背景
你的線上心理諮詢平台提供 1 對 1 視訊諮詢、文字訊息關懷、以及 情緒追蹤日記功能。
近三個月，你發現：
訂閱用戶第二個月流失率偏高（48% 續訂）且 使用情緒日記的用戶續訂率 > 沒有使用日記的用戶，但他們的視訊諮詢使用率普遍偏低。🧪 進階題：流程設計思考題
你發現 日記功能用戶 的黏著度高，但他們不太願意主動約心理師，團隊提議：
在用戶完成日記後，系統會自動推薦 2–3 位心理師，並附上「建議諮詢的理由」。
請回答：
- 你贊不贊成？
- 這樣的改動可能有什麼風險？
- 你會用什麼數據來驗證它是否有效？
限制：不能只用「轉換率」一個指標，要設計至少 3 個不同面向的驗證數據
贊不贊成
我不贊成直接在「完成日記」後一律推薦心理師。原因有二：
- 缺乏情境依據：用戶寫完日記不代表此刻需要諮詢，若推薦與情緒狀態不符，容易造成反感或誤判。
- 詞彙敏感性：直接使用「諮詢理由」等詞，可能讓部分用戶感到被評價或被診斷。更好的方式是正向引導，例如「想要找人聊聊嗎？」或「有人想聽你說」。
風險
- 心理壓力導致流失：若每次寫完日記都被推薦心理師，可能降低日記功能的使用頻率
- 客訴與負評上升：尤其是心理健康領域，用戶對隱私與被評估的敏感度高
- 推薦品質問題：若推薦的心理師與用戶需求不符，會降低信任感，影響後續轉化
驗證數據
- 行為面：日記功能的活躍度（日記日活、連續使用天數）、視訊諮詢轉化率
- 體驗面：推薦後的客訴比例、負評數量
- 留存面：被推薦用戶的 7 日、30 日回訪率與回訪週期變化
GPT 補充一個體驗的指標是我沒想到的：NPS（淨推薦值）變化，如果推薦的不錯且平台有帶給用戶價值，則推薦指數也會因此提升
改進方案
- 先累積至少一週的日記數據，再依據情緒波動與負面情緒指數觸發推薦
- 推薦文案採用正面引導，並附上心理師更多背景資訊（短影片、自介），讓用戶覺得有選擇權
🔢 題型挑戰
快速作答：
如果只能追蹤一個指標來判斷「心理價值」是否提升，你會選什麼？為什麼？
- 選擇：連續 30 日活躍率（rolling retention）
- 理由：心理價值需要長期觀察，用戶若持續使用核心功能（如日記或諮詢），代表平台已成為心理健康日常的一部分
如果只能優化「心理師個人頁面」，你會改哪一個元素，讓用戶更有動機預約？
- 改動：新增雙影片模式（平台拍攝標準版 + 心理師自錄版本）
- 理由：視訊與語氣是心理諮詢信任建立的重要因素，比純文字更有說服力，可提升預約動機。
如果公司想用「AI 分析用戶日記情緒趨勢」來推薦心理師，你會怎麼驗證它是否真的有效？（需列出 A/B 測試設計重點）
- 前置驗證：用歷史日記資料測試 AI 推薦的準確性，由專業心理師評分（8/10 的匹配度需達到 ≥8 分才進下一步）
- A/B 測試
- A 組：AI 情緒分析推薦心理師
- B 組：人工推薦心理師
- 指標：諮詢預約轉化率、用戶回訪率、負評比例、日記日活變化
🎯 額外挑戰（策略排序題）
公司給你以下 4 個功能項目，但只能選兩個優先做，請排序並簡述原因：
- AI 情緒分析與心理師推薦
- 提前預約折扣（鼓勵一次預約多堂）
- 心理師專長標籤系統（用戶可用標籤搜尋）
- 「心理成長曲線」可視化介面（呈現情緒變化與改善趨勢）
限制：排序理由不能只說「直覺覺得比較重要」，必須結合數據驗證思路與長短期影響分析
1️⃣ AI 情緒分析與心理師推薦（短期核心）
- 短期影響：可直接提升心理師預約轉化率，降低用戶匹配成本。對新用戶尤其有效，因為他們缺乏對心理師的熟悉度。
- 長期影響：隨著數據累積，推薦精準度會提升，形成正回饋，提高留存與黏著度。
- 驗證指標：首次預約轉化率、推薦滿意度（調查分數）、被推薦後的 7 日 / 30 日留存率。
4️⃣ 「心理成長曲線」可視化介面（長期核心）
- 短期影響：提供立即的「情緒改善可見化」體驗，讓用戶感到被關注與被支持。
- 長期影響：提升用戶對平台的信任與依賴度，形成長期續訂的心理動機。
- 驗證指標：連續 30 日活躍率、續訂率變化、成長曲線互動率（觀看或分享比例）。
3️⃣ 心理師專長標籤系統
- 短期影響：對於已經有明確需求的資深用戶有幫助，但對新用戶影響有限。
- 長期影響：可提升資深用戶的匹配效率，減少搜尋摩擦。
- (GPT 補充)驗證指標：標籤搜尋滲透率（使用搜尋功能的比例）、搜尋後的預約轉化率（若低於某門檻，代表結果與預期不符）。
2️⃣ 提前預約折扣
- 短期影響：可能提升短期營收，但若心理師檔期不足或匹配不佳，會造成體驗下降。
- 長期影響：需要高度信任感才會一次預約多堂課，因此早期導入效果有限。
- (GPT 補充)驗證指標：一次性預約堂數、取消率、提前預約後的續訂率（評估是否只是一次性促銷效應）。
GPT 補充
除了 GPT 補充的驗證指標之外，我也很喜歡對於我認為可以優先優化 1 和 4的小結有所學習，讓整個敘述更加完整和簡潔
優先 1 和 4
- 結合短期轉化 + 長期留存：1 可解決「用戶不知道該找誰」的短期痛點，4 提供「可見的改善」的長期動力，兩者形成閉環。
- 可互相增強：透過 4 呈現的情緒改善趨勢，可反向驗證 1 的推薦效果，並優化演算法，形成數據驅動的產品循環。
我的心得
因為有上一篇的練習，這一篇我在思考數據時，不會只專注在表層學習到的數據指標，而是會以用戶體驗去思考影響的相關指標為何，也就是說，數據是結果，但怎麼產生結果 or 怎麼與數據產生連結，關鍵會來自使用流程
就像我在思考推薦心理師功能時，我會想到如果推薦的不好或是不斷推薦，我是使用者的話，我會有什麼反應？
- 可能會感到厭煩，不想使用
- 可能會想要留下負評或是問客服怎麼辦
- 不想推薦給朋友使用
以上反應都有自己對應的指標，分別為：回訪率、負評數、推薦指數...等
同時也因為這次是新的類型，且 GPT 也有幫我潤飾我的說法，因此我學到許多更精準的數據表達和可以觀測哪些更多指標！
這是我第 19 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💪
