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我的願望,就是用科技開發更多使用者想要的產品

以人為本是當我們在考慮 AI 技術的普及時,將技術的進步當成是對人類的輔助來創造商業價值,而不是以取代人類為目的

KOL Radar 資深產品經理 Finn Yeh 口述 | Iris Hung 採訪整理

網紅行銷的使用者旅程包含策略發想、釐清目標、選擇網紅、和網紅簽約、發布合作內容與廣告、衡量活動成效。KOL Radar 是從選擇網紅的「搜尋」功能開始,經過一段時間的探索與發展後,開始進一步思考——我們如何提供使用者更有價值的服務?回到源頭思考:我們產品目標和願景是什麼?應該服務誰?透過分析使用者流程,我們發現除了搜尋之外,使用者最大的痛點其實是「衡量活動成效」,如何讓結案報告更視覺化、更清楚,因此決定做洞察報告(Deep Report)。

過去使用者用很多 Excel 表單來計算成效,但當合作網紅數量很多時,就會耗費大量的人力成本在手動更新,且無法反映出最即時的數據,只停留在表層分析。有了 Deep Report,就可以讓使用者準確看到每檔網紅行銷活動的成效,透過交叉比對掌握更多維度的分析成果,進而解決終端客戶的問題。不僅透過科技力量解放人力,還能增加使用者的想像,例如:從文字雲可以看出 UGC(User Generated Content) 內容,分析觀眾關注什麼、對業配內容有什麼想法、反應是正面或反面,讓客戶可以進一步轉換成洞察來調整策略。

經歷多次使用者訪談、測試後,我們發現「啟動」是最困難的,如何讓使用者願意改變既有程序來使用 Deep Report?大家會怕之後還要額外付出心力來匯入資料,也不確定成效如何。因此我們設計了一個匯入的功能,讓大家可以直接將既有表格匯入 Deep Report ,只要試算表中的欄位名稱跟預設值相去不遠,系統都可以自動抓取對應數據,快速把客戶想要的所有資訊都放進來,系統自動讀取完後就可以看到最新的數據圖表。

相較於過去在其他公司擔任產品經理(PM, Product Manager) 的經驗,iKala 的組織分工較明確,讓我可以更專注在產品上,且不管是跨部門,或 KOL Radar 內部的資源和支持系統都比較強,當在面對全新問題時,團隊成員會積極提供意見,也有很多不同專業的同事可以詢問。未來,也希望我們能持續拓展市場,這樣就能夠獲取更多使用者反饋,推使我們去開發更多使用者想要的東西,這是我身為 PM 的願景。

註:Deep Report 使用的技術包含自動爬蟲、斷詞模組與情緒分析模組。自動爬蟲是一套高效率自動化系統,利用代理伺服器(Proxy Server) 解析各社群平台應用程式介面(API, Application Platform Interface),定期取得合作貼文的最新數據。斷詞模組和情緒分析模組皆為自然語言處理(NLP, Natural Language Processing)技術,斷詞模組改良過的結巴系統(Jieba),將輸入的文字斷成有意義的詞句;情緒分析模組透過機器學習(ML, Machine Learning) 技術,對大量與語句做標注與學習,輸出正面、反面、中性作為結果。

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