在職涯初期時,我喜歡賣弄我的Excel技巧,用複雜的公式加上華而不實的技巧做出漂亮的圖表。當時,我覺得只要圖表做得漂亮、直觀,大家就會認為我的報告有價值。

直到某次,在一個重要的報告中,我被主管慘電。

主管指出,我的分析缺乏洞見,只是把一堆數字加在一起,然後畫出有一堆線條的圖表,他根本不知道該看什麼。最糟的是,他花時間看完之後,還是不知道行動建議是什麼。也就是看似完整的圖表,沒有幫助他做任何決定。

那次的挫折,讓我好一陣子上台報告都會怕,又覺得很無力,不知道該則麼做才能做出主管想要的東西。

但他讓我意識到,原來Excel比其他人厲害、懂如何製作圖表,並不叫做會分析。數據分析到底是什麼?什麼是好的數據分析?我該如何從數字裡頭找到洞見?於是,我開始找資料,從基本功開始學習,看看其他人是怎麼定義數據分析的。

什麼是數據分析?要從數據裡找出洞見,才叫分析

其實數據分析從來就不需要會SQL或使用什麼數據庫工具,只要能掌握Excel最常用的十來個公式就足以應付90%的分析需求。例如Sum、Average、Count、If、Vlookup、Index + Match、Query、Importrange、Text、Substitute、SORT、And、Or、Sparkline、Max、Min、Asc、Transpose⋯⋯這些最基本的公式。

關鍵不在於工具多複雜,而是如何用清晰的邏輯,整理出你理解的數字。

我最喜歡的比喻方式是,數據分析就像在玩樂高。當盒子裡混雜著各種顏色和大小的樂高時,就像是髒亂的raw data。

當我們把樂高按照顏色分類,就像是把髒亂的原始數據分到不同的欄位,例如有些依照時間戳記、有些按照員工編號,有些則按照員工表現分類。

樂高在分好顏色後,就可以按照大小排序,找到它們的不同用途,接著蓋出一棟漂亮的房子,或組成一亮跑車。

這就像是整理出乾淨的數據之後,按照數字順序安排,發現數據背後的故事與模式,接著透過圖像和敘述,展示洞見,甚至說出完整的故事。

帶著新的觀點重新站上台報告

了解數據分析背後的邏輯後,我重新從基礎練習,認真的看待每一個環節,從如何整理數據到如何從不同角度來切入。

幾個月下來,同事們開始信任我的分析,把視覺化數據和找出洞見的工作交給我,讓我再次有機會上台報告。其中,有兩個案例讓主管印象深刻,因為這兩次,我都帶著行動建議才來報告。

案例1:分類數字,發現使用者的80/20法則

某次我們公司推出新的產品功能,因為還在磨合期,所以有些顧客給了非常低的回饋。為了彌補這些不滿意的用戶,我們得先找出他們是誰,才能知道需要補償多少金額。

我利用簡單的數字分類,在第一欄放上使用者,第二欄放該為使用者客訴的頻率,並按照客訴多寡由大排到小,最後一個欄位利用公式計算前面幾位客人的客訴量,占總客訴量有多少。

如下圖:有4位客人,客人1每月客訴12次、客人2每月客訴3次、客人3每月客訴2次、客人4每月客訴1次,總客訴量有18次。

(來源:Peter Tu)

66.67%是用C2(客人1每月客訴12次)去除以總客訴量18次,得出客人1每月客訴量占總客訴量的66.67%。

(來源:Peter Tu)

83.33%是用C3(客人2每月客訴3次)去除以總客訴量,再加上66.67%,此案例指出,有83%的客訴來自於前面2名客人(客人1和客人2)。

利用這種方式,我最後找出了顧客滿意度的規律,發現80%不滿意的抱怨來自於20%的用戶。所以,我們只要針對20%的用戶提供補償機制,就可以提升顧客滿意度,而不需要補償所有客戶。

案例2:重新排序,發現最強國家表現如何 

我們公司的計程車產品,在某些國家的顧客滿意度特別突出,有些國家則在慢慢磨合。我們希望分析成功國家的策略和做法,希望將成功經驗複製到其他市場。我將主要的3個指標拉出來,這3個指標分別是顧客滿意度、客服回覆速度,以及客服回覆品質。

接著按照不同市場來切入,排序哪些市場的滿意度高,判斷滿意度和客服回覆速度,或是客服回覆品質是否有相關性。假設以下一份原始檔案:

(來源:Peter Tu)

下圖我先將顧客滿意度由高到低排序,從圖中可以得知,客服回覆速度慢的市場A,顧客滿意度為4.5,客服回覆速度快的市場C滿意度3.6,判斷客服回覆速度和顧客滿意度的相關性不高。

(來源:Peter Tu)

接著按照第三欄的客服品質由高到低排序,得知客服品質越高,顧客滿意度明顯越高。這樣一來就發現,顧客滿意度高的國家,與客服品質較有關係,但是和客服回覆速度的關聯沒有太大。

(來源:Peter Tu)

所以,我建議團隊重新訓練客服人員,而不是要求他們要趕快解決問題。

我不過是利用Excel的排序功能,就能提供團隊洞察和有效的改善建議,讓老闆在聽完報告後非常滿意,還不斷誇獎我的發現。

現在,我在面對一堆數據時不再困惑,而是能一步一腳印的從整理、分類、排序到視覺化,以此去找到有價值的洞見,並提供具體的行動建議,為公司創造商業價值。

責任編輯:倪旻勤
核稿編輯:陳瑋鴻