從不斷複製貼上的手工業到自動化天堂 - 我的經驗分享

2024年10月9日上午 9:42

N年前，我剛從使用者研究轉向數據分析，當時初次接觸到GA工具（Google Analytics）。

有一項任務是每週整理產品數據指標，並進行WoW（Week-over-Week）數字變化的分析。

這些數據需要整理成特定格式，放到Google工作表中呈現給主管。

我們要觀測的不僅僅是產品的Overall指標，還需要細分成不同市場和不同載具平台的數據。

需針對三個國家進行分析，並且需要覆蓋Web、iOS App和Android App等三個平台。

所以最終要處理的組合是3x3，總共9項數據。

每個國家x平台的指標大約有10個以上，並且這些指標都還會再調整。

當時，我只能在GA的介面和Google Sheet之間來回切換，不停地Copy and Paste（傳統的手工業...）

更麻煩的是，那年代GA的介面Loading速度很慢，連切換日期和報表頁面都需要等待很長時間。

結果，每週要花整個上午才能完成這項工作，而一旦不小心貼錯地方，就要花更多時間來修正。

做了幾次之後，我開始覺得這樣效率太低了，總有更快的方法吧？

這時，我的救星工程師同事告訴我，其實Google Sheet有一個GA的Add-on擴充功能，可以讓我直接在Google Sheet中用簡單的指令來自動抓取GA的數據，這不僅節省了大量時間，還避免了出錯的風險。

後來，我們還需要從公司的資料庫中提取一些數據，並將它們與GA的數據整合。這時，Looker Studio（以前叫Google Data Studio）成為了我的好幫手。我們可以在這平台彙整不同的資料來源，並且可以呈現在一張 Dashboard數據儀表板裡。

我只需在Looker Studio中設置好我們需要看的指標和圖表，每次打開儀表板時，GA的數據會自動更新。就算是其他來源的資料，也只需要按個鍵跑一次就可。

如果需要查看不同國家或不同平台的數據，也可以在設定好的篩選器Filter中輕鬆切換。

節省時間：快速處理重複性任務，讓你專注更重要的工作。

減少壓力：避免手動操作的疲憊與出錯，降低工作壓力。

提升一致性與準確性：確保結果一致，減少人為錯誤。

那接下來，大家可能會有的疑問就是

先思考「手動執行工作成本」與「自動化流程設置成本」...

手動執行工作成本

手動工作頻率：
首先，你需要看看這個任務的發生頻率。是每天？每週？還是每月一次？如果這些任務每週甚至每天都要重複，那就意味著它有自動化的潛力。越頻繁的工作，越值得投資時間來自動化，因為這會幫助你節省大量的時間

每次耗費時間：
衡量一下每次手動完成這個任務需要多長時間？例如，如果你每週要花兩個小時來做同樣的事情，這等於一個月內你可能會浪費整整一天的時間。如果你能通過自動化節省這些時間，這無疑會大幅提高工作效率。

自動化流程設置成本

自動化設置成本：
當然，設置自動化也需要投入一些時間和學習成本。你需要考慮學習自動化工具的時間（自學寫程式或學習用無代碼No-Code的軟體），還有實際設置自動化流程的時間（例如，1-2小時來設置一個完整的流程）。這些時間和成本與你節省的時間相比是否值得，這是一個值得衡量的因素。

軟體成本：
最後，自動化工具是否需要額外付費？有些工具提供免費試用額度，但如果你的自動化需求更複雜或涉及大量數據處理，那麼可能需要支付額外費用。確保這些工具的成本與它們帶來的效益是平衡的。

隨著各種無代碼No-Code工具的發達，我們可以用像Looker Studio這樣的工具來自動化數據分析和視覺化資料。

你不再需要編寫複雜的程式碼，這些工具讓數據的處理和展示變得更簡單直觀。

如果你的日常工作包含了在不同軟體間的動作轉換，比如：

像這些跨平台、繁瑣的Routine工作，現在都有No-Code工具來幫你處理！

如：Make、n8n、IFTTT、還是Zapier，它們都能讓你以更輕鬆的方式自動化工作流程。

對於數據分析自動化想了解更多嗎？

想知道如何用軟體來自動化你的工作流程嗎？

那就不能錯過「AI妙用大揭秘 - 軟體產品經理的輕鬆工作指南！」線上課程

這門課程包含 3 堂直播課 和 8 個精心設計的預錄章節，讓你能全面掌握 AI 工具的實戰技巧。