KKBOX集團裡,一直流著數據分析的血液,剛誕生不久的串流影音服務KKTV當然也是如此。 在過去,如果想要知道觀眾的收視喜好,通常只能仰賴市調公司給出的數字。但隨著近年來,影音觀看行為逐步轉移到網路上,傳統收視率已經不足以成為決策基準。不過另一方面,這也帶來了新的機會。因為使用者在影音平台上的一舉一動,其實隱藏著無數珍貴訊號──只看你是否能接收得到、懂不懂如何解讀。正因如此,KKTV Growth Designer侯宗成和資料分析師林宜蓁所屬的數據分析團隊顯得特別重要。 娛樂產業需要的是基於數據的事實 「回到我們最早開始決定要做一個VOD平台的時候,那時候我們第一個問題就是:我要買什麼劇?如果依照以前的方法,那就看過去兩三年台灣電視台或者韓國電視台的收視率,按照收視率買。但這好像也不太對,如果照收視率,我們跟其他人有什麼不一樣?」 KKTV執行副總楊志光回憶,為了做出KKTV的內容差異化,最初,他先請KKBOX的同事到PTT和mobile01爬文,幫忙找出過去兩年內韓劇、日劇熱門關鍵字。接下來,楊志光又請同事們以人名爬文,想看看那些曾經在PTT韓劇版發言的網友,是否也會在日劇版或美劇版發言。經過一番比對分析,終於初步掌握到使用者的喜好。 「所以我們覺得,一定要找到一些人,他們對於使用者的數據很清晰,這樣至少會讓我們在經營上會有另外一個向性。」楊志光說:「我需要一個人提供基於數字的事實呈現。不能光憑直覺。」 (KKTV執行副總楊志光。攝影/蔡仁譯) 身負重任的數據分析團隊 而第一位加入KKTV數據分析團隊的侯宗成,就被楊志光賦予這樣的任務。 台大電機系、電機所畢業的侯宗成,研究所時期就到新創公司StorySense實習,並在那裡接觸到產品開發、數據分析相關工作。2013年轉為正職後,他開始研究Growth Hacking相關資訊並應用在日常工作上。去年5月,侯宗成進入KKTV,第一件工作就是負責幫公司建立數據追蹤系統,其中包括使用者的使用時長、身分類別(如付費會員、試用會員、過期會員)等的數據追蹤。 現在,他的工作內容就是負責彙整團隊的數據需求,並導入數據工具,例如追蹤用戶行為、資料倉儲、基礎報表等。接下來則是基於團隊需求、產品流程和商業邏輯這三個考量,設計出一套數據框架以追蹤用戶行為,解決「該追蹤哪些用戶行為」和「如何蒐集行為數據」這兩大問題。此外,他還要進一步協助團隊從用戶的數據找出問題,以提升產品體驗和行銷策略。「我的初衷,就是透過用戶數據,縮短團隊和用戶之間的距離。」他說。 (左為KKTV成長駭客侯宗成、右為資料分析師林宜蓁。攝影/蔡仁譯) 如果說侯宗成是從產品面協助優化KKTV,資料分析師林宜蓁則是從內容面補足知識...ReadMore |
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