【Lala印象-革新精進的代表:數據分析部Webber】

Lalamove啦啦快送

Lalamove缺一不可的數字觀察家,

致力將公司數據資料轉換成實質的價值回饋,

幫助公司釐清營運方面的外部因素,

修正內部經營改善方向,

進而應用於策略制定與規劃

 

自2012年開始,《紐約時報》發表專文「The Age of Big Data」揭示了大數據時代的趨勢來

臨,全球大數據市場價值至2017年時預計高達324億美元,兩者皆顯示各界對於數據分析懷有

的高度信心,期望透過分析數據結果,反饋到公司整體營運成效上面,減少經營成本,準確改

善公司策略方向。

 

而Lalamove也看見此數據潮流,於去年成立數據分析部門。Webber身為數據分析部門的員

工代表,平台每日龐大的訂單數據全由他親自操刀,專職將量性數字轉換成質性結果,讓夥伴

關係部、營運部、業務部與行銷部同仁也能清楚數據背後所代表的資訊,在規劃活動時有個參

考依據。

一副黑色粗框眼鏡是Webber的個人招牌,雖然身在充滿邏輯與理性的部門,卻仍可不時在辦

公室聽到充滿Webber風格的各式笑話,引來同仁哄堂大笑,可說是身兼「感性的理性人」。

 

以下是與Webber訪談的問答摘要,快一同來看看數據分析部如何在質性與量性的資料中來回

轉換穿梭,為公司帶來準確的經營方針吧:

 

蜂鳥小編問(以下簡稱問):

請問從一開始面試進公司,到現在對於公司印象的差別是什麼?

Webber答(以下簡稱答):

當初的印象比較既定,會想說新創公司是不是只是幾個人創立,制度和營運模式不太周全的公

司,但是進來後發現Lalamove除了在台灣有自己的工作步調外, 在和global溝通整合的時候

有另一個節奏在,對於新創公司來講是滿難得的現象。(小編加問:所以覺得公司有在往一個

方向繼續前嗎?)沒錯,是有的!Lalamove擁有清楚的經營方向,也往清楚的目標持續邁進

突破。

 

問:

諸如Uber或Airbnb,最近很多因共享經濟立基的新創公司竄起,你覺得Lalamove是否有真

的實踐到共享經濟的精神?可否舉出具體例子呢?

答:

雖然共享經濟在國外行之有年,但共享經濟在台灣的民風其實趨近保守,而國外較為興盛其實

是因為本身市場需求大,進而帶動整體供給、制度和環境的成熟。共享經濟在台灣仍是個趨

勢,之後機會仍大有可為,會容易以變動速度較快的方式去改變沒有變動的地方,比如說

Nokia按鍵式手機沒有變,Apple就會取代它,計程車沒有改變,Uber也會改變它。所以相對

地,我們也要繼續進步自己,才能持續在市場中維持一定優勢(小編os:Webber真的是很有

邏輯的遠見)。

 

問:

那請問當初會來Lalamove工作,共享經濟是不是其中吸引的一個特點呢?

答:

其實佔一半原因,我個人喜歡變動的挑戰,所以共享經濟和新創公司是我最可以接受的一個產

業,假如是死梆梆、無法學習的地方,這就不是我喜歡的工作。另外,年輕化的組織也是一個

吸引點,執行長本身年輕,也在比較有規模的公司服務過,因此帶領團隊很有彈性。(小編加

問:但年輕化可能代表前景不確定性高,會不會因此存有疑慮?)其實不會,因為制度是在自

己身上,公司有自己目標在,自己也要設定個人目標,兩者並沒有相衝突。

 

問:

那Webber可否分享一件在分析數據中令你印象深刻的事情?

答:

我其實是個滿喜歡和人交流的人,而質性的東西有些無法直接從量性的數字而來,必須透過與

人溝通交談,才能得出蛛絲馬跡加以量化。所以質性的東西不管從夥伴關係部或是行銷部,我

都可以找出東西做些研究。像是我們為了更加瞭解司機夥伴們在平台工作的情況,進行了司機

夥伴的訪談計畫,透過質性的回答,我們能夠整理成量性報告,將結果讓相關部門人員參考,

進而規劃出保溫袋或是接單獎勵等計畫,提升車隊士氣與福利。不過為了維持樣本本身的樣本

性,我們也會確認司機夥伴們的回答會不會過於主觀或是模糊,如此一來做成量性研究時就能

夠降低偏差值。

 

「數據是我生活的一部份,並不只是工作。」

 

問:

接下來想要問一下你對於大數據趨勢的看法。日前有間美國大數據分析與儲存技術公司

Teradata首席技術長寶立明認為數據一詞將會逐漸式微,因為當數據泛濫時,最重要的是數

據背後所帶來的價值,你的看法如何?數據對你來說是什麼?

答:

他講的是沒有錯啦,對我而言,數據只是代表你瞭不瞭解背後的意義,以及你對這數據的熟悉

程度。每個人看資料得出的結果不同,所以你要知道這個資料帶給你的含義和對公司影響程度

多少。(小編加問:你怎麼看待數據分析的趨勢?)我覺得這件事可大可小,原因在於你可不

可以獨立發現問題,量化它然後解決問題。數字是我生活的一部份,並不只是工作,像是因為

我住在新北市,日常通勤都是依靠火車為主,有時我就會想火車時刻表時間的制定與人們的需

求是否有「相關」,若可以量化此火車票的種類及時間,再制定火車發車時間,這樣是否更可

以滿足人們的需求,此外,再依每一站所進出站的人數,規劃火車停靠的站別,更可以滿足人

們的需求,有效發出每一班火車。也因為我一直長時間都在玩數據,但我不只工作在玩,生活

上也在玩。因此這樣才能讓你與眾不同,在邏輯思考的方式都是以數據角度和人做溝通。

 

問:

不過做數據久了,會不會有時候變得太理性?如何調節理性與感性的比例?

答:

嗯,之前滿多人這樣說過的,因為剛剛說過數據已經融入我生活了,所以這難免啦,但是我會

偶爾聽音樂、看電影,讓我感性的比例能夠提升

 

問:

Lalamove至今已招募了八屆的實習生,你覺得數據分析部實習生幫助你最大的部分是什麼?

答:

我覺得實習生進來有個好處就是彼此可以討論激盪。因為數據做久了有時候會變得很盲從,覺

得我這樣做就是對的,但其實未必。透過和其他人討論你可以從不同角度去看數據,去看分析

的結果、方法、效度正不正確。數據分析部和其他部門不同的是你的實力累積不是一觸即發

的,不能永遠play by order,要自己投入時間。在專案的執行、月報的整理是實習生主要幫

到的地方,而且分析不能只能做分析,要知道前因後果,否則你會變成「匠」,無法讓數據有

效傳達應有的價值,滿可惜的。


 

透過和Webber的訪談,可以發現大數據應用的興盛,猶如燃火般點亮了新創公司全新的插

旗領域和使用範疇,對於新創公司而言,數據分析無非是有助於理清公司草創初期的龐大數

據,為公司日後營運奠下良好基礎。對於新創公司而言,隨時迎接變化劇烈的商業環境,同

時提升己身組織整合能力、強化夥伴關係技巧是基本所需。

 

 

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