並非描寫特定企業或特定人物。
若想利用數據創造變化
很多看了《解讀數據的技術》（編按：作者前作，已由樂金文化發行）的讀者這麼問我：
「現在我知道數據很重要，可是要先從哪裡著手呢？」
我把好幾年前就想說的內容寫進了那本書，也以為我把所有能講的，都說完了，然而事實並非如此。想分析數據的讀者，各有不同的期待，其中也有不少人想從頭開始學習。
很多人會想：「一本談論數據的書，應該會教我新技術或是如何寫程式吧！」但是《解讀數據的技術》一書中，並沒有所謂的「初學者也能輕鬆上手的機器學習」這類技術內容，我想應該有不少讀者大失所望。其實市面上...
目錄
前言 若想利用數據創造變化
Part 1
使用數據的第一步：設計數據
1. 提出問題
2. 拆解問題語句
3. 搜尋數據
4. 分析數據
Part 2
使用數據的第二步：用數據說故事
1. 拼出數據拼圖
2. 提出方向
3. 數據分享
Part 3
使用數據的第三步：用數據做決定
1. 打造行動方案
2. 回饋現場變化
3. 捕捉消費者反應
Part 4
用10案例練習數據使用的技術
案例 1. 這個月銷售大幅跌落，到底是哪邊出錯？
案例 2. 為什麼大學附近咖啡廳，常常有人點雙份濃縮咖啡？
案例 3. 為什麼冬日下班時間，便利商店的高熱量食品賣得特別好？
案例 4. 三十多歲男性為什麼要買野餐墊？
案例 5. 在公司的我，和在觀光區的我是同一個人嗎？
案例 6. 為什麼週五晚間上傳的影片，點閱率會瞬間大幅提升？
案例 7. 什麼樣的客人會買咖啡豆？
案例 8. 那位客人為什麼總是點熱可可搭配巧克力蛋糕呢？
案例 9. 上次一小時賣光的產品，這次為什麼沒有反應呢？
案例 10. 有多少人經過我的店面？
尾聲 非數據專家的時代，若想讀懂並使用數據的話……
前言 若想利用數據創造變化
Part 1
使用數據的第一步：設計數據
1. 提出問題
2. 拆解問題語句
3. 搜尋數據
4. 分析數據
Part 2
使用數據的第二步：用數據說故事
1. 拼出數據拼圖
2. 提出方向
3. 數據分享
Part 3
使用數據的第三步：用數據做決定
1. 打造行動方案
2. 回饋現場變化
3. 捕捉消費者反應
Part 4
用10案例練習數據使用的技術
案例 1. 這個月銷售大幅跌落，到底是哪邊出錯？
案例 2. 為什麼大學附近咖啡廳，常常有人點雙份濃縮咖啡？
案例 3. 為什麼冬日下班時間，便利商店的高熱量食品賣得特別好...
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