產品背景
產品類型：健身習慣追蹤 App
功能：運動紀錄、AI 訓練建議、社群分享、付費解鎖專屬課表
🧪 進階題：數據判斷題
團隊提出一個新想法：「在用戶完成每次運動紀錄後，強制跳出 AI 建議下一次的訓練內容」
請回答：
- 你贊不贊成？
- 這樣可能會對 短期數據 和 長期數據 分別帶來什麼影響？
- 如果你要設計 A/B 測試，會追哪些指標來判斷效果？（至少 3 個，不能只說轉化率）
你贊不贊成？
我認為要看功能想要達成的目的為何？
如果目標是希望更多使用者使用 AI 建議功能，並且歷史數據顯示用戶在完成運動後確實會使用 AI 功能，我會支持這個做法。
但同時我認為，這個功能的成功不只是「點擊推薦」，更重要的是用戶是否真正採納建議，這才是推薦功能的核心成效
相對地，如果目標只是希望延長使用時長或提升產品黏著度，我則不太支持，因為強制跳出可能影響使用者體驗，過度聚焦單一功能未必對產品整體健康有益
這樣可能會對 短期數據 和 長期數據 分別帶來什麼影響？
短期數據
- 產品跳出率
- AI 建議功能的使用率與停留時間
- 運動紀錄使用率
- 次日回訪率
- 次日採納建議比例
長期數據
- 產品續訂率
- 回訪率與使用黏著度
- 活躍用戶數
GPT 補充：期數據的變化可能影響長期效果，例如如果強制跳出造成短期跳出率過高，可能會降低長期回訪；而次日採納比例高則有助於提升長期回訪和習慣養成
如果你要設計 A/B 測試，會追哪些指標來判斷效果？
假設目標是提升 AI 建議使用率、產品使用時長與後續回訪率，我會設計如下測試：
- A 組：強制推薦 AI 建議
- B 組：開放推薦其他功能，讓用戶自主選擇
觀測指標：
- 次日 / 7 日 / 14 日產品回訪率
- 次日採納 AI 建議的比例
- AI 建議功能跳出率
GPT 補充：以額外追蹤「運動完成率」、「功能拒絕率」或「滑過率」，確保功能不會因強制而影響核心運動習慣
🔢 題型挑戰
如果只能追一個指標來判斷「用戶是否真正養成健身習慣」，你會選什麼？為什麼？
- 如果只能追蹤一個指標來判斷用戶是否真正養成健身習慣，我會選擇區間斷回訪率
- 它能反映產品對於使用者健身習慣的影響，使用者願意持續回訪，說明產品成功幫助用戶養成習慣
GPT 補充建議：可以量化週期，例如觀察 7 天、14 天或 30 天的回訪率，使指標更精確
你覺得社群分享功能對於續訂率有沒有幫助？要怎麼用數據驗證？
- 社群分享功能可能對續訂率有幫助，也可能影響活躍度
- 我會將用戶分為使用社群分享與未使用兩群，觀察其續訂率差異。若沒有明顯影響，也可以檢視對回訪率或黏著度的影響
成功留存 vs 失敗流失用戶定義
- 成功留存：每週至少一次回訪，功能使用率穩定且高，表示用戶喜歡使用產品並持續健身
- 失敗流失：回訪週期長甚至不再回訪，反映健身習慣未形成
GPT 補充建議：可以加入「累計運動天數」或「目標達成率」作為量化指標，增加定義精準度
🎯 策略排序題
公司給你以下 4 個功能，只能選兩個優先做，請排序並簡述原因（需結合數據驗證思路）：
- 每日打卡挑戰（提升紀律）
- AI 動作糾正（透過鏡頭分析姿勢）
- 社群排行榜（刺激競爭動機）
- 個人長期健身報告（數據可視化，呈現進步曲線）
在公司提供的四個功能中，我會優先做：
- 每日打卡挑戰（提升紀律）
- 個人長期健身報告（數據可視化，呈現進步曲線）
原因如下：
- 以使用者自身角度出發，先建立運動習慣，穩定回訪率和活躍用戶群。
- 後續導入社群排行榜時，活躍用戶基礎充足，效果才會明顯。
不優先選擇：
- AI 動作糾正：使用門檻高，適合重度用戶
- 社群排行榜：需先有活躍用戶群才能刺激競爭
GPT 補充建議：對每個功能可以設定觀測指標，例如每日打卡觀察每日活躍用戶、週活躍用戶和回訪率；長期報告觀察累計運動天數、留存率與用戶滿意度
我的心得
- 在進階題，GPT 提醒短期數據與長期數據的關聯，兩邊都有可能互相影響
- GPT 提醒，可以適時加入更精準的數據指標，如：滑過率、功能拒絕率
- 針對成功留存和失敗留存的用戶，可以更關注在「累計運動天數」或「目標達成率」作為量化指標
以上的心得，我認為關鍵會圍繞在，怎麼聚焦以及怎麼根據功能定義對應的數據指標，讓整個敘述更加具體以及更有說服力，我認爲自己在這部分還在努力學習中。
這是我第 20 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💪
