【Day 3】數據思維升級計畫:新功能使用率下降,該怎麼辦?

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘

使用率下滑 40%,你會怎麼拆解這個問題?

今天的任務情境是這樣的:

你是某款 ToC 健康管理 App 的產品經理。

兩週前剛上線一個新功能:「每日挑戰任務」(鼓勵用戶每日記錄換取點數)。上線初期使用率表現不錯,但這週從儀表板上看到:

👉「每日挑戰的使用人數下降了 40%。」

團隊開始緊張,懷疑是不是功能設計有問題,老闆也希望你盡快提出分析方向與改善建議。

我的任務

請根據下方模擬數據與情境,回答以下問題(條列式即可):

  1. 這個功能使用率下降,你會如何拆解問題?請列出你會看哪些數據?
  2. 根據你目前觀察,可能有哪些使用率下降的原因?(請列出 2 個假設)
  3. 你會建議團隊進行哪些調查與後續優化行動?
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GPT 額外補充

  • 登入人數趨勢平穩
  • 點擊任務的人數明顯下降(從 600 → 360)
  • 完成率也下滑(80% → 63%)

我的拆解思路與問題探索

在正式回答三個問題之前,我先釐清幾個前置問題:

  • app 的使用率是 ios 還是 android?
    • 問題目標:想了解是否有特定平台的體驗問題
    • GPT 回覆:兩者比例接近
  • 點擊每日挑戰的用戶是新還是舊?
    • 想評估是不是使用者「質」的變化,而非「量」的問題
    • GPT 回覆:點擊數包含新舊活躍用戶

釐清後,我注意到一件事:登入人數雖然穩定,但不代表是「同一批人」,這時就需要進一步看回訪率,若每次登入都是不同人,可能就解釋了「為什麼每日任務參與人數在下降」。

問題拆解方向

  • 有上線其他新功能,導致用戶不先做每日任務,而是挑戰限定任務
    • 觀測 app 中是否有其他功能的使用率、停留時間有變長
  • 承上,假設有推其他新功能,也可以和行銷確認,推廣方向有所改變,導致登入的使用者不會優先關注每日挑戰
  • 每日挑戰的回訪率
    • 因為是每日挑戰,所以回訪率應該要趨近穩定,如果回放率不高,那可能表示挑戰過的人正在流失
  • 針對每日挑戰是否有優化什麼功能
    • 是否有讓人很難找到或是理解到每日任務,影響點擊率
    • 每日任務的難度或是所花費的時間是否有變動,影響完成率
    • 觀測每日任務跳出的節點,可以進一步找到每日挑戰的優化方向

GPT 的換句話說

雖然根據我的回答,有想到回訪率也有利用多元視角進行假設,但在敘述上仍過於發散

問題拆解與數據觀察方向

我會從以下三個面向拆解問題,進一步檢視細部數據:

A. 使用者分層觀察

  • 新用戶 vs 舊用戶:功能參與率是否差異?
  • 高頻使用者 vs 低頻使用者:下降是否集中在某族群?

B. 使用流程分析

  • 觀察點擊率與跳出率:功能入口是否難找?
  • 任務流程停留時間、掉點率:是否有 UX 阻礙?

C. 外部影響變因

是否有同時期其他功能上線或活動分散注意力?

  • 行銷推播頻率與內容是否發生變化?
看到 GPT 的換句話說,我才感受到,自己的說法很流水帳也很冗,但 GPT 是可以直接將重點提出,且直接列點進一步說明,後續兩題,GPT 也是用一樣的模式幫我換句話說

GPT 的換句話說,假設可能原因(兩個方向)

假設一:功能新鮮感消退、缺乏中長期誘因

  • 初期用戶對任務有好奇與新鮮感,但重複每日操作後缺乏進階挑戰或成就目標,導致參與意願下降。

假設二:功能入口可見度下降或與其他改版衝突

  • App 首頁資訊可能因其他模組優先曝光,導致每日挑戰變得不易觸及;或 UX 設計更動使原本習慣被打斷。

調查方向與後續建議

調查建議

  1. 建立行為儀表板,追蹤:
    • 挑戰功能點擊率(每日)
    • 任務流程跳出率
    • 新/舊用戶參與率
  2. 回顧過去兩週的首頁排版與推播活動是否影響功能曝光
  3. 對近期未完成任務的高頻用戶進行用戶訪談,探索痛點與動機落差

額外建議

  • 可以補上,補強「時間對比」觀念
    • 舉例:「每日挑戰功能上線後第 1 週 vs 第 2 週 vs 第 3 週」→ 哪些變因同時發生?(其他活動、通知節奏、APP 更新)
    • 我的反思:這是我沒有想到的,太過專注在功能優化,卻忽略時間因素
  • 優化說法,讓行動更聚焦
    • 舉例:「確認 UX 是否改變」,可以具體說「是否將每日挑戰入口從首頁拿掉?」
    • 我的反思:給人的感覺不會只是丟一個方向,而是很具體的說明可以觀察的點

我的反思

在這幾次的練習,我發現自己應該也要更關注自己的表達方式,包含:如何結構化,所以在這次數據練習結束後,我也嘗試詢問 GPT 要如何像他一樣,可以回答結構化,在後續幾天,我將嘗試將他的建議納入練習,讓自己的回答更佳結構化

  • 自由發想你想到的問題與觀察(發散)
  • 嘗試分類,找出 2–3 個假設方向(收斂)
  • 每個假設方向寫成:假設 → 觀察 → 建議

此外,也會嘗試讓自己想到更多面向與維度:使用者新舊、流量來源、平台、時間週期隻比較...等,這是最近常被建議的維度

最後,試著把每一個行動講得更加具體

這是我第三天的練習紀錄,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💪


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