🧩產品設定：線上語言交換平台
- 核心功能：
- 用戶可以免費配對，每天限 1 次 10 分鐘語音對話
- 付費用戶可享無限次配對、AI 錄音筆記、專屬語伴匹配(幫他找到固定或高度匹配的語伴，而不是每天隨機配對不同的人。)
- 商業模式： 月訂閱制
- 近期產品更新： 新增「AI 對話分析」功能，付費用戶可獲得口說評分與建議
任務一：數據矛盾拆解（多維度觀察）
最近數據顯示：
- 日活（DAU）上升 15%
- 平均對話時長下降 20%
- 付費轉換率持平
請回答：
- 你認為造成「對話時長下降」的可能原因有哪些？
- 如果只能拆 2 個分群來驗證，你會選哪些？為什麼？
- 這是「好成長」還是「壞成長」？請說明判斷依據。
造成「對話時長下降」的可能原因
我會先確認下降的族群是新用戶、免費用戶還是付費用戶，因為不同族群的原因與解法會不同新用戶 / 免費用戶：
- Onboarding 引導不足，未收集到足夠偏好資料，導致配對不精準，對話容易提早結束
- 語音體驗問題（延遲、斷線）降低意願
- 每次配對到的夥伴品質或談話主題不合適，導致快速跳出
付費用戶：
- 無限次配對反而讓用戶更頻繁跳人，平均時長下降
- 專屬語伴匹配體驗不佳，沒有達到「越聊越熟」的效果
GPT 補充
GPT 提出一給很酷的腳度，可能是付費用戶數成長太快，匹配池不足，導致配對品質下降
在這樣的前提下，確實使用者留存以及現有用戶之品質也會影響匹配池
兩個優先拆解的分群
我會選：
- 付費用戶（有無使用專屬語伴匹配）：驗證專屬語伴的精準度與對話時長的關係
- 高 vs 低配對次數用戶
- 如果高配對次數的用戶對話時長普遍短，代表匹配精準度有問題
- 如果低配對次數但時長也短，代表內容或技術體驗需要改善
判斷是「好成長」還是「壞成長」
我認為這是 壞成長，因為 對話時長是核心價值指標，下降可能影響留存率、回訪率與付費轉換
GPT 補充
- 如果 DAU 成長主要來自「淺層體驗的新用戶」，那實際上帶來的營收價值不高，甚至會稀釋長期黏著度
以數據的角度，表示如果太專注 DAU 會有什麼影響，從這點不只可以學到太專注於 DAU 的影響，也可以學習在分析或是想要以數據角度說服他人時，舉例如果太過專注 XXX 將會有何影響
任務二：跨部門假設驗證題
行銷部說：「最近我們加大了學生族群的折扣投放，才帶動 DAU 成長。」
產品部說：「不對，是因為我們上週上線了『AI 對話分析』功能，吸引用戶回流。」
請設計一個簡單的驗證計畫，回答：
- 你會先看哪 2 個指標來判斷是哪個因素造成？
- 驗證需要觀察多長時間？（時間窗怎麼選）
- 如何避免把兩個事件的影響混在一起？
你會先看哪 2 個指標來判斷是哪個因素造成？
我認為行銷和產品影響的族群很不同，因此我認為年齡分群可以直接檢視兩個部門的成效
- 進行分群：大學生年齡區間以及非大學生年齡區間且有使用過 AI 對話分析的用戶
- 分群 DAU & 使用時長：大學生 vs 非大學生，確認行銷投放效果
- AI 對話分析功能使用率 + 回流率：觀察回流用戶中，有多少人因新功能而回來
驗證需要觀察多長時間？（時間窗怎麼選）
我認為要看公司想要達成指標，是 DAU 持續成長還是付費轉換成效？
我假設是付費轉換成效
- 藉由過往數據瞭解免費用戶轉換為付費用戶的平均週期為何
- 以 付費轉換的平均週期 作為觀察窗口，例如 14 或 30 天，確保能看到從回流到付費的完整行為鏈
如何避免把兩個事件的影響混在一起？
- 清楚標記「下載來源」和「功能使用行為」，建立 cohort 分群
GPT 補充
如果行銷和產品上線時間重疊，可用 對照組：只投放廣告但沒有 AI 功能曝光的區域，用來比對差異
我沒想過上線時間重疊這件事，我只有想到兩個 ta 很不一樣，因此只要專注於個別 ta 的成效驗證，但實際上，如果真的重疊上線了，怎麼要辨識成效，在 GPT 的補充，我學習到了，也體悟到對照組的重要性
任務三：策略模擬題（決策兩難）
公司只允許你做一件事，請在以下兩個方案中選一個：
- 加碼行銷投放，鎖定學生族群：計再拉高 DAU 10%，但成本增加 20%
- 投入開發「多人群聊語伴」功能：計提升平均對話時長 15%，但需 2 個月才能上線
請回答：
- 你會選哪一個？為什麼？
- 短期 vs 長期，分別會影響哪些指標？
- 如果高層質疑你選的方案「回收太慢」，你會用什麼數據說服他們？
選擇與理由
我會選擇 投入開發「多人群聊語伴」功能，因為：
- 它直接影響核心價值指標（對話時長），提升體驗的同時也有助於付費轉換
- DAU 的成長如果不帶來更深的使用行為，會是無效流量，長期不利於留存
短期 vs 長期，分別會影響哪些指標？
- 加碼行銷投放
- 短期影響：新客成長、DAU 上升
- 長期影響：若轉換不佳，長期留存可能下降
- 多人群聊語伴
- 短期影響：短期指標持平
- 長期影響：對話時長上升、留存率提升、付費轉換率提升
如果高層質疑你選的方案「回收太慢」，會用什麼數據說服他們？
- 先證明對話時長與付費轉換的正相關
- 拆 Scope 快速上線 MVP，用最小功能集驗證效果
- 先證明對話時長與付費轉換的正相關（用現有數據或小規模測試）。
- 提供 回收期模型：用預估提升的留存率和付費率計算 ROI，明確告訴高層「預期 X 個月回收成本」
我的學習
今天的練習讓我更清楚「指標之間的衝突」不只是數字的問題，而是背後用戶行為與產品策略的反映。我特別學到三件事：
- 分群的重要性：在過去的練習中已經了解分群的重要性
光看總體指標很容易誤判，拆成新/舊用戶、付費/免費用戶，甚至看功能使用行為，可以更快鎖定問題來源 - 短期數據 ≠ 長期健康
DAU 成長不一定是好事，如果對話時長和留存下降，可能只是拉來一群沒有深度使用的新用戶，對營收幫助有限 - 決策要能量化回收
「回收太慢」不只是直覺問題，必要時需要用數據預估 ROI、回收期，讓決策更有說服力，這是我之後要加強的能力
這次的練習不僅讓我檢查了假設與分群思維，也練習了如何用數據說服高層，把產品策略與商業結果連結起來，讓分析更有實戰價值
這是我第 26 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💪
