新手 Tracking 101 : 來聊聊基礎的Tracking 與新手的你要注意的事。

『這裡有做追蹤嗎？』、『數字在哪？』這種問題大概是你做行銷的你每天都會遇到的，但你到底應該要追蹤哪些東西？今天我們來從一些簡單的方法來讓大家認識追蹤、同時認識一下常見的追蹤邏輯吧。

Step 0 .Before 開始追蹤，先問自己要解決什麼問題、該用追蹤的Scope到哪裡。

許多人在開始執行追蹤的時候，往往會興致沖沖的一頭栽下去做追蹤的工作，開始大量地規劃想要追蹤的數字、以及事件，但不時在執行完後會發現，『誒？！這好像跟我想的不太一樣！』這樣的做法往往會失焦、同時可能還花費了不少時間，因此理解問題就變成了一件極度重要的事情！

但除了從你想解決的問題去思考，你也可以從business 的角度去思考，接下來我們會用以下這個範例來說，如果你今天想要做一個新的產品，這個產品主要在服務社區的大眾用腳踏車進行外賣，這時你該追蹤哪些數據呢？邏輯上來說你『應該』會把整個business需要考量的東西釐清，也就是對你的產品做一次『分析』，把可能會想要知道的問題寫下來。

當問題都寫下來後，其實從上表你可以發現問題可以簡單歸類成：

流量相關數據
用戶相關數據
User 行為相關數據
以及最重要的轉換相關數據

而上書的數據，則是要解決以下的問題：

Business 層面：追蹤可以判斷『商業可行性』、『價值性』的有趣數據，客單價、營收、商品組合等等。
產品體驗相關的問題：追蹤可以判斷『易用性』相關的數據。

(As a PM : 商業上可行、對用戶來說有價值、易用性高、且可被打造是一件極為重要的事)。

Step 1. 認識數據的分析方法- 行為相關：

就如同剛剛所看到的，當今天你開始處理追蹤相關的問題時，你會關注上方所提及的幾類數據，但究竟這些數據又該怎麼被解讀又是另外一件事情，這邊你可以用兩個方法來思考，以『business』& 『產品體驗』兩個層面來看：

Business 層面: Traffic * CVR * AOV = Revenue.

Business層面的普遍就是大家最常見的思維，也就是大家普遍關注的『流量來源』、『轉換率』、『訂單金額』等等面向，透過追蹤與上述幾個東西相關的數據，你可以很簡單的觀察到『現象』，像是『廣告帶來的流量的轉換率』、『特定管道帶來的訂單金額』等等，但這些現象並不是『原因』，只是『結果』。

另外上述的公式只是最簡單的思維，其實還有許多更複雜的變因，像是Conversion Path , time lag 以及所謂的Attribution Model 等等都是有關Business層面的數據。

產品體驗層面：Google HEART Frame Work , User

這是Google內部分享的一種分析方式，主要在解釋User的行為所傳達的意思，也就是Focus 在解決UX相關的議題上。

如果單從business 面相關的數字去看，是無法解釋一些特定的原因，還需要搭配著與UX相關的指標來做分析，才有辦法完整的詮釋我們所看到的現象。

Step 2. 認識數據的分析方法- User 相關：

前面剛剛介紹了與行為面有關的數據，與大家分享了你可以怎麼使用那些數據來分析你所看到的現象，但並沒有解釋當今天『用戶族群』不同的這件事對結果的影響，那與User有關的數據又是哪些呢？我們該怎麼樣去使用它？

其實User有關的數據同常來說就是拿來作為分眾所使用的，常見的有用戶的年齡、性別、地理位置、以及其他像是手機的裝置作業系統等等，換言之你可理解為『User 在當下執行任意事件的狀態』。

舉個例子來說：

『本季度我們將推出全款項商品64折！』
『本季度我們將推出嬰兒商品64折！』

上述兩句話所透露的意義就有明顯的不同，可以看出第二句明顯是有針對特定的受眾，而受眾本身的資訊會對結果產生影響，許多工具都會幫大家把與User 相關的Property做好設定，所以多數時候我們是不需要去煩惱這個問題，但在某些特定的情況，我們會需要去『特別設定』相關的資訊，如以下例子：

『User 在 1/1 完成了20關，在1/9 完成了30關』
『User 在1/1 加入了Ａ商品到購物車，1/2 加入了B商品到購物車，所以現在購物車有 A , B 兩個商品』。

像上文所提到的商品 A , 商品B 在實際追蹤上就不太能仰賴工具們所提供的基礎數值(性別、年齡、地理位置)，這時我們就會需要使用去新增這些值，但如果今天在一開始就沒有去思考到這塊，很可能在規劃tracking 時就成為了你所遺漏的部分。

Step 3. 實作與安排：

當了解到上述所提到的分析架構後，接下來我們要來聊聊實作面該如何妥善的安排，你可以從以下方式去思考：

a. 解析User 的Story . 找到User 的狀態、以及所執行的動作。

b. 如何呈現在報表上。

c.規劃實作、尋找工具。

接下來我們依序來看該如何執行，範例：

A. 解析User Story .

我們想要知道訂閱年費的會員，通常一個月每天平均會花多少時間逛商城。

我們用先前的概念來分析，可以知道『訂閱年費』是User狀態，而『逛商城』是指30天內User 平均每天所花的時間，指的就是User的行為。
所以在埋入事件時可能要找到『可以客製化User 狀態（User properties) 』以及追蹤『User動作的工具(Event Properties and Event)』。

B. 如何呈現在報表上。

這個是在實作面最重要的部分，坊間有相當多的追蹤工具與軟體，其中不外乎最大宗的就是Google anlaytics ，另外有些人也有用過Amplitude, 或是 Mixpanel , 又或是Firebase ，每個工具能呈現的報表、以及能使用分析邏輯都有所差異，因此如果一開始就挑錯了工具就會導致浪費工程以及花掉不少時間。

C. 如何規劃實作、工具。

往往行銷、產品都會需要大量地的追蹤，因此使用文件做規範就變的格外重要，使用文件在規範事件時，要注意以下幾件事情：