成長駭客 - 數據分析 - 平均回覆時間與回覆率
這次被安排的任務，挺有趣的。
在經營FB粉絲頁時，會發現給經營者會有平均回覆時間與回覆率，
而且會詢問是否要顯示，首先，必須回應至少一則，回覆率至少90%才會顯示。
而顯示的內容，可以選擇，是要自動顯示平均回覆時間，還是顯示幾小時、幾分鐘回覆。
進入正題，
在 Google Play 與 客服留言版，
常見的問題是，為什麼對方都不回，(已讀不回就算了，那不讀不回是發生什麼事呢？)
充滿著一堆疆屍型的資料。
一開始我們只想放平均回覆時間標章與回覆率標章。
以讓使用者知道該資料會不會有回應的可能。
充份讓使用者知道會不會有下文，這樣可以提升傳對資訊，避免空等的狀況。
第一步：計算平均回覆時間，在已啟用狀態下的資料，去計算有對話的狀況，算出該對話的平均回覆時間。
算出來就滿好玩的，開始計算一天內回覆~七天內回覆，N天內回覆。
得到一個驚人的資料，有問必在七天內回覆。---------------------------------------這是數據分析一個驚人的發現。
第二步：計算回覆率
有回覆的資料中，所有傳訊的資料去算出回覆率，
得到了不錯的資料，有40%以上是回覆率100%的，挺不錯的。
第三步：計算A類別與B類別的回覆率佔比
但當我們將這資料，再以A、B類別分開來看。
A類別回覆率100%的資料，佔了33%、B類別回覆率100%的資料，只佔了6%。-----------------------------------------此為驚人的發現之二
第四步：針對B類別進行分析，分付費與非付費來判斷問題
發現B類別已付費比B類別未付費的資料少，但以佔比100%回覆率的，已付費還是比未付費來的高。
第五步：再以時間去年與今年比、各月比
發現去年的資料比今年的資料的回覆率來的低
以月份來計算的話，會發現，越接近目前的資料回覆率越高，
結論：
一、平均回覆時間，有問，必在7天內回覆，1天內回覆佔70%
二、A類別回覆率>B類別回覆率
三、付費會員回覆率>未付費會員回覆率
四、今年資料回覆率>去年資料回覆率
五、越接近現在時間的回覆率越高
這次得到的經驗是，可以將資料進行分群解析，已開啟、未開啟為A因子，A、B類別為B因子，付費狀態為C因子，時間為D因子
四種因子，下去拆解分析的結果，將會形成一個分析的報表。
會發現，D因子的影響因素很高、C的影響因素也很高。
A、B因子頂多是分類，而不是影響的因素。
針對付費狀態，可以發現，為什麼該資料都不回覆，可能原因猜測，以我們看到的資料顯示，來假設一個狀況，
一、非付費會員，無關閉該資料的權利，但又無需回應的需求。
二、時間越久的資料，越沒有回應的需求，當然也是因為沒辦法關閉資料，所以一直拖。
但在使用者回應的資料中顯示，有些資料有在更新，更新時間有在變更，卻沒有任何的需求，
就這樣發現我們非付費會員的其中一個bug --------------發現問題
能針對已知的狀況與假設進行可能的決策、測試、驗證。
決策一、可寄信給所有超過四個月以上的資料，要求進行關閉資料。
決策二、進行直接下架
當我們主動發現，回覆率非常低的資料，我們進行下架的話，就可以減少使用者端認為我們資料都有問題的狀況，但可能會引來非付費會員的反彈（但問題就是，這些非付費會員也影響到我們的品質，需要有所取捨）
只是決策方法，是要用強硬的，還是柔和勸說的決策。
決策三、提供提醒、及關閉資料的順暢管道，可在使用者傳訊時，順便提醒如無需刊登的需求，可進行直接下架的開關按鈕。
可能解決了什麼問題：
一、回覆率低的問題
二、資料品質低的問題
三、客服還要協助下架的問題
四、降低使用者的抱怨
五、提升企業品質形象，就是讓負面感受降低。