【Day 20】數據思維升級計畫:健身習慣追蹤 App,AI 與數據如何提升用戶運動黏性?(上)

更新 發佈閱讀 6 分鐘

產品背景

產品類型:健身習慣追蹤 App

功能:運動紀錄、AI 訓練建議、社群分享、付費解鎖專屬課表

我的問題

我想要先釐清,此產品服務,有哪些功能需要付費?或是題目怎麼定義付費率?

GPT 回答:健身習慣追蹤 App

功能設計分為 免費功能 與 付費功能

免費功能

  • 紀錄運動(跑步、重量訓練、瑜伽…)
  • 基礎數據統計(運動次數、總時長、消耗卡路里)
  • 每日提醒與簡單打卡
  • 部分社群功能(瀏覽別人分享,但不能完整互動)

付費功能(訂閱制,每月 $9.99)

  1. AI 訓練建議:根據用戶目標 & 過往紀錄,給專屬訓練計畫
  2. 專屬課表庫存取:完整課表 + 教練影片(免費版只有部分示範)
  3. AI 動作糾正(鏡頭分析姿勢)
  4. 長期健身報告(趨勢圖、成效分析)
  5. 社群進階功能(創建挑戰賽、排行榜互動)

任務一:數據觀察題

你發現最近一個月:

  • 每日活躍用戶(DAU)下降 15%
  • 但付費率卻上升 5%

請回答:

  1. 這樣的數據組合可能代表什麼?
  2. 你會優先追哪些指標,來確認背後原因?

這樣的數據組合可能代表什麼?

  • 付費率 = 當月付費訂閱用戶數 ÷ 當月活躍用戶數
  • 活躍用戶下降,但付費率上升,代表 免費用戶流失速度 > 付費用戶流失,留下來的用戶群體更傾向於付費
  • 也可能代表產品價值感提高,轉換率提升,但免費用戶端的體驗或留存出現問題

你會優先追哪些指標,來確認背後原因?

針對 活躍用戶下降 這件事,進行數據驗證:

  • 免費用戶留存:新用戶 7 日、14 日、30 日回訪率,檢查 onboarding 體驗是否不足
  • 免費功能的使用率與互動率:免費功能是否足夠吸引用戶留下?產品流程是否有摩擦?
  • 獲客管道的成效:追蹤不同流量來源的留存,是否有低質量流量流失
  • 付費用戶轉換比例:區分「新用戶直接付費」vs「免費轉付費」的比例變化,驗證免費用戶流失是否會影響未來的付費轉換

針對付費率提升

  • 付費後,各功能的使用率和互動率:也許可以將其功能下放到免費用戶上,進一步提升其留存和黏著度
  • 好奇免費用戶使用週期,以及使用週期與付費轉換的關係

GPT 建議

可以加入分群的概念,用戶分層分析(新 vs 老、免費 vs 付費),這樣能更精準找出「誰在掉」

任務二:假設推理題

有數據顯示:

  • 使用「AI 訓練建議」的用戶,續訂率高 30%
  • 但只有 25% 的用戶曾經開啟過 AI 訓練建議

為什麼啟用率低?

  • 信任感不足:不確定 AI 能否真正幫助自己,缺少背書
  • 不確定如何使用:功能介紹不清晰,使用者缺乏操作引導
  • 差異化不足:部分用戶已經用 GPT 等工具,不知道平台的 AI 功能差異化在哪裡

為什麼一旦啟用就會明顯提升續訂?

  • 使用體驗超出期待:實際使用後發現能有效改善訓練
  • 個人化程度高:AI 建議切中使用者需求 → 黏著度提升
  • 替代成本上升:用戶一旦養成 AI 訓練習慣,就不容易回到自己規劃

GPT 建議

  • 針對啟用率低,GPT 提供一個新的切角為「功能入口可見度低/摩擦高」的可能性,因為這類功能常被埋太深
  • 針對啟用與續訂,GPT 認為可以多加一句小結語「這顯示功能本身價值極高,但教育與引導不足

任務三:產品設計題

提升 AI 訓練建議的啟用率

設計邏輯

  • 加強功能介紹與引導,透過功能影片、用戶評價背書、流程展示,讓使用者了解「如何用、能帶來什麼價值」
  • 提供免費試用 CTA,降低嘗試門檻

預期改善的指標

  • CTA 點擊率
  • AI 功能啟用率
  • 功能的使用時長 & 黏著度

驗證方法

  • A/B 測試「有 demo/試用」vs「無 demo」,觀察啟用率與新用戶 7 日留存
承接任務二,GPT 有提到「功能入口可見度低/摩擦高」的可能性,因此可以對應再補一個「入口設計」的優化方向,因為這會直接影響啟用率

強化已啟用用戶的價值感

設計邏輯

  • 不只讓用戶被動接收建議,而是能與 AI 互動,提出修改需求(如調整頻率、替代動作)
  • 讓建議更「動態個人化」,提升參與感

預期改善的指標

  • 功能週使用次數
  • 續訂率
  • NPS(功能滿意度)> GPT 補充

驗證方法

  • 追蹤互動型用戶 vs 單向用戶的續訂率差異,驗證互動是否帶來更高的留存
NPS 是我常會忽略的驗證指標之一,另外針對驗證方法也是我沒有想到的,我在做這個題目的時候,我對驗證方法是沒有想法的,我只想到要驗證是否有關,但沒有像 GPT 補充一樣,「追蹤互動型用戶 vs 單向用戶的續訂率差異」

我的心得

  • 避免只看總體數據,要做用戶分層(新 vs 老、免費 vs 付費),這樣更容易找到「誰在流失」
  • 指標拆解要更全面,例如除了轉換率,也可以看 NPS、功能黏著度、客訴數,讓驗證更立體
  • 假設要更全面:除了「功能好不好」,還要檢查「入口設計是否隱藏了價值」→ 功能摩擦點往往是最大殺手

這是我第 20 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💪

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