背景
你的線上心理諮詢平台提供 1 對 1 視訊諮詢、文字訊息關懷、以及 情緒追蹤日記功能。
近三個月，你發現：
- 訂閱用戶第二個月流失率偏高（48% 續訂）
- 且 使用情緒日記的用戶續訂率 > 沒有使用日記的用戶，但他們的視訊諮詢使用率普遍偏低。
我的學習
這次和過往不太一樣，先說自己的學習，由於這次題目是新的型態，且是自己不太熟悉的領域，因此在撰寫時，很憑感覺，因此在 GPT 反饋後，我有以下感觸
- 很容易被體驗綁住，反而不知道要如何從數據角度切入和分析此題目
- 數據定義偏模糊：如「視訊使用率」的計算方式要先定義清楚（是用戶中有過一次視訊的比例？還是總訂閱數中的視訊次數？）才好驗證
- 驗證成效不夠精準：如「提升評價撰寫數」雖然是好指標，但建議先拆成「完成視訊後 N 小時內留下評價的比例」，這樣能排除過期回饋的雜訊
- 題目一開始就提到使用率，所以在思考提升的指標和數據時，會下意識圍繞在「使用率」，導致所有的策略和優化指標都非局限，且敘述的非常模糊
- 沒有做到用戶分群，用戶分群的切角不是只有新舊用戶，還可以根據用戶的心理、行為切分，如：自助派、求助派，因應不同群體需制定不同策略
- 這次練習主要是情緒型 app，因此在提出策略時，很容易提出概念，策略並沒有落地化
開始練習...
任務一：列出你最想問的 3–4 個數據問題
功能使用頻率與續訂的相關性
- 訂閱用戶的日記使用頻率、視訊使用次數與續訂率之間的關係
視訊流程阻力
- 預約到完成視訊的轉化率、取消率、爽約率（放鳥率）
GPT 補充
GPT提醒可以從 日記與視訊的聯動數據，這個維度很有趣，概念是，除了日記次數，也要看日記中情緒標籤的變化，例如連續 3 天標記為「焦慮」的用戶，是否更容易被轉化成視訊諮詢，如果有這方面的數據，就可以往下追 情緒狀態與視訊意願
- 日記中連續出現負面情緒（如焦慮、低落）與主動預約視訊的關聯度
任務二：假設分析
摩擦成本差異
- 日記：即時、低成本 → 促進高頻使用
- 視訊：需預約、對人互動 → 心理壓力與時間成本高
- 懷疑原因：在其他心理健康產品中，高摩擦步驟通常使用率低，除非有強引導
引導不足
- 缺少從日記到視訊的自然過渡，例如「根據你的日記內容，心理師 A 可以給你專業建議」
- 懷疑原因：很多平台的諮詢功能若沒有精準推薦，轉化率普遍偏低
GPT 補充
- 心理師匹配度不確定，也會是一個關鍵因素，因為用戶也有不同的型態，如果以多數的角度去看的話，也許推薦不精準以及使用者對於心理師風格不確定，都有可能是視訊諮詢使用率較低的原因
- 因此，GPT 補充，用戶不了解心理師的風格與專長，降低嘗試視訊的意願
- 懷疑原因：陌生成本是心理諮詢的一大阻力，特別是第一次使用
任務三：提出 2 項優化建議
短期：提升視訊使用率
- 做法
- 在日記完成後，根據內容自動生成心理師推薦卡片，並提供「先發訊息」選項，再引導到視訊
- 在心理師列表中新增短影片自我介紹與過往評價
- 預期改善：降低陌生感與直接視訊的壓力，提升日記 → 視訊轉化率
- 驗證方式：
- 視訊轉化率（完成率 / 預約率）
- 預約後取消率下降比例
在做法上，GPT 幫我描繪得更加具體，我在原本的回答中只有表達概念，但 GPT 將其落地
長期：提升心理健康價值
- 做法
- 將情緒日記數據轉化為「情緒趨勢報告」與「專屬練習建議」
- 每月提供一次免費短聊（15 分鐘）作為視訊暖身
- 預期改善：用戶對平台的信任與依賴感提升，專業介入頻率上升
- 驗證方式：
- 連續 3 個月的情緒穩定度改善比例（如負面情緒標籤減少）
- 長期續訂率（6 個月+）變化
針對長期策略的部分，如同 GPT 的建議，我原本的回答非常抽象，我知道概念上，需要營造開心的氛圍給使用者，但最終並沒有 break down 落地的策略，我認為這部分又會回到被數據綁架，而忘記天馬行空發想具體策略的心態
這是我第 19 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💪
