KKTV 數據分析團隊

顏理謙，你的追劇喜好，是他們最想探索的秘密 ── KKTV 數據分析團隊，2017.02.28

「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。... 

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。

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。 

目前就讀台大經濟系、輔修人類學系的林宜蓁，雖然言談中總謙稱自己「只是實習生」，但無論是對戲劇的理解或對資料分析的掌握都不亞於業內人士。林怡蓁曾在遠傳電信、Uber 北京等企業實習，負責的都是數據分析相關工作。「數據本身對公司來說是很機密的事情，所以你在外面蠻難看到。進到業界，數據資源是最豐富的。」她笑著說。 

去年底，她加入 KKTV 數據分析團隊後，除了利用數據分析工具回應行銷部門等業務端的需求，熱愛追劇的她，同時還擔任業務端和數據分析團隊的橋樑，在產品和服務優化中，提供戲劇背景知識和使用者的使用情境。 

如果想要成為一個數據分析工作者，需要具備哪些技能？會用統計軟體、具備基礎程式能力雖是基本條件，但每個工作者的養成路徑卻不太一樣。例如侯宗成就說，過去他在工作上接觸的都是 Web App 和 Mobile App，因此一開始 Python 和SQL 的功力不深厚、也不會寫 R，但因為大多數時間都跟前端工程師一起合作，所以特別清楚用戶的使用行為和數據之間的落差在哪裡。 

其實，回歸根本，最關鍵的條件也許是對事物懷有豐沛的好奇心，願意花時間找出潛藏在表層之下的答案。 

「做這個工作，你內心要有很多問題。」林宜蓁一邊思索一邊認真說：「比方說，為什麼用戶數沒有長起來？為什麼人一直走？你會一直想要問問題，這是第一步。所以這個工作有趣的地方就是，用數據分析這個方法試圖去回答問題。當你觀察不同現象之後，試圖找到施力點。假設找到 ABC 三個點，我就去試，看哪一個點可以讓用戶數起來。真的起來的那一刻，會覺得蠻開心的！」 

而侯宗成認為，光看數字本身，其實沒有太多意義，真正重要的是去探究數字背後的行為和現象。一旦發現假設錯誤，還要有勇氣推翻昨天的自己。「數據就跟錢一樣。錢本身是沒有意義的東西，但它是髒錢還是乾淨的錢？是股票、房地產還是現金？需要把更多情境鋪上去，錢的意義才會變得明顯。」他說：「我們做的題目都是跟『人』有關，所以還是要回到人本身。」