🎯 產品背景
這是一款 線上健身課程 App，
核心功能：
- 免費用戶：每天可觀看 1 堂課程，部分影片有廣告
- 付費用戶：無限制課程，包含「個人化訓練計劃」與「教練即時回饋」功能
進階題 1：指標延伸與隱性問題
假設公司在推出 15 分鐘精華課程後，數據顯示：- 課程完成率提升 30%
- 退款率下降 10%
- 但 單課程平均學習時長下降 25%
👉 請問：
- 這樣的數據組合，可能隱藏了什麼問題？
- 你會如何判斷「完成率上升」是真改善，還是只是被「課程變短」影響的假象？
這樣的數據組合，可能隱藏了什麼問題？
因為是精華課程，用戶可能只聚焦在短版課程，而對完整課程失去興趣，學習時長下降幅度達 25%，代表並非個別現象，而是大多數用戶的共同行為。
這會衍生出幾個風險：
- 內容分佈不均衡：完成率可能高度集中在短課程，造成長課程乏人問津
- 供應端的流失：對專業講師而言，如果長課程的價值感降低，他們可能質疑在平台上的效益
- 續訂率依賴性：需驗證「精華課程完成率」是否與續訂率成正相關，否則只是「短期數據好看」的假象
GPT 補充
👉 補充：可以強調 「用戶的學習深度」被稀釋，也就是雖然完成率高了，但他們真正吸收的知識可能更少，會影響品牌長期價值
這段 GPT 的補充聚焦在行為帶來的影響性，這個思考維度、切角是我沒有想過的，確實如果學習深度被稀釋，雖然用戶看了很多影片，但知識非常碎片，久了可能會覺得學習無效，反而會影響品牌
會如何判斷「完成率上升」是真改善，還是只是被「課程變短」影響的假象？
- 完成率分層對比：分別觀察短課程與長課程的完成率
- 如果長課程完成率也提升，代表精華課程的推出有助於整體學習
- 若僅短課程提升，則屬於假象
- 點擊偏好分析：比較短課程 vs 長課程的點擊率，判斷用戶是否「過度傾向」短課程
- 時間序列追蹤：持續追蹤不同時段的完成率，若短課程完成率在缺乏新內容時快速下降，代表平台依賴單一形式內容，不利於長期
GPT 補充
👉 補充：可以提出 「學習深度指標」（例如：單用戶平均觀看分鐘數、跨課程完成數），用來驗證用戶是不是真的有更高的學習投入，而非只是被「短影片」吸引
我認為這樣的思考角度很有趣，因為當題目詢問是否為短期假象，我認為身為分析者，可以試著反過來思考，何謂深度學習的行為，當對於深度學習相關指標皆羅列出來，就可以藉此驗證題目想要驗證的東西了
進階題 2：產品設計與商業模式衝突
高層提出新方向：「如果短版課程反應很好，未來可能只推短課程，因為用戶比較容易完成。」
👉 請問：
- 這樣的策略對 短期營收 和 長期品牌價值 會帶來什麼影響？
- 如果你是 PM，要如何說服高層不要走「只推短課程」這條路？
這樣的策略對短期營收和長期品牌價值會帶來什麼影響？
短期營收
- 短課程的高點擊率與完成率，可能帶來短期轉化提升
- 但除非講師自帶流量或內容差異化，否則短課程很容易被社群平台的免費短影音替代
- 成本考量：短課程可能需要大量更新（保持新鮮感），成本其實更高，但回報有限
- 營收風險：付費誘因不足，用戶可能認為「這些短影片在 YouTube 也找得到」
長期品牌價值
- 用戶可能困惑平台定位：「是專業健身課程平台，還是短影音社群？」
- 對專業講師而言，過度壓縮課程時長會降低教學深度，可能導致供應端流失
- 品牌價值可能從「專業教學」退化為「娛樂短片」，削弱長期黏著度與信任感
如果你是 PM，要如何說服高層不要走「只推短課程」這條路？
- 數據驗證：提供短課程「完成率/點擊率」與「付費轉換率」的交叉數據，證明短課程帶來的付費提升有限
- 替代方案：提出「短課程作為引流，長課程作為轉化」的模型。例如：看完精華課程後，推薦對應的長課程並附折扣碼
- 品牌定位：強調平台的差異化在於「專業內容」，若只做短課程，會直接與免費社群平台競爭，風險極大
進階題 3：跨部門影響與資源優化
假設公司只有有限資源，可以選：
- 行銷部：投放廣告吸引新用戶體驗「短版課程」
- 產品部：投入資源開發「AI 陪練」功能
👉 請問：
- 你會如何在「拉新」與「深度體驗」之間做取捨？
- 你會選擇什麼指標來說服公司，這個資源分配最合理？
如何在「拉新」與「深度體驗」之間做取捨？
我會根據現在的數據以及公司的目標，進行綜合評估
- 若公司當前 新用戶增長停滯，就應優先支持行銷部，確保平台基數擴大，否則再好的功能也缺乏用戶體驗
- 若新用戶穩定，但 留存/付費轉換低，則應優先開發 AI 陪練功能，改善產品的核心體驗，提升長期價值
- 假設公司都想要做，我認為這兩個方向亦相輔相成，讓行銷廣告主打「短課程快速上手」吸引用戶，產品端用「AI 陪練」提升專業價值，形成拉新 + 留存的閉環
會選擇什麼指標來說服公司，這個資源分配最合理？
- 拉新（行銷部）：新客成長率、新客留存率、
廣告獲客成本（CAC）、新客付費轉換 - 獲客成本 CAC 是我原先沒有想到應該要一起關注的指標
- 深度體驗（產品部）：長期留存率（30 日、90 日）、單用戶平均時長、付費轉換率、續訂率
GPT 補充
👉 補充：你可以提出 LTV/CAC（用戶終身價值 ÷ 獲客成本） 這個更高階的指標，用來評估到底是「砸錢拉新」還是「優化體驗」比較划算。這是能打動高層的財務語言
GPT 提出的更高階指標，是我沒有想到的，確實直接從價值和成本，直接比較「以財務角度」更容易說服高層
LTV / CAC 價值：每花 1 塊錢帶來的新用戶，能不能在用戶全生命周期中「賺回超過 1 塊錢」？比值越高，代表商業模式越健康、成長越可持續
我的學習
這次的練習很特別，更貼近實務會遇到的狀況，面對不同部門、公司想要達成的目標，有不同衝突、想法時，PM 可以怎麼決策、權衡，每個數據背後帶來什麼價值，哪些行動該做 or 不該做，我認為這都是 PM 的課題，透過這次的練習，會感受到自己在有些地方的論述，還停留在「數據驗證」層面，GPT 建議可以再多補充指標設計 / 財務影響 / 品牌定位，透過後續反覆練習，自己會前往下一層次的 PM
這是我第 25 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💪
