【Day 23】數據思維升級計畫:語言學習 App,數據分析與優化策略建議

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘

產品背景

假設你現在是 一個線上語言學習 App(類似 Duolingo / LingQ) 的 PM。

  • 免費用戶:每天可以學習 1–2 個單元,有廣告,基礎學習任務。
  • 付費用戶(Pro):無廣告,無限單元,高階功能(AI 對話練習、進度追蹤、每日任務提醒、學習報告)。
  • 營收模式:以月訂閱為主(ARPU = 5 美元),目前正在思考如何增加 年度訂閱 與 社交互動功能

任務一:數據異常拆解(多指標衝突題)

最近數據顯示:

  • 新用戶下載量增加 30%
  • 次日留存率下降 15%
  • 付費轉換率無明顯變化

請回答:

  1. 這樣的數據組合,可能代表什麼現象?
  2. 你會怎麼驗證是「獲客品質」問題,還是「產品體驗」問題?

這樣的數據組合,可能代表什麼現象?

結論:新用戶帶量了,但未能轉化為穩定留存或付費價值

  • 新用戶下載量增加
    • 可能來自行銷投放或強誘因(如限時優惠、抽獎)
    • 額外留意:需要檢視不同獲客渠道的流量結構,判斷是否出現「廣告灌水」或「獲客偏差」
  • 次日留存率下降
    • 用戶體驗未達到預期(onboarding 流程不足 or 功能價值感低)
    • 可能只是為了完成誘因而下載,缺乏長期使用動機
  • 付費轉換率無明顯變化
    • 代表新增的用戶並未提升營收,短期 ROI 可能偏低
    • 需留意時間視角:新用戶轉付費通常需經過至少 1–2 週的養成週期

驗證「獲客品質 vs 產品體驗」的思路

  • 數據面
    • 拆分各獲客渠道 → 比對留存與轉換:若所有渠道留存都低,偏向產品問題;若只有特定渠道差,偏向流量品質
    • 分析新用戶的行為路徑:他們是否完成了核心學習任務?與留下的用戶相比,差異在哪?
  • 數據面
    • 訪談「留下的用戶」與「快速流失的用戶」:對產品期待 vs 實際體驗的落差

GPT補充

如何針對新用戶進行質化驗證?

👉 可加入「新手用戶問卷」在 1–2 天內發送,收集即時反饋

任務二:心理動機 + 行為觀察題

你發現一個現象:

  • 有打開「每日任務」提醒的用戶,留存率高出 50%
  • 但只有 20% 的用戶開啟提醒

請提出:

  1. 為什麼「提醒」會大幅提升留存?
  2. 為什麼啟用率卻偏低?
  3. 你會怎麼設計產品優化來解決?(至少一個方案)

為什麼「提醒」會大幅提升留存?

提醒不只是喚回,而是「鞏固習慣」:對於已有學習動機的用戶,提醒會觸發連續學習、累積成就感(例如連續學習天數、排行榜進步)

GPT 補充

醒降低了「行為啟動成本」,讓用戶更容易跨出「打開 App」的第一步

為什麼啟用率卻偏低?

  • 擔心通知太頻繁 → 打擾生活
  • 提醒內容過於制式,缺乏個人化 → 顯得生硬或「像廣告」

GPT 補充

用戶對「隱私與干擾」敏感,特別是語言學習這種非剛需場景

這部分是我沒想到的,因此很感謝 GPT 補充此視角

會怎麼設計產品優化來解決?

  • 個人化提醒時間:根據用戶的使用高峰時間,自動設置提醒(避免一刀切)
  • 提醒內容多樣化(A/B 測試)
    • 成就感型:「你已經超過 70% 的學員,別斷掉!」
    • 社交型:「好友 Alex 今天完成了 2 個單元,你要跟上嗎?」
    • 輕鬆幽默型:「今天只要 5 分鐘,明天的你會感謝今天的堅持!」

GPT 補充

可引導「首次使用時」就設置提醒,把流程放進 onboarding,而不是靠用戶主動去開啟

任務三:產品策略權衡題

公司希望提升 營收與長期留存,目前有兩個方向:

  1. 推出年度訂閱方案(比月付便宜 25%)
  2. 推出「好友互助挑戰」功能(揪好友一起學習,完成任務可得獎勵)

請回答:

  1. 你會怎麼排序這兩個方案的優先級?
  2. 短期 vs 長期,分別會改善哪些指標?
  3. 有什麼潛在風險需要注意?

方案排序

我會優先 好友互助挑戰,其次是 年度訂閱優惠

  • 理由:
    • 年度訂閱主要影響現有付費用戶,短期可增加現金流,但若付費用戶基數不大,效果有限
    • 好友互助挑戰能擴大用戶池,帶動留存和自然增長,為後續營收提供更大盤子

短期 vs 長期影響

  • 短期(好友挑戰):新用戶數增加、日活提升、次日/7日留存提升
  • 長期(好友挑戰):留存、NPS、用戶自傳播(自然獲客)

潛在風險

  • 好友互助挑戰
    • 若產品本身價值不夠強,用戶即使被拉進來也留不住 → 留存假象
    • 容易變成「表面任務完成」,但無法真正促進學習

我的學習

透過 GPT 的引導,我意識到,數據分析並不是只看單一指標的變化,而是要學會把不同指標放在一起觀察,找出背後的矛盾與連動,這次練習我在不同層面的思考:


  • 任務一 讓我練習如何在「數據看似衝突」時,透過渠道 vs 體驗去做對比拆解
  • 任務三 則是在「短期營收」與「長期留存」之間做權衡,這其實就是 PM 在決策時最常遇到的取捨。

我覺得這些練習幫助我逐漸建立一個習慣:數據不只是驗證,更是一種推理與假設的工具

這是我第 23 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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