情境
你現在是冥想 App「Calm Mind」的產品經理。你們的商業模式是訂閱制，因此用戶的長期留存 (Retention) 是產品成功的關鍵。
為了評估產品的健康度，分析師給了你一張「月留存率同類群'組圖」。這張圖顯示了不同月份加入的新用戶，在接下來的幾個月裡，有多大的比例會繼續使用 App。
【Calm Mind App - 月留存率同類群組圖】
一、背景：平緩的留存曲線
對於訂閱制 App 而言，留存率就是生命線。根據圖表，在 2025 年第一季，產品用戶留存曲線呈現出一個典型但令人不安的模式：首月流失超過 60%，並在第 4 個月後穩定在 15% 左右的低點。
這意味著，儘管我們持續獲取新用戶，但產品的核心價值並未被有效地轉化為用戶的長期習慣。
這次的練習會著重在如何拆解留存率平緩的分析，以及如果有異常數據，該如何進行拆解、分析、洞察和後續行動？
二、數據中的信號：一條突然上揚的曲線
在對第二季度的數據進行分析時，一個顯著的異常
【Calm Mind App - 月留存率同類群組圖】
從上圖可見，自 4 月份的用戶群 (April Cohort) 開始，整條留存曲線發生了決定性的上移。
- 首月留存率：從平均 35% 躍升至 45%。
- 長期留存率：到第 4 個月時，1-3 月的用戶平均只剩下約 15%，但 4 月份用戶的留存率高達 28%，幾乎翻倍。
這不是微小的優化，而是一次結構性的改善。
立刻意識到，在 3 月底到 4 月初這段時間，產品內部一定發生了什麼關鍵的改變。我的第一個問題是：「那段時間，我們上線了什麼？」
根據數據可以初步假設，一定是有什麼新的功能上線或是優化，才會導致留存曲線上移，在這樣的前提之下，我認為找到關鍵的功能使用率 or 使用率較高的功能，將可以幫助團隊定位後續的優化方向，亦可以描繪出更具體的 TA 輪廓，找到產品的定位。
三、洞察：找到產品的 Aha! Moment
情境補充：在追問之下，團隊成員說明：「我們在 4 月初上線了一個重大改版，推出了『引導式冥想計畫 (Guided Programs)』功能，讓用戶可以跟隨一個為期 7 天或 14 天的完整課程。」
此改版與之前讓用戶在內容庫中自由探索不同，這個功能為用戶規劃了為期 7 天或 14 天的結構化課程。
此功能與留存率關係的核心假設：
「引導式冥想計畫」的成功，關鍵在於它有效地幫助用戶跨越了「建立習慣」的門檻。它透過降低選擇的摩擦力，並提供明確的進度感，將一次性的「體驗」轉化為每日的「儀式」，從而大幅提升了長期留存。
這個功能，很可能就是能讓用戶真正體驗到產品核心價值的 Aha! Moment。
四、行動計畫：驗證洞察，並將其規模化
一個好的洞察，需要一個紮實的行動計畫來將其價值最大化。
因此下一個課題：我會規劃哪 2 個後續步驟，來驗證假設，並擴大這次的成功？
我的下一步分為兩個階段：
第一階段：深度驗證與歸因 (Validate & Attribute)
首先，我們必須 100% 確認成功就是來自『引導式冥想計畫 (Guided Programs)』功能。
- 用戶行為關聯分析
- 深入分析 4、5 月份的用戶數據，對比「有使用引導式計畫的用戶」和「未使用該功能的用戶」之間的留存率差異。
- 如果前者顯著高於後者，假設就得到初步驗證。
- 新用戶採納率分析
- 追蹤新用戶中有多少比例的人使用了此功能，並分析他們發現此功能的關鍵路徑。
- 這能幫助我們優化入口，讓更多人體驗到這個「神奇功能」。
第二階段：擴大成功與個人化 (Scale & Personalize)
在驗證假設後，將迅速行動，將這次的成功擴大到所有用戶。
- 面向舊用戶的激活計畫：設計一個的行銷活動 (In-app Campaign)，向存量用戶介紹「引導式冥想計畫」，鼓勵他們重拾冥想習慣。
- 個人化推薦： 舊用戶已有的數據，為他們推薦更個人化的冥想計畫（例如，針對「焦慮」或「專注力」主題），而非千篇一律的入門課程，從而提升功能的吸引力與完成率。
搭配對應的數據指標進行後續觀察
- 新舊用戶的引導式冥想計畫 (Guided Programs)功能參與率
- 新舊用戶在使用引導式冥想計畫 (Guided Programs)功能的使用率與完成率
- 新舊用戶的引導式冥想計畫 (Guided Programs)功能續用率
以上，可以看得更清楚、具體，關於引導式冥想計畫 (Guided Programs)功能對用戶的影響
五、結論：從功能開發到「習慣養成」的思維轉變
這次的數據分析練習讓我意識到，產品開發的思維轉變。
目標不應僅僅是提供「功能」，而是要設計幫助用戶「養成習慣」的機制。留存曲線的上揚，不僅是一個功能的勝利，更是「以用戶行為科學為核心」的產品策略的勝利。
Genimi 給我的回饋與深度思考建議
一，讓分析更「可衡量 (Measurable)」
你提出了一個絕佳的假設核心：「培養習慣」
- 深度思考問題： 我們該如何用「數據」去定義一個用戶已經「養成習慣」了？如果無法定義，我們就無法衡量，也無法優化。
- PM的下一步： 可以跟數據分析師合作，定義一個「習慣養成指標 (Habit Metric)」？
- 例如，我們可能會發現，只要一個新用戶在前 14 天內完成了 5 次冥想，他/她在三個月後的留存率就會暴增。
- 這個「14天內完成5次」就變成了我們北極星指標之下，一個非常重要的「領先指標 (Leading Indicator)」。
- 這個個思考會讓你從「留存率」這個落後指標，轉向去關注更能指導日常工作的領先指標。
確實我只有提到概念，但沒有一個 benchmark 幫助我更具體和有方向的驗證後續的行動，所以如同 Genimi 的建議，關鍵可以先定義何謂「養成習慣」以及 PM 是如何定義這件事？這些都是直得思考的議題
二，驗證計畫很周全，可以挑戰「因果關係 (Causality)」
雖然我提出要分析「使用計畫的用戶」和「沒使用的用戶」的留存差異。
但一個挑戰會是：會不會是那些本來就比較有毅力、更可能留存的用戶，才更傾向於去使用這個「引導式計畫」呢？（這在數據分析上稱為「倖存者偏差」或「選擇偏差」）
- 深度思考問題： 除了「引導式計畫」這個功能本身，在 4 月份，還有沒有其他我們沒注意到的事情發生？
- 怎麼做？
- 交叉比對： 找行銷團隊，問他們：「我們 4 月份的廣告投放管道、用戶來源有沒有改變？」也許我們只是剛好在 4 月獲取了一批更高品質的用戶。
- 排除變因： 問營運團隊：「我們 4 月份有沒有做大型的推播 (Push Notification) 活動或優惠？」
- 真正的 A/B Test
- 為了真正驗證因果關係，最嚴謹的方法其實是對「未來所有的新用戶」進行 A/B Test：一半的人看得到這個功能，一半的人看不到。
- 如果幾個月後，看得到功能的那組留存率依然顯著更高，那這個功能的價值就得到了鐵證。
這個概念有在我腦袋閃過，但我覺得 Genimi 給的建議更加具體，可以和跨部門多詢問，讓自己有更多資訊，同時可以用實驗讓自己更加有根據驗證結果，展現 PM 科學家精神：大膽假設，但要用最嚴謹的方式去求證，排除所有可能的干擾項。
這是我第 37 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💪
