HPX-GOV GDS Digital Service Manual 中文翻譯網站 (beta) by 英國政府數位服務策略研究小組 UK GDS Study Group
如何運用你的服務蒐集到的績效資訊？
要判斷如何改進服務，只收集服務運作狀況的訊息是不夠的。不間斷的迭代方法和密切量測能幫你了解那邊需要改進，以及找到如何改進的方法。
了解使用者需求/決定量測對象
確保 數位首選服務準則 中建立的 核心關鍵績效指標（KPI），以及任何選來用以評量的其他關鍵績效指標 能準確地反映使用者和利害關係人的需求。這讓你能測量服務滿足用戶需求的能力。
安裝和設定平台
建立服務時，一定要用適當的分析工具來監控服務，收集必要的數據來製作準確、適時的評測。
想了解更多訊息，請閱讀我們的分析工具選擇指南。
建立基準
根據每個管道目前的績效趨勢建立一個基準。以此判斷任何服務變動的效能。這會幫你準確的判斷計劃成效，並確定可行的項目。
效能趨勢要看隨時間的變動量，而不是單一特定時間點。以此基準(或趨勢)來測量最佳和最差績效，這有助於：
- 確認溝通或設計活動的影響層面
- 顯示績效的季別變量
匯總數據
收集，結合多種來源，跨管道的績效資訊。確定你了解從系統需求面來看這代表什麼。
結合數據往往能提供有用的見地，如服務投入效率（每次手續的成本和提供服務的總成本），或管道的使用量（數位滲透對電話，定點等其他管道的百分比）。
分析和視覺化數據
透過適當的手段對使用者傳達績效資訊：
- 儀表板
- 報告
- 警示
強調使用者感興趣的內容，讓視覺化簡單，有用，並將無關的視覺元素 (Chartjunk) 減到最少。
典型的內容包括：
- 接觸服務的管道 – 使用者透過哪些管道找到並嘗試使用該服務？
- 首次與再次造訪者的比較 – 首次使用者和再次使用者的行為是否不同？
- 地域 – 數位化服務在不同地區的受歡迎程度，以及這和網路普及率比較的結果？
- 產品類型 – 使用者經驗是否取決於產品或服務的類型？
- 價值 – 效能是否和產品或服務的經濟價值相關？
- 儀表板 – 客觀，伴隨即時數據並有助於決策判斷
- 報告 – 頻繁，定時提供資料概要，但需要額外的背景知識和時間來吸收
- 警示 – 用於通知用戶相關的變化或事件，常用引人注目的手段
讓視覺化簡單易懂，將大大增加該訊息被用來改善服務的可能性。
最佳實踐包括：
- 讓圖表單純 – 不要用陰影，3D或其他分散注意力的效果
- 去除雜訊 – 不要使用趨勢線，格線，不必要的標籤
- 不用圓餅圖 – 圓餅圖需要較多空間，而且比長條圖難讀
- 當圖表沒有附加價值的時候就用文字
監控，迭代和改進
- 測試一系列不同的改動以提高效能並監控服務，看哪部分運作良好。僅以部分用戶測試這些改動以減少風險。
- 大範圍實行效能最好的解決方案，並不斷重複這個過程。與此同時量測對象會隨著產品和專案生命週期而變動。
任何滿足用戶需求的服務都包括使用者回饋。監控使用者回饋並依此採取行動。這將有助於不斷改進提供給使用者的服務。
有很多選項可用於提高服務的整體效能。下面的例子是基於4 Ps of marketing (4P 行銷組合) ：
- 價格 price – 例如降價以誘使民眾多用數位管道
- 產品 product – 改善使用者經驗（例如，使用者回饋，使用者測試，A / B測試，多變量測試）
- 管道 place – 將數位服務的網址印成實體或錄音
- 推廣 promotion – 多用電子郵件和社交媒體，鼓勵重複使用數位服務
採取迭代的方法開發服務能加速改進並將失敗的風險降到最低。不要把這件事拖到最後才做 – 要在整個過程中不斷重複。
延伸閱讀
要了解更多使用數據的方法，請參閱：
- 基於客戶滿意度指數(Customer Satisfaction Index)的零售商online customer satisfaction scores (線上客戶滿意度評分)，刊登於衛報
- The role of the data scientist (數據科學家的角色)，Mike Loukides 著
- Costing Customer Time (客戶時間成本) （PDF，79K），為服務提供者和使用者計算交易手續成本的方法（稅務及海關總署制定了一套方法以計算與政府的互動的時間成本- 這很重要，因為有些管道可能比其他管道還省時）
- Designing with Data (數據設計) ，Brian Suda著，幫你設計漂亮，功能強大的數據視覺化
- Juice Analytics ，有很多實用的資源的網站，教你如何設計和開發有用的數據視覺化和儀表板
- Edward Tufte 所著的 The Visual Display of Quantitative Information (量化訊息的視覺表現) ，一本關於數據視覺化的原創著作，並介紹了 chartjunk 的概念
- Flowing Data (流動的數據) Nathan Yau 的部落格，相當有用的數據視覺化的新聞來源
- D3 Gallery ，收藏了一系列超讚的數據視覺化
- 精心製作的 數據視覺化工具總覽
- Wired 上的一篇文章 ，說明Obama競選活動如何有效使用A / B測試
- eConsultancy上 的一篇文章 ，說明LoveFilm如何使用多變量測試來改善轉換率
譯者：
校稿：Richard
原始出處：https://www.gov.uk/service-manual/measurement/using-data.html