用真實題目，訓練產品經理的數據直覺
今天是我「數據思維升級計畫」的第一天，我請 ChatGPT 出題，並依據以下三個問題進行練習：
- 哪一層流失最多？
- 列出 2 個可能的原因（根據你的 PM 經驗或假設）
- 你會提出什麼優化建議？
ChatGPT 給的題目簡介：電商平台的轉換漏斗分析
ChatGPT 提供了一組電商平台的轉換數據，讓我觀察各層級的轉換率與流失率，思考背後可能的原因與改善方式，給予我的任務如下請用文字回答以下三個問題：
- 哪一層流失最多？
- 列出 2 個可能的原因（根據你的 PM 經驗或假設）
- 你會提出什麼優化建議？
題目
我的初步分析
哪一層流失最多？
我以兩個角度回答，一是絕對人數，二是每階段轉換率（%）
- 從數據顯示且直覺看起來，瀏覽商品到加入購物車的使用者人數流失最多
- 雖然轉換率很高但因為人數明顯下降，所以我還是會認為「瀏覽商品到加入購物車的流失最多」
- 另外補充，加入購物車到結帳成功的轉換率也偏低，這也是另外需要留意的部分
列出 2 個可能的原因（根據你的 PM 經驗或假設）
針對瀏覽商品到加入購物車轉換率較低進行假設
- 使用者找不到自己想要的商品，屬同一類品相的商品選項太多
- 商品信任感不夠，可能評價太少無法支持決策
- 想要的商品缺貨，導致使用者無法將商品加入購物車
以上假設可以透過額外數據證實
- 各商品的評價數量
- 各商品頁面停留時間
- 商品缺貨數據與補貨週期
針購物車到結帳轉換率較低進行假設
- 可以多看抓取數據的時間節點：是否接近發薪日或是大型電商活動的時間，不排除使用者因為折扣將近，所以選擇將商品先加到購物車，先不結帳，等到回饋來了再一起結帳
我的優化建議
針對加入購物車轉換率較低
- 除了增加評價數與內容，可以幫助使用者加入購物車之外，亦可以考慮是否需要調整商品資訊，幫助使用者可以更快下決定與購買
- 提供限時優惠預告，提升加入購物車的筆數
針對商品缺貨
- 建置自動補貨系統或是叫貨提醒機制，讓補貨週期縮短以及預測的更精準
針對購物車到結帳轉換率較低進行假設
- 提供更多資訊與誘因，讓使用者願意清空購物車，例如
- 現在為最低價
- 現在針對購物車有提供哪些折扣或活動，可以先清空
ChatGPT 給我的回饋與學習
這次最大的學習，是看見自己與 GPT 的思考方式有明顯差異。以下是我觀察到的幾個重點
GPT 的回覆結構更清楚
- 回覆的架構非常結構化，用詞非常精準
- 先抓大後補充，先整體判斷問題所在，再分層補充原因
- 架構都圍繞在「現況與行動」，提出佐證方式與具體行動
舉例
同樣是第一題，我與 ChatGPT 的回覆差別如下
GPT 會關注更多分析維度
相比我偏向直覺性的假設， GPT 的分析會關注更多維度，包含：使用者分群、產品結構、流程體驗等
我的反思
第一次體驗下來感受到，自己和 GPT 的回覆上有明顯的落差，包含
- 回答的內容架構
- 不要急著提出假設，而是先釐清問題的本質與上下文
- 太快跳入問題，導致內容過於分散，反而不確定要解決什麼問題
- 應該先檢視問題，並且盡可能從目標解構，才會讓分析更有意義
- 每個假設都該對應一個可驗證的數據，這樣才有機會變成行動
- 舉例：針對購物車到結帳轉換率較低進行假設，我提出可能是消費者在等大活動或是發薪，但我少了可以多關注的數據，然而 chatgpt 提出，可分析：購物車平均停留時間、節慶前購物車累積變化趨勢。
- 分析的目的不是炫技，而是幫助決策、解決問題
第一天的練習，我意識到自己的分析雖有方向，但還缺少結構感與驗證意識。接下來會在每一次練習中，刻意練習「拆解問題 → 假設原因 → 找數據驗證 → 提出行動」，讓分析更有價值。
這是我第一天的練習紀錄，將持續練習這個「數據思維升級計畫」，持續優化觀察力與邏輯💪
