KKBOX集團裡，一直流著數據分析的血液，剛誕生不久的串流影音服務KKTV當然也是如此。
在過去，如果想要知道觀眾的收視喜好，通常只能仰賴市調公司給出的數字。但隨著近年來，影音觀看行為逐步轉移到網路上，傳統收視率已經不足以成為決策基準。不過另一方面，這也帶來了新的機會。因為使用者在影音平台上的一舉一動，其實隱藏著無數珍貴訊號──只看你是否能接收得到、懂不懂如何解讀。正因如此，KKTV Growth Designer侯宗成和資料分析師林宜蓁所屬的數據分析團隊顯得特別重要。

娛樂產業需要的是基於數據的事實

「回到我們最早開始決定要做一個VOD平台的時候，那時候我們第一個問題就是：我要買什麼劇？如果依照以前的方法，那就看過去兩三年台灣電視台或者韓國電視台的收視率，按照收視率買。但這好像也不太對，如果照收視率，我們跟其他人有什麼不一樣？」
KKTV執行副總楊志光回憶，為了做出KKTV的內容差異化，最初，他先請KKBOX的同事到PTT和mobile01爬文，幫忙找出過去兩年內韓劇、日劇熱門關鍵字。接下來，楊志光又請同事們以人名爬文，想看看那些曾經在PTT韓劇版發言的網友，是否也會在日劇版或美劇版發言。經過一番比對分析，終於初步掌握到使用者的喜好。
「所以我們覺得，一定要找到一些人，他們對於使用者的數據很清晰，這樣至少會讓我們在經營上會有另外一個向性。」楊志光說：「我需要一個人提供基於數字的事實呈現。不能光憑直覺。」

（KKTV執行副總楊志光。攝影／蔡仁譯）

身負重任的數據分析團隊

而第一位加入KKTV數據分析團隊的侯宗成，就被楊志光賦予這樣的任務。
台大電機系、電機所畢業的侯宗成，研究所時期就到新創公司StorySense實習，並在那裡接觸到產品開發、數據分析相關工作。2013年轉為正職後，他開始研究Growth Hacking相關資訊並應用在日常工作上。去年5月，侯宗成進入KKTV，第一件工作就是負責幫公司建立數據追蹤系統，其中包括使用者的使用時長、身分類別（如付費會員、試用會員、過期會員）等的數據追蹤。
現在，他的工作內容就是負責彙整團隊的數據需求，並導入數據工具，例如追蹤用戶行為、資料倉儲、基礎報表等。接下來則是基於團隊需求、產品流程和商業邏輯這三個考量，設計出一套數據框架以追蹤用戶行為，解決「該追蹤哪些用戶行為」和「如何蒐集行為數據」這兩大問題。此外，他還要進一步協助團隊從用戶的數據找出問題，以提升產品體驗和行銷策略。「我的初衷，就是透過用戶數據，縮短團隊和用戶之間的距離。」他說。

（左為KKTV成長駭客侯宗成、右為資料分析師林宜蓁。攝影／蔡仁譯）

如果說侯宗成是從產品面協助優化KKTV，資料分析師林宜蓁則是從內容面補足知識...ReadMore