【Data 101 第 3 期】業績下滑只會怪流量？拒絕當「數據菜雞」，先學會這招「釐清數據脈絡」！
本文深入解析數據思維的核心——「數據脈絡」。教你如何正確拆解業績公式，利用邏輯樹狀圖層層剖析，找出真正的營運痛點，從此告別「憑感覺」報告。
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在上一期中，我們探討了數據化營運的四種情境，讓大家理解數據在決策中的重要性。然而，在實際工作中，我們常發現大家雖然有了數據，卻容易陷入解讀的誤區。因此，從本期開始，我們將一系列探討日常工作中常見的「數據誤區」，第一站我們要談的是：建立數據思維之「釐清數據脈絡。
似曾相識的「鬼打牆」對話
請想像一下這個場景，或是看看以下這段對話，是否覺得似曾相識？
老闆 (🦁)： 「為什麼這個月電商業績比去年同期下滑？」
數據菜雞 (🐔)： 「呃... 可能是官網沒什麼流量吧？」
老闆 (🦁)： 「但我看了一下數據，流量跟去年差不多啊！不是有做活動嗎？那還有什麼原因？」
數據菜雞 (🐔)： 「恩…… 我再回去思考一下，再向您報告... (汗)」
這段對話的問題出在哪裡？
當業績下滑時，原因通常錯綜複雜。這位「數據菜雞」犯的最大錯誤，就是缺乏數據脈絡的架構，僅憑直覺直接鎖定單一因素（流量）進行猜測。結果當數據顯示流量正常時，他就瞬間卡關，無法解釋問題的全貌。
什麼是「數據脈絡」？
要跳脫這種憑感覺猜測的困境，我們需要建立「數據脈絡」。簡單來說，就是將單點的指標，串聯成有邏輯的因果關係鏈。
在上述案例中，除了流量之外，影響業績的因素其實非常多，包含：
訂單數
轉換率
客單價
購買商品數
商品均價
這些指標並非獨立存在，而是像一棵樹一樣環環相扣，這就是所謂的邏輯樹。
試著拆解你的「業績公式」
我們可以先試著用邏輯將上述指標重組。試著思考看看，你會如何拆解這個公式？
一個基本的電商營收邏輯通常是這樣的：
如果我們再往下細分，脈絡會變得更清晰：
業績下滑，是沒人買？還是買得少？
檢查 訂單數 vs. 客單價
如果是訂單數變少，是沒人來？還是來了不買？
檢查 流量 vs. 轉換率
如果是客單價變低，是買得比較便宜？還是買的件數變少？
檢查 商品均價 vs. 購買商品數
▍結語：先見林，再見樹
下次當老闆問起「為什麼業績不好？」時，千萬別再急著丟出「因為沒流量」這種直覺式的答案。
試著在腦中（或是紙上）畫出這張數據脈絡圖，一層一層檢查哪個環節出了問題。當你能釐清數據脈絡，你就不再是憑運氣猜答案的數據菜雞，而是能邏輯分析問題的數據達人！
希望這期的內容能幫助大家對數位數據有更清晰的認識，讓我們一起享受探索數據的樂趣吧！