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如何有效運用KPI進行績效管理
**關鍵績效指標（KPI）**在現代企業管理中扮演著至關重要的角色。它們是用來衡量業務績效和進展的關鍵工具，有助於確定組織是否朝著設定的目標前進，以及在哪些領域需要改進。本文將探討KPI在業務績效管理中的重要性，以及一些最佳實踐，以確保有效的KPI制定與管理。
KPI的重要性：
目標導向： KPI幫助組織明確定義目標和期望結果。這有助於員工明白他們的任務，以及組織正在追求的目標。
績效評估： KPI提供了一個可衡量和可比較的方法，以評估業務績效。它們使管理層能夠更好地了解業務的健康狀況。
決策支援：基於KPI的數據，組織可以做出更明智的決策。這有助於優化資源分配，改善流程，降低成本，提高效率等。
激勵和獎勵： KPI可以用來激勵員工，根據其績效進行獎勵。這有助於提高員工的工作動力和投入。
KPI的最佳實踐：
明確定義：每個KPI都應該被明確定義，以確保一致性和可理解性。明確說明KPI的計算方法和測量標準。
相關性：選擇與組織目標和策略密切相關的KPI。不要僅僅因為數據容易取得而選擇KPI。
可衡量性：確保KPI可以量化和測量。如果無法測量，就無法進行有效的績效管理。
監控和報告：建立系統來監控和報告KPI的進展。定期檢討和更新KPI，以反映組織的變化需求。
透明性：與團隊分享KPI的數據和結果，以促進透明度和責任感。
連續改進：使用KPI的數據來啟動改進措施。KPI不僅用於度量績效，也應用於改善績效。
培訓和發展：培訓員工，以確保他們了解KPI的重要性和如何與其相關工作。
透過正確制定和管理KPI，組織可以更好地實現其策略目標，提高績效，增加效率，降低成本，增強競爭力，從而在競爭激烈的商業環境中脫穎而出。
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2023/06/16
[GA4] 新一代 Analytics (分析) 隆重登場
[GA4] 新一代 Analytics (分析) 隆重登場：Google Analytics (分析) 4
最近很多系統的轉換，特別是Google Analytics即將進入Google Analytics 4，
若你是行銷或是產品行銷等人員，可能最近進入了陣痛期 !
從網路搜尋整理幾點資訊，希望對你七月開始使用Google Analytics 4會有幫助：
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GA4 是一種專為未來評估設計的新資源：
收集網站和應用程式資料，進一步瞭解消費者歷程
使用以事件 (而非工作階段) 為基礎的資料
包括隱私權控制項 (例如無 Cookie 的評估功能，以及行為與轉換模擬)
預測功能無需複雜模型即可提供指引
直接整合媒體平台，吸引使用者在網站或應用程式中採取行動
自 2023 年 7 月 1 日起，標準通用 Analytics (分析) 資源將無法再處理資料。通用 Analytics (分析) 報表在 2023 年 7 月 1 日過後一段時期內仍可繼續供您查看。不過，新資料只會流向 Google Analytics (分析) 4 資源。
----------------------------
GA4跟GA跟差在哪？
變化一、跨平台數據蒐集應用
在數位轉型和第一方數據崛起的浪潮下，越來越多品牌除了網站之外，也積極建構自家的APP，以蒐集更大量精準的用戶數據。但要整合雙邊的資料，就需要建構數據中台，或是求助外部單位建置，會花費較高的成本。
新版的GA4就直接提供整合服務，切入第一方數據應用，能夠一次蒐集Web網站的數據和APP數據，不必再進行雙邊切換。
變化二、從追蹤瀏覽量，轉變為追蹤「事件」
在通用版GA中，追蹤的基準是「工作階段」（Session），只能記錄到在網頁或畫面上的瀏覽量，而GA4則轉用「事件」（Event）為主。
變化三、設置客製化產業報表
可以在「探索頁面」中選擇自己想採用的產業報表，方便以圖像追蹤觀察各項重要指標，例如以下幾種：
路徑探索：樹狀圖表觀察使用者歷程
區隔重疊：不同客群的交集狀態
同類群組探索：長期觀察同類型的用戶有哪些行為變化
使用者多層檢視：細查個別使用者活動
使用者生命週期：分析用戶從陌生到死忠客群的過程，中間是否有斷掉的環節？
變化四、歷史資料保留期縮短
最後一項是無縫轉換到GA4的行銷人要特別注意的，就是資料的保存期限，舊版GA資料保留的長度，提供14個月、26個月、38個月、50個月、不會自動過期等選項，系統預設是26個月。但GA4目前只提供2個月和14個月兩種模式。
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![[GA4] 新一代 Analytics (分析) 隆重登場](https://image-cdn.learnin.tw/bnextmedia/image/album/2019-05/img-1557119143-53774.jpg?w=900&output=webp)
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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南：
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。
- 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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