從「相關性」中找到「啊哈時刻」
此次練習背景始於一個強烈的數據信號：
這是一個潛在的「啊哈時刻」。「在註冊 7 天內，主動建立『第一個自訂播放清單』的用戶，其 30 天後轉為付費訂閱者的機率，是其他用戶的 5 倍。」
身為 PM，第一個任務不是盲目的慶祝，而是去詮釋「為什麼」。
- 從用戶心理與用戶行為提出假設： 這不只是聽音樂，這是一種「投入 」。
- 當用戶花時間建立清單時，他們在心理上將這個 App 變成了「自己的」，創造了「專屬感」和「捷徑」，因此黏著度更高。
- 立定行動計畫： 建立 A/B 測試來證明「引導建立清單」這個動作，能導致轉換率提升。
- 對照組 (Control)： 維持現狀，不主動引導。
- 實驗組 (Experimental)： 為了降低摩擦力，我們設計在用戶聽完 10 首歌後，「自動」為他們生成一個播放清單範本。
解讀「好壞參半」的複雜數據
A/B 測試上線的四周後，實驗報告出爐了，但結果非常棘手：
如何根據數據詮釋？
從一個複雜的用戶故事開始思考與敘述
乍看之下，主要指標失敗了，但深入分析次要指標，可以看到一個「兩極化」的故事：
- 實驗是「有效」的： 自動建立播放清單這個功能，成功讓更多人建立了播放清單 (10% -> 35%)，而且這些人的 7 天留存率也顯著提升了 (+4%)。這證明了我們的核心假設—「播放清單是個寶藏」。
- 實驗是「有毒」的： 但是，App 卸載率也顯著上升了 (+5%)。這強烈暗示，我們「自動建立」的方式侵入性太強。
- 核心洞察： 自動建立播放清單可能取悅了一群用戶（留存率上升），但同時惹惱了另一群用戶（卸載率上升）。
- 這兩股力量相互抵銷，導致我們的主要目標「付費轉換率」看起來持平。
- 實驗並沒有證明「播放清單」是錯的，但證明了「自動建立」是個糟糕的執行方式。
如何制定下一步決策？
我們不能放棄這個方向，但必須改變 or 迭代「機制」。
- 失敗的迭代： 想把觸發時機從「10首歌」改成「3天」。
- Genimi給的挑戰： 「如果用戶 3 天後還是被自動塞了一個他不喜歡的清單，他難道不會一樣生氣嗎？」
- 更聰明的迭代（最終方案）： 被這樣提問，我頓時領悟到，沒錯，問題不在「時機」，而在「機制」。因此我想到，迭代方向應該要把控制權還給用戶。
- 新實驗計畫： 從「自動建立」改為「主動推薦」。
- 例如，在用戶註冊三天後，推送一張卡片，顯示「根據你的聆聽紀錄，我們推薦這 20 首歌，點擊一鍵建立你的專屬清單」。
策略溝通：將「失敗」包裝成「最有價值的學習」
最後一關，是如何向質疑的主管捍衛這個迭代計畫。
情境： 主管提出，「主要指標失敗了，卸載率還上升了。為什麼我們還要繼續浪費資源？」
可以嘗試用以下框架進行回報
- 誠實透明
- 重新定義「失敗」
- 強調正面訊號
- 提出清晰的下一步
最終的數據洞察報告：
主管，你說的沒錯，這次實驗的主要指標『付費轉換率』並沒有顯著提升，而且我們確實觀察到卸載率上升了 5%。
但這份報告反而是我們最有價值的學習。數據清楚地顯示，這個實驗在「策略方向」上是絕對成功的：
- 我們的 7 天留存率顯著提升了 4%。
- 被引導用戶建立播放清單的比例提升了 15%。
這證明了「引導用戶建立播放清單」確實是提升留存的關鍵。而卸載率的上升，也精準地告訴我們為什麼主要指標沒有提升：因為我們「自動建立」方式侵入性太強，惹惱了一部分用戶。
因此，我建議的下一步不是放棄，而是進行一次更聰明的迭代：從「自動建立」改為「主動推薦」。
我們將在用戶註冊三天後，推薦 20 首歌曲讓他們「自行選擇」加入清單。
這樣做，我們預期能保留這次實驗所有的好處（高留存率），同時消除所有壞處（高卸載率），從而真正推動付費轉換率的提升。
總結
這次完整的練習，讓我學到了資深 PM 如何處理模糊且不如預期的數據。
資深 PM 的工作不是在數據面前「放棄」，而是在數據中「學習」，並將「失敗的實驗」轉化為「更聰明的迭代」，最後用一個有說服力的故事，來推動產品策略繼續前進。
這是我第 44 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💪
