【公司專訪｜Omlet Arcade】資料大數據佐以用戶社群經營迸出高黏度的手遊直播社群

在這個時代，所有公司、媒體甚至是個人都在經營社群，而要準確找到目標客群，並建立良好而有效的互動更需要精準的分析和決策。這次 Omlet Arcade 台灣辦公室的社群經理 Yvonne 與我們分享了如何應用數據協助社群經營以及行銷決策。Omlet Arcade 來自美國矽谷，希望打造世界最大的手遊社群平台，目前主要用戶集中在美國、中南美洲、東南亞，2016 年推出至今吸引了超過千萬名玩家。

Yvonne 加入 Omlet Arcade 近兩年，工作內容主要包括：用戶互動、平台內容分析、行銷策略規劃等等，在這些工作內容中，數據分析也分別起了不同的作用：

觀察社交指標評估用戶互動程度

與其他遊戲直播平台，如：Twitch、YouTube Gaming 相比，Omlet Arcade 更重視的是用戶社群間的互動，提供包括創建論壇、加入實況主直播、遊戲教學等功能。為了維持社群平台上的高社交性，Omlet Arcade 會使用演算法強化用戶間的互動。而 Yvonne 則透過觀察幾個指標來評估平台的活躍程度：

• 社群：社群個數、各社群內貼文數、各貼文按讚與互動數

利用社交強化的概念，演算法會將互動頻繁的用戶之間的分數提高，因此增加特定對象的文章訊息出現在用戶牆上的頻率。

• 直播主： LiveChat 的留言數、各直播主平均留言數量和 Top 100 直播主的留言數量差異

除此之外， Yvonne 還會關注各地區熱門直播主的直播內容，藉此了解各地區玩家的喜好。

分析使用者行為，了解各地區目標客群

除了 Google Analytics、Facebook 所提供的後台系統之外，Yvonne 另外也搭配使用 Kibana 分析行為資料、用戶觀看時間、觀看內容…等各項數據。

從遊戲類型觀察，像是 Minecraft 這種多人互動式社交類遊戲遊戲極容易在用戶社交圈中爆紅。這類遊戲帶來的玩家不會只把 Omlet Arcade 當做一種直播的工具，反而是當作遊戲族群的重要社交平台，對 Omlet Arcade 社交平台的定位會帶來正面的效益，因此吸引此類用戶也是 Omlet 的重要目標。

以泰國地區來說明，泰國是使用 Omlet Arcade 的第四大用戶國，但在其他地區廣受玩家歡迎的 Minecraft 在泰國平台的表現卻不如其他地區亮眼。從用戶行為資料分析，才發現泰國玩家通常不喜歡留言，也不常到直播間和直播主互動，所以當地用戶的互動行為才相對較低。

加速客服處理並做為版本更新依據

將用戶提出的問題分析檢討，提供給第一線客服人員問答 SOP ，可加速客服流程，也可以做為往後更新方向的參考。

「因用戶所遇到的問題多是可以被預測和準備。若我可以掌握用戶需要的基本回覆需求，當近期內有新版本上線，就能根據沒有準備到問題產生的頻率以及統計數值，進而推測是否為軟體或是平台問題，甚至是個案行為。」Yvonne 說。

行銷活動效益與自發性社群凝聚

Omlet Arcade 行銷活動主要目的是要刺激用戶數成長，在行銷活動後，Yvonne 會仔細觀察語音通話、直播等功能的黏著度是否有增加。了解用戶是否願意花時間留在平台互動，藉此判斷活動成效與社群組成的健康度。 再深入分析高黏著度的用戶特性和行為，未來就可以針對同樣特徵的用戶舉辦更多行銷活動。

「Omlet Arcade 的功能和高度社交遊戲配合完善，因此用戶會主動邀請朋友們下載 Omlet Arcade，讓朋友圈可以快速在同一個遊戲世界中一起遊玩。」Yvonne 說。

如何培養自己的專業能力？

在 Yvonne 和我們分享她如何透過數據幫助她和公司做出相應的決策後，她也分享了她一路走來如何發現資料分析的重要性、如何學習與各國團隊磨合，並在工作中發現自己的不足並不斷加強自身能力。

Yvonne 一開始大學讀的是資管，原先也預計踏上工程師之路，後來卻發現自己另有更喜歡的領域，並前往英國攻讀行銷碩士。學習過程中，Yvonne 也深深認知到行銷決策背後需要資料的支持，了解到分析消費者行為時，需要數據協助精確判斷行為背後的意義，而這也成為她奉為圭臬的準則。

「我認為資料領域人才發揮最大作用的地方，就是找出商業模式。資料領域的人應該要有能力看出一般人看不出的數字及趨勢。判斷直播主的流量高低很容易，但是精準的判斷公司所需的商業模式，除了數據分析的技能，還需要一點點的運氣，加上一些商業背景，以及很多的努力。」

Omlet 的團隊分散世界各地，美國團隊 12 人，台灣團隊有 18 人，近期內也新增了北京團隊和泰國團隊。團隊遠距離跨國合作，由多數工程背景的台灣與美國團隊一起設計與開發產品，兩周更新一次版本；北京與泰國團隊負責關注當地直播主和市場趨勢，例如：流量較高的直播主、活動推廣成效；另外泰國團隊也會提供當地的產品建議、用戶意見回饋等。為了讓團隊合作更流暢，Omlet 甚至曾經將台灣團隊召集至北京一起工作了一個月，讓兩地溝通磨合，而這也讓往後的合作溝通更加流暢了。 台灣團隊策劃行銷活動，接著由泰國與北京團隊實際執行。活動後台灣團隊以數據評估活動成效，若表現不如預期，則再建議當地行銷團隊調整活動作法。

除了團隊磨合，Omlet 資料應用的方式也歷經了一段時間才建立起來，Yvonne 曾經面對大量的資料苦思不已，在好不容易產出資料後，還要苦惱如何呈現。Yvonne 當時除了大量涉獵了相關書籍、觀察專家的操作方式之外，也向同事互相分享對於資料以不同呈現方式的解讀差異。此外，Yvonne 也和我們分享，儘管在統計數值中所觀察到的資訊都是精準的科學數據，但什麼樣的商業模式才更適合這個產業仍需要搭配實際用戶訪談才能得知。資料科學與實際訪談的搭配，才會帶來意想不到的效果。

「在學術領域所學到的知識，有時候會與現實操作上有些落差，了解用戶的需求，適時更新過去累積的知識，在瞬息萬變的新創產業中是非常重要的一件事。」 Yvonne 說。

如何決定學習優先順序？觀察專家如何學習

除了透過線上課程加強自己的能力之外，Yvonne 也和我們分享了要如何決定「學什麼」：「目前的知名學習平台像是 Udemy，就像是一個很多商品的大商城，很難快速辨別好壞。所以我會在 Facebook 找出各領域頂尖的人，並深入研究他們過去的發文，再決定是否長期追蹤。我發現厲害的人都彼此認識，交叉比對他們的推薦分享後，就可以更有效率地了解厲害的人看的書籍和上的課程，並且藉由他們討論的內容了解領域內的熱門事件。」

對於想要踏進資料科學領域的人，Yvonne 用她真摯卻不失溫柔的語氣笑著建議：「首先，明確定義自己想要前往的方向，資料分析只是一種手段，也是工具。端看你心中所要達到的目標為何。在此建議大學新鮮人多吸收新知，學習各種知識及工具，明定自己的目標。若人云亦云的隨波逐流，日後幻想破滅時才來考慮轉行已經太晚了。」

[本文由 Women in Data Science Taipei 與 Meet.jobs 合作訪談]