當老闆提出「優化電商營收」這個模糊但關鍵的需求時，我不再像過去一樣急著跳入解法。本文紀錄了我如何運用數據思維，並將 AI 視為專業的數據分析顧問，從拆解營收公式開始，一步步聚焦到產品團隊可施力的「轉換率」槓桿點。
情境：當老闆拋出「優化營收」的大哉問
- 現況： 電商營收持續下滑。
- 需求： 老闆希望產品團隊能從「產品角度」提出優化營收的解決方案。
如果以過往的思維，我可能會立即打開電商平台，憑直覺開始檢視設計、流程，然後直接「跳到解法」。
但這次，我的數據思維練習發揮了作用。我腦中響起的第一個問題不是「要做什麼？」而是「現況具體是什麼？」
為什麼營收下滑？是哪裡出了問題？如果找到問題，產品團隊（Product Team）的角色又該是什麼？這個思考的轉變，再次印證了「找對問題、定義問題」的絕對重要性。第一步：用數據思維拆解「模糊」，找到產品槓桿點
老實說，即使知道要定義問題，我一開始還是有些茫然。因此，我選擇了最直接的方式：請教 AI。
我的提問很簡單：「目前電商平台營收下滑，若要找到原因並透過產品思維解決，第一步該怎麼做？」
AI 給了我一個關鍵的起點：拆解電商營收公式。
營收 = 流量 (Traffic) × 轉換率 (Conversion Rate) × 客單價 (AOV)
有了這個框架，我開始分析產品團隊的施力點：
- 流量： 雖然需要數據驗證，但這主要屬於行銷團隊範疇。
- 客單價： 這更偏向行銷活動與品類開發團隊的範疇。
- 轉換率 (CVR)： 這顯然是產品團隊最能發揮價值、透過優化使用者體驗來直接影響的核心領域。
就這樣，一個模糊的「優化營收」問題，被具體聚焦為「產品團隊應如何提升轉換率？」
第二步：AI 輔助分析，從「假設」與「維度」中挖掘洞察
鎖定「轉換率」後，我需要數據來找出問題到底發生在哪個環節。
我選擇直接查看 GA4 的轉換漏斗數據，並鎖定「今年 9 月」與「去年 9 月」進行對比分析。(選擇 9 月是為了避開雙 11、雙 12 等大型促銷活動，排除極端值對數據的干擾。)
接著，我做了下一個嘗試：我將這兩份數據下載後，直接丟給 AI 進行分析。
我請 AI 幫我找出這兩年數據的顯著變化。
但更關鍵的是，過程中，我沒有因為 AI「給我答案」而直接採取行動，反而，我會主動提供了幾個「假設」和「分析維度」（例如：新舊客的差異），來引導 AI 聚焦問題。
對我來說，自己會有這樣的舉動，也是因為過往有練習數據思維，意識到自己必須要練習用多種思維看待問題，才有機會從中挖掘更深。
第三步：AI 是分析師，但 PM 才是「做決策」的大腦
在與 AI 一連串的對答過程中，我逐漸定位了漏斗中流失率最高的環節。
我很享受這個「與 AI 討論」的過程。我會不斷和 AI 探討：「如果我們發現流失率來自 XXX，我可以如何再往下深挖？」、「為什麼是 A 論點而非 B？，過程中是否有我們都漏看的部分...等。
AI 提供了很多分析方向，但它不一定是全對的。AI 的價值在於提供一個「從模糊到具體」的路徑，但 PM 必須扮演那個關鍵的決策者。
在整個資料分析的過程中，我體悟到 PM 與 AI 協作的關鍵心法：
- PM 必須清楚知道「目標」與「原因」： 唯有如此，才能用精準的自然語言，讓 AI 產出你需要的分析。
- PM 須建立「假設」與「維度」： AI 可以處理數據，但「要從哪些角度分析？」這需要 PM 的產品敏感度（Product Sense）來主導。
- PM 應具備「批判性思維」： 必須不斷質疑 AI 給予的建議與結果，確保方向沒有偏誤。否則，很可能被 AI 帶著走。
結語
AI 可以是顧問，可以回答各種問題、給很多方向，但領導與決策永遠是 PM 的職責。
請 AI 輔助思考並不可恥。但不要忘記 PM 的核心職責之一就是「領導」與「做決策」。
可以將 AI 想像成一位非常專業、反應極快的資料分析師或顧問。他可以幫忙執行繁瑣的分析、提供多元的視角，但「方向要往哪裡走？」、「應該分析、回答什麼問題？」、「最終的解法是什麼？」、「資源該如何排序？」...等，些決策，終究需要 PM 憑藉著對商業的理解與 Product Sense 來定案。
對我而言，這是一次從模糊定義問題、提出解法、到項目優先序的完整實戰演練。這段經歷給了我極大的鼓舞，也讓我更有動力繼續在數據思維這條路上前行。
以上，我想特別紀錄與分享，然後更有動力繼續培養和練習數據思維啦～我們下次見 👋 這是我第 47 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💪
