Issue 1：補貼效率驗證
公司發現「訂單數成長但客單價下降」，懷疑是優惠券發放過多。高層要求你驗證：優惠券是否真的帶動「新用戶成長」，還是只是讓老用戶重複消費？
👉 請回答：
- 你會用什麼數據來拆解「優惠券帶來的新客 vs 老客消費」？
- 如果發現老客依賴優惠券，你會怎麼優化補貼策略？
- 你會怎麼設計小規模實驗來驗證新策略效果？
1️⃣ 會用什麼數據來拆解「優惠券帶來的新客 vs 老客消費」？
- 我會先和行銷端確認近期是否有針對新用戶做專屬推廣，並確認優惠券發放策略
- 接著，撈出客單價下降期間的所有訂單，分析使用優惠券的訂單主要來自新用戶還是老用戶
- 新用戶：首次下單即使用優惠券
- 老用戶：已經有歷史訂單的用戶，再次使用優惠券
透過這樣的拆解，就能清楚看出優惠券對拉新與促活的貢獻比例
2️⃣ 如果發現老客依賴優惠券，如何優化補貼策略
我認為對老客需要進一步分群，例如：
- 回訪週期高：常態性使用產品的用戶
- 回訪週期低：使用不頻繁的老用戶
- 高消費族群：對產品有高付費意願的用戶
針對不同群體，可設計不同策略：
- 回訪週期高 → 提供針對新店家或新活動的優惠，既提升黏著又增加曝光
- 回訪週期低 → 按週期發放優惠，喚醒用戶
- 高消費族群 → 可聚焦會員制或高價值增值方案，減少對優惠券依賴
這樣分群發放能避免補貼過度集中，放大補貼效益，兼顧拉新與促活
3️⃣ 會怎麼設計小規模實驗來驗證新策略效果？
我會將整體用戶取 20% 做實驗：
- A 組：原策略，盲目發放優惠券
- B 組：分群策略發放優惠券
觀測指標：
- 客單價是否持平或提升
- 各群體的回訪率
- 發放補貼成本是否下降
Issue 2：供需不平衡挑戰
1️⃣ 衡量供需不平衡的指標
我會從以下角度衡量：
- 取消來源：平台取消 vs 外送員取消
- 外送員與訂單地理分布：是否距離過遠或集中不均
- 平均每位外送員接單數：是否與用戶訂單量不匹配
2️⃣ 引導外送員跨時段接單
短期解法可分兩個面向
平台端
- 拓展非高峰時段有營業的店家，確保供應
- 推出非高峰活動，如限時優惠，提高訂單量
- 個人化推播，提高非高峰時段訂單曝光
外送員端
- 根據總訂單數設計獎勵機制，激勵外送員在非高峰接單
- 獎勵可固定加成，成本可控，同時減少取消訂單
3️⃣ 與營運部門協作
延伸第二題的回答，定義以下協作策略
- 拓展可跨時段營業的店家，確保供應充足
- 定義離峰獎勵機制，並計算成本效益
- 優化推播，提高非高峰訂單量，使外送員有誘因
Issue 3：會員制 vs 廣告投放的資源分配
1️⃣ 會怎麼設計一個 ROI 預測模型，來比較兩個方案的短期 / 長期效益？
- 會員制
- 短期：測試高頻用戶試用會員制的轉化率
- 長期：提升高頻用戶留存與付費額
- 廣告投放
- 短期：新用戶下載量與首購金額
- 長期：新用戶轉化為黏著高頻用戶，提升平台整體價值
這部分，我還是以敘述比較多，GPT 建議可以從公式下手，
ROI = (新增收入−成本) / 成本，再帶入分析
2️⃣ 數據不足時的優先驗證
我會先驗證 會員制
- 開發快速，可針對高頻用戶測試
- 驗證速度快且價值明確
- 廣告投放雖可快速拉新，但黏著與付費仍需時間觀察
3️⃣ 分階段決策方案
- 先推出會員制入口，觀察用戶試用率與開信率
- 設計簡單優惠，測試轉化效果
- 根據結果，再決定廣告投放策略
- 會員制與廣告投放不衝突，可先驗證內部價值，再放大投放
我的學習
以上是 GPT 針對我的回覆給予潤飾和部分的提醒，但在最終，GPT 針對回答給予的反饋如下
- 補貼策略：可以考慮「LTV/CAC」視角，衡量補貼對新客的邊際價值，避免老客過度依賴
- 透過此可以幫我判斷「花 1 元成本獲得用戶，能賺回多少價值」。比值越高，代表獲客投資越划算
- 這個視角可以分別衡量新客與老客的價值，也可以衡量投放策略，將其規模化，決定是否要持續投入新客以及什麼樣的新客
- 供需不平衡：建議加上 高峰 vs 非高峰的外送員效率指標（每小時完成訂單數 / 每小時可接單數）做動態監控
- 這邊的數據角度維度切得更細，不只以總量視角分析，還將其維度切小，在量體持續成長的前提下，用這樣的維度，可以看清楚問題本質
- 會員制 vs 廣告投放：可加上 實驗設計與分層分析，如 A/B/C 測試不同折扣、不同廣告渠道，增加數據決策信心
這是我第 30 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💪
