WiDS Taipei 2022 | 從理解到應用，LINE TAXI 如何運用數據打造產品 — 黃佩恩 Hayden Huang
講者介紹Hayden目前擔任LINE TAXI的共同創辦人兼技術長。畢業於多倫多大學資工系，作為一名軟體工程師，Hayden曾任職於多家國際企業，如：HTC、Intel和Mozilla Taiwan。不同於一般工程師的職涯規劃，Hayden選擇在2016年開啟她的創業旅程，並與陳泰成共同創立LINE TAXI，至今仍努力的走在創業的路上。身為軟體工程師的她，熱愛理解事物也喜歡解決問題，同時熱愛著山林。
LINE TAXI
LINE TAXI前身為TaxiGo，是Hayden與共同創辦人兼CEO陳泰成於2016年共同創立的公司，提供全新的計程車叫車服務，無需下載app，用LINE即可輕鬆叫車、預約計乘車的叫車平台，打造乘客、計乘車共好服務，並於2019年改名為LINE TAXI。
LINE TAXI主打不需要使用者下載app，直接透過LINE就能提供使用者即時便利的叫車服務。打開LINE首頁，點擊LINE TAXI圖示，即可開始使用叫車服務。
除了提供方便快速的叫車服務外，LINE TAXI透過雙向評分制度，讓使用者與司機皆能為這項服務進行評分，以此維持良好的服務體驗。目前LINE TAXI的註冊用戶數已經突破200萬人，合作司機超過12,000位，服務範圍遍及全台各地城市。
數據到底能幫我們什麼？
LINE TAXI擁有龐大的使用者搭乘資料，對於如何處理這些數據，Hayden說道，一開始在接觸的時候，總是希望能從這一堆數據中發現什麼超級了不起的Insight，然後就稍微調整一下，馬上公司業績就會有10倍的成長。
但，這是不可能的！
Hayden以自身的經驗，提出數據的三個應用：
- 觀測指標
- 資料探索
- 想法驗證
建立有效的指標可以讓我們了解公司的現狀。想像我們是一個城堡，需要慢慢往外擴張我們的領土。首先要做的事情就是先在四面八方放站在城牆上的守衛，一有人來進攻就要吹號角，這是我們數據應用的第一步。例如：將商業上的關鍵數據建立好觀測指標，可以讓我們知道目前的營運狀態有沒有任何異常，甚至在系統上設置自動提醒的功能，一有問題產生就能立即發現。
資料探索則是理解數據，並且更近一步了解數據之間的關係。例如：在LINE TAXI 我們最重要的指標是媒合率。媒合率低，代表乘客叫車沒有司機接單。
我們最直接想到的是需要提升司機數量。但進一步觀察，媒合率低的都是夜間時段，白天的媒合率都在我們設定的標準之上。所以其實我們需要的並不是整體的司機數量增加，而是增加夜班司機。這樣的解讀就可以幫助我們去思考，我們是要招募夜班司機，還是鼓勵一些人去跑夜班。
想法驗證是經由建立觀測指標，進行資料探索，從中得到一些Insight，依此進行實驗設計，最終找到問題的答案。例如：LINE TAXI原先沒有開放司機在接單前可以看到乘客的目的地，推測有些司機因為不能事先確定路程來安排自己的接單方式，而不願意加入LINE TAXI。在開放後，確實增加了LINE TAXI的合作司機數量，但是會造成一些司機出現選擇性的接單，減少短程乘客的媒合。
為什麼需要數據？常常都是從一個問題開始
作為提供媒合平台的公司，LINE TAXI常常需要思考要怎麼做才能增加用戶數？要怎麼做才能增加媒合率？要怎麼做才能增加司機收入？
這些大大小的問題，Hayden將其分成四類：
- Simple
這類問題很簡單，我們能夠輕鬆的看出其中關係並且解決他，通常問題與答案有一對一的關係 - Complicated
這類問題需要透過分析來找出其中的關聯性 - Complex
這類問題較複雜，較難看出清楚的邏輯，可以透過嘗試性的探索或是設計實驗進行研究 - Chaotic
難以定義問題，需要長時間的研究
Hayden提到有時候遇到問題必須先快速反應，等之後再進行分析，例如：線上付款，因為還沒收到款會先結束服務，在提供服務的當下還沒有建立有效的觀測指標，無法得知整個模式是否健康。雖然當下不知道會不會出問題，但是ㄧ遇到問題仍然需要快速處理，無法等到分析完成才開始解決。
在LINE TAXI有一套快速取得數據的即時系統，它可以讓全公司都能參與即時數據的觀測，增加大家對數據的認知。
產品的演進，其實都是一步步而來的。我們會收到各種需求以及回饋，每個都跟數據息息相關，因此對於產品，Hayden提到LINE TAXI的做法是設定目標關鍵成果 (OKR，Objective Key Result)，並成立跨部門的小組，讓大家可以快速的針對Chaotic的問題進行討論。此外，LINE TAXI有每週的讀書會制度，讓大家都了解data。
Hayden說：「Data像小樹苗，要有組織架構才能使Data發揮作用。」
數據應用容易產生的誤區
Hayden表示觀測區間是ㄧ個應用數據時很常發生的誤區，有些觀測指標屬於領先指標，有些觀測指標則屬於落後指標，不能拿落後指標來進行預測，落後指標通常用來檢驗營運是否健康。
另外，並非所有的決策都要data-driven，很多時候一開始沒有data，但不是一定要有data才能行動。
Q&A
Q1:
LINE TAXI的Data Team內部如何分工？
Ans:
LINE TAXI的Data Team是跨部門的，透過不同部門的人力來組成小組，每個小組除了固定的工作外，又會指派成員跟其他小組作研究。
Q2:
當時為什麼會選擇叫車產業進行創業，以台灣市場來說，台灣大車隊算是龍頭，如何和他們競爭？另外，叫車平台的獲利模式為何，有鑒於Uber至今都尚未獲利，想了解LINE TAXI在獲利模式的想法。
Ans:
國外已經有發展叫車產業，但當時台灣還沒有，是個新題目，再加上叫車產業屬於使用頻率高的行業，於是選擇踏入叫車產業，創辦TaxiGo，直到2019年改名為LINE TAXI。
LINE TAXI本身的獲利來自收取司機與乘客的媒合費。台灣大車隊在產品介面較傳統，而LINE TAXI在產品介面上較新穎，這是LINE TAXI比起台灣大車隊更吸引人的一點。
然而，Uber因為一開始發送大量的折扣使得至今還未獲利。
Q3:
想知道當初 LINE TAXI 在設計時，為何不設立獨立app，而是內嵌在LINE中？
Ans:
一開始確實有做，但是自行開發獨立的app，還要吸引用戶下載，成本太高，因此選擇內嵌在LINE中，再搭配聊天機器人，可以有效降低成本。
Q4:
想知道貴公司如何搜集線下的數據？
Ans:
蒐集客人與司機的評分，並且設立櫃台，查看司機的車輛是否符合標準，再將資料上傳平台。
Q5:
好奇像這樣的平台產品，需求者與提供者，一開始如何快速提升雙方的使用者？
Ans:
從發傳單開始，LINE TAXI有各自的team負責，司機與乘客兩邊都會一起做。初期投入成本高，一旦雙北做起來了，後面就比較容易。
