訂閱型產品的數據下降?PM 面試案例拆解|EP73

更新 發佈閱讀 4 分鐘

在準備產品經理面試時,產品數據指標的 Case Study 一直是訓練產品思維的方式之一,像是遇到「用戶活躍數下降、訂閱數下降、月營收下降」等,身為產品經理會如何提出對策,這篇會藉由「當音樂平台的訂閱數下降,該如何拆解現況和提出策略」。

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一、問題界定與分析框架

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  • 題目:當音樂平台的訂閱數下降 5%,該如何拆解現況和提出策略?
  • 預計拆解方式:音樂平台泛指 Apple Music、Spotify、KKBOX,「訂閱數下降 5%」的思考脈絡我預計用二元樹快速梳理潛在的方向。
  • 拆解前的思考:在直接切入拆解前,先詢問
    1. 環境因素:下降 5% 的全球性還是地區性?2. 歷史數據:下降數字是否有季節性特徵?例如 OO 月份剛好是淡季?3. 用戶因素:是否特定群體、或特定裝置?4. 商業因素:是否行銷預算有降低?或競品新功能上線?

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若上述都不考慮,預計拆解層級如下:

  • 第二層:新用戶獲客過慢、舊用戶流失過快
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  • 第三層:
    新用戶獲客過慢:獲客不佳、轉化不佳舊用戶流失過快:流失過快、活躍下降
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  • 第四層:
    獲客不佳:廣告預算下降、獲客成本提高轉化不佳:註冊流程障礙、價格方案異動流失過快:出現相似競品、方案週期到期活躍下降:上線頻率變少、喜好內容減少
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二、新用戶獲客過慢

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在新用戶獲取方面,會關注「獲客」和「轉化」。

▍ 獲客不佳

有哪些原因可能導致獲客不佳?或可以檢查哪些指標?這段比較偏向從「行銷、廣告」的角度,從行銷漏斗最前面來檢視。

  • 整體投放金額是否有下降?是否有特定渠道的預算有異動?
  • 是否有競品也正在投放相同受眾?
  • 是否特定群體的獲客成本變高?

▍ 轉換不佳

有哪些原因可能導致潛在會員進站後沒有如期轉化成付費會員?這段比較偏向從「用戶轉換」的角度來檢視。

  • 註冊流程的每一步驟是否有數據異常?
  • 購買結帳流程是否有任何數據異常?
  • 近期是否有任何價格方案調整?

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⠀⠀

三、舊用戶流失過快

⠀⠀

在舊用戶挽留方面,會關注「流失數」和「活躍度」。

▍ 流失數過快

有哪些原因可能導致付費會員停止付費?這段比較偏向從「競品分析、替代品、取代品」的角度,從生態系來檢視產品定位。

  • 近期是否有競品新推出?或原有競品推出相似功能?
  • 該批用戶是否已達方案週期或生命週期?

▍ 活躍度下降

在停止付費前,有哪些徵召可能導致會員先降低活躍?這段比較偏向從「使用者體驗」的角度,從產品內部來檢視。

  • 是否已有一段時間上線時間降低?
  • 日活(DAU)/周活(WAU)/月活(MAU)是否已降低?
  • 挽留機制是否有異常?挽留比例是否正常?

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四、小結

⠀⠀

上述若都分析完一輪,接著會開始調數據,可能請數據團隊提供各指標,確認是否有假說驗證正確。

後續的解決方案會根據解法而有不同的短中長期計畫,這篇先記錄前面拆解的過程。

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產品思維的創意想像
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