🔍 產品背景
即時語音聊天 App（主打 1 對 1 配對聊天）
你是這個 App 的產品經理，主打「配對交友」與「語音互動」，使用者可透過系統自動配對，進行 5 分鐘語音聊天
📊 現象描述
近期觀察到一項數據異常：
新用戶在完成首次語音配對後，第二天的回訪率明顯下降（-25%）
你要帶領團隊找出原因並提出改善方案，團隊給你以下輔助資訊：
- 完成第一次配對的流程是：註冊 ➝ 完善個人資料 ➝ 系統配對 ➝ 語音聊天 ➝ 詢問評價
- 語音聊天滿意度有下降，但仍有 4.2 分（滿分 5 分）
- 多數流失發生在語音結束後，未進入評價畫面或離開 App
🧪 進階題：流程設計思考題
你發現很多用戶在「第一次配對結束 ➝ 評價頁前」離開 App。團隊提議在語音結束後，加入一個「快速回顧互動摘要＋加好友選項」的中繼畫面。
請問你贊不贊成？請用邏輯推演這個設計是否值得實驗？有什麼數據可以用來驗證這個畫面是否有效？
我會贊成實驗的原因
- 現況問題：第一次語音配對結束到評價頁的流失率高 → 用戶沒有動機留下來。
- 心理學根據
- 情緒高峰效應 — 聊天剛結束時是情感的高峰期，如果能在這時讓用戶看到共同點或美好互動，會更容易觸發後續行為（加好友 / 留評價）。
- 行為銜接效應 — 直接跳到評價，缺乏情境鋪墊，會讓評價變成一個「冷啟動」動作。摘要畫面就是暖場橋樑。
- 假設驗證鏈
- 如果摘要內容讓用戶覺得聊天有價值 → 更願意加好友 → 留存率上升
- 如果加好友率上升 → 關係延續機會增加 → 評價完成率提升
可追蹤的核心數據
- 摘要畫面曝光 → 完整閱讀率（滑動率 >70% 作為門檻）
→ 驗證用戶是否有興趣看摘要 - 加好友點擊率變化（摘要正向 vs 負向互動分數）
→ 驗證摘要內容與行為之間的關聯性 - 評價完成率變化
→ 直接對照實驗組與對照組
我的反思
- 針對 GPT 在描述心理學根據的時候，學習到很多，我只想到行為銜接的部分，但沒想到情緒高峰效應這件事，我認爲 GPT 這段的演繹讓我感受到強大的說服力
- 我原本的敘述只有帶到我想要驗證是的項目、流程，但 GPT 直接轉譯為假設驗證鏈，讓每個流程因產品設計流程改變而有邏輯
- 最後在可追蹤的核心數據方面，GPT 有提到可以觀察短期留存（Day2 / Day7）變化，追蹤行為延續帶來的中期效果，不只是提到留存率而是更具體說明什麼要的留存以及目標
- 我在回答中有提到，我認為可以加入 AI 的評分機制，讓使用者可以參考，但 GPT 補充觀點，如果摘要分數是偏低的（例如 AI 偵測聊天品質低），要測試是否會影響加好友動機，避免反效果
- 這段讓我感受到流程之間的關係也要一併考量，如同昨天提到的不能單看一個點，而是要整個流程去看
🔢 題型挑戰
如果只能追蹤一個「語音聊天結束後的指標」來判斷這段體驗是否成功，你會選哪一個？為什麼？
- 我會選「語音結束後的即時流失率」（結束後 1 分鐘內退出 / 總結束語音數）
- 理由：這是最能直接反映用戶是否願意進入後續流程的即時指標，也是摘要畫面是否有效的第一手驗證數據
如果只能優化「配對前 3 秒內的體驗」，你會改什麼？
- 我會針對使用者填寫基本資料的體驗進行優化
- 做法：加入進度條，引導、鼓勵使用者先完善基本資料
- 理由：讓產品擁有夠多資訊幫助使用者達成有效的配對，且可以提升產品的使用者品質
- 補充：這裡也可以測試「關鍵資訊即時提示」（如：你即將與喜歡旅行的人配對），提前製造興奮感，可能間接提升後續互動品質
- GPT 有補充此觀點，但我不太贊同的原因在於這樣的方式可能會有一點風險，如果引導體驗不夠好的話，可能會干擾用戶，造成反效果
如果公司希望推出「AI 輔助開場話題提示」，你會用什麼實驗方法來驗證它是否真的有幫助？
- 我會進行 A/B 實驗，未來兩週進入產品且有開啟語音聊天的配對隨機分兩組
- 實驗組：有 AI 提示開場
- 對照組：使用者自行開場
- 觀察數據
- 觀察前 30 秒沉默率是否下降
- 聊天平均時長是否有變長
- 如果有語音轉文字，可以分析開場話題多樣性是否提升
前 30 秒沈默率是沒有想過的切角和數據，學習了
🧭 額外挑戰：策略排序題
公司希望全面優化新用戶體驗，你有以下 4 個功能開發項目，但只能排前兩項執行，請排序並簡要說明原因：
- 優化配對演算法（增加配對精準度）
- 設計用戶 onboarding 動畫（幫助熟悉 App 流程）
- 推出語音聊天後好友推薦功能
- 設計語音開場話題引導功能
我會選擇 2 和 4
- 選擇 2 原因
- 和新用戶說明產品流程以及產品使用技巧是非常重要的，如果都沒有說明或是說明很簡略，對於新用戶後續的產品體驗會有很大的影響
- 將會影響許多關鍵指標，包涵：轉換率、回訪率、流失率等，因此提供對應的使用技巧，包含：基本資料填寫將會影響配對、語音使用流程等，這些都是必要說明
- 選擇 4 原因
- 產品的關鍵體驗將來自核心功能「語音聊天」
- 語音聊天我認為比起文字，除了更需要體驗之外，必要的引導也很重要，不然用戶只會感到尷尬，影響體驗，我認為開場話題將可以提升語音互動時長以及降低流失
不選擇 1 和 3 的原因
- 1 演算法優化，會需要一段時間訓練模型，同時仰賴用戶提供的資料，如果 2 沒有先做，單靠新用戶的意識很難將演算法優化
- 3 好友推薦的前置還是來自語音的互動與體驗，如果體驗不夠好，好友推薦也是多餘的功能，因此我認為以流程角度 3 的優先級不高
我會先確保新用戶能快速熟悉產品並完成核心體驗的最低門檻（onboarding）
再解決體驗中的高流失環節（語音開場的尷尬期）
這樣可以確保優化路徑是從『入口門檻』到『核心價值』逐步打通
而不是直接跳到需要大量活躍用戶支持的演算法或好友推薦
我的心得
很喜歡 GPT 設計的挑戰題，非常符合實務上可能會遇到的狀況，不單只是數據練習，而是幫助自己可以透過更多不同的維度定義策略和思考，從點延伸到面，訓練自己可以多看多聯想，串起整個產品體驗、流程、數據，這樣的練習讓我學習到很多，也覺得很踏實！
這是我第 16 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💪
