上過 數據化營運 的同學，應該都覺得要把數據當成 DNA，做什麼都應該要評估一下 business impact，思考一下 outcome，然後有沒有相對應的指標被撬動了。
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作者彙整: mrpm
Product Business Fit
數據歸因的五大限制
數據歸因在實務應用上，五個值得我們注意的應用限制。
一、不同屬性的 Channel，數據歸因的結果不要直接比較
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數據歸因是什麼？
數據歸因這個領域，我一直都沒好好花時間徹底了解，剛好趁一次機會，跟同學介紹數據歸因的機會，整理了一些文稿，也整理在這邊和大家分享一下。
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「常常看到一種狀況，部落客帶來的流量是不少，但好像都不會直接帶來訂單，你覺得這樣的話還需要繼續投資在部落客身上嗎？還是有其他考量？」
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八種拆解營收的方法
為何要拆解營收
現在的數據非常多，光是 Google Analytics 上就有上百個維度，超過500種以上的數據，呈現在你眼前，再加上交易數據、廣告投放數據…等等，數據太多很容易讓人埋首數據當中，大多數的行銷人員其實是被數據給淹沒了，不知道該從何處著手，現在是不缺數據的年代，缺的是怎麼解讀數據，還有利用數據讓營收真正有感成長。
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三個常見的漏斗設計誤區
關於漏斗，有幾個常見的誤區，在這邊想跟大家提醒一下。
漏斗常見的誤區一：漏斗是越短越好
先前有提到，漏斗的每一個步驟，都不會是100%的轉換率，一開始最多人，每經過一個步驟，就會少一些人。所以呢，就有些人會誤會，那漏斗會不會是越少步驟越好，經過的步驟少，人也會掉得比較少。
這其實是常見的一個誤解，讓我舉個團購網站的例子。
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[Office hour 集錦] 需求訪談 和 用戶訪談有何差異？
[Office hour 集錦] 問卷和用戶訪談有何差異
[Office hour 集錦] 下一次sprint，大家想做的方向不同調怎麼辦？
今天的 Office hour，聊了 SaaS 公司的增長該怎麼做，學習營的問題，產品設計師的職涯規劃想法（不得不說，這位同學超厲害，非常有 growth mindset），還有一個設計師的同學還提到一個很經典的問題。
RD常想去做一些跟隨潮流、尋找機會的功能，但PM說：這不是做產品，非常抗拒，那該怎麼在兩者之間溝通協調呢？
疫情下，品牌電商的應變心得分享
關於疫情，我協助的品牌電商應該也算是疫情重災區，我也協助他們做了一些應變，整理一下給大家參考我們的應變作法。
先分辨，什麼產品不受疫情影響
- 把不受疫情影響的產品找出來，把SEO和廣告往這類集中
- 針對這些不受影響的產品，推出疫情期間限定的活動，並限定期限，提高轉化率
- 培養客戶的預算降低，廣告和SEO都集中離成交比較近、動機比較強的用戶。
- 廣告和SEO，抓著「疫情期間雖然不行OO，但沒關係，還可以XX」的訴求打一波，把原本因疫情不能滿足的需求，替代成不受疫情影響的需求。
- 這些不受疫情影響的產品，以前他們不是主力商品，現在變成了主力商品，所以要多投入心力去優化文案、圖片、影片，甚至是廣告受眾的嘗試，還有預算的加碼，都一併要重新規劃
- 利用競爭對手休息或還在煩惱的時候，每週產出 Content
沉澱
最近喜歡「沉澱」這兩個字。
把來來去去的朋友，沉澱成深交和至交。
把來來去去的同事，沉澱為合作夥伴。
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我的指標設計線上課程
在網路寫道歉文的六大要點
身為一個很常道歉在網路（社交媒體）上道歉的人（之前因廠商生產、Covid爆發..等因素，造成群眾募資出貨延遲），我對道歉的心得是這樣
1. 搞清楚道歉對象
要搞清楚，若對方公開在網路上罵你，那你的道歉對象就不只是對方，還要納入所有的旁觀者，所以你的道歉文，一定要把這些旁觀者的感受考慮進去，道歉文的內容才不會有缺漏。
一般來說，私下罵就私下道歉，公開罵就公開道歉，是最基本的原則。
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有限資料下， 如何計算 LTV
如何訂立北極星指標 – 介紹與案例分享
這是在 Product Tank Taipei 分享的關於怎麼訂立北極星指標的分享。還拿了 商業思維學院 的北極星指標當例子，說明是怎麼一步一步篩選出專屬的北極星指標。
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