無名星人4308
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由新到舊
當 B2B 專案管理工具的週活躍用戶 (WAU) 無預警下降 10% 時，該如何釐清問題？本文將引導你從數據下跌的迷霧中，學習資深 PM 的價值：建立有結構、有優先級的「偵錯框架」。透過層層拆解，從「在哪裡」到「為什麼」，最終驗證規模並制定行動方案，有效解決問題並預防未來發生。
面對「點子過多、資源稀缺」的甜蜜負擔，本季目標為「提升MAU增長」。本文將展示如何透過「預期總體效益 = 預估觸及用戶 (Reach) % × 預估影響力 (Impact) %」的公式，客觀比較不同功能選項，並結合開發時程限制，制定季度路線圖。這是一次關於數據思維升級與決策框架的練習。
本文嘗試以一位外送平臺產品經理的視角，闡述如何從釐清商業目標「提升平均客單價 (AOV)」出發，透過數據分析找出「多人訂單」的潛力，深入同理用戶痛點，設計出「揪團功能」，並建立有層次的商業論證與成功指標。強調數據不僅用於驗證，更是發現機會的關鍵，並指出成功產品來自「數據洞察」與「用戶同理心」的結合。
在 AI 浪潮席捲而來的今天，我們一邊享受著前所未有的效率，一邊也懷揣著被取代的隱憂。最近，我有幸參加了一場由新北市青年局舉辦的AI 破浪者論壇，三位講者— 林上哲、李婷婷與尹相志— 從不同角度切入，不僅分享了實用的技巧，更引領我們深入思考：當執行的苦工交給 AI，身為人類的我們，還剩下什麼？
這
在第一篇曼報討論了拍賣行的商業模式與競爭格局，而我也藉此寫了一篇啟發：解構天價拍賣：一場精心設計的人性遊戲，與品牌護城河的啟示
在第一篇文章的最後，曼報丟出了 4 題有趣的思考題，透過本文我想分享我粗淺的想法！
最近訂閱了《曼報 Pro》，開啟了第一篇文章，第一篇：解碼拍賣行的商業模式，覺得很新奇也很有趣，因此想要隨手記錄自己觀察到的啟發
當YouTube首頁用戶平均觀看時長在72小時內無預警下降12%時，身為推薦演算法PM該如何系統性地偵錯？本文分享了運用「What -> Where -> Why」偵錯框架，層層拆解問題、建立分析模型，並提出基於數據的精準假設，最終找出潛在的策略轉向或用戶行為改變。
這次練習的場景是：假設我是某電商購物網負責結帳流程的 PM，在上週末 「購物車完成率」無預警地下降了 15%，不僅是一個數字，它代表著上萬筆交易的流失，以及對公司營收的直接衝擊。
這種高壓時刻，PM的價值不在於立刻給出答案，而在於提出一個清晰、有條理的「偵錯計畫」，帶領團隊從混亂中找到方向。
一、背景與問題
假設我是一位剛加入 Substack 的產品經理。
Substack 是一個讓創作者 (Writers) 能輕鬆建立電子報、並讓讀者 (Readers) 訂閱的平台。創作者可以選擇免費或付費的模式，讓內容生態得以自然成長。如何從中定義北極星指標和拆解，本篇將會一一解析
如果說上一篇 Vivi 的分享為我們點燃了「從需求出發」的火花，那麼 Peggy 的分享，則是給了我們一張如何讓這火花燎原的精細地圖。
同樣是為了解決工作效率問題而與 AI 協作，Peggy 卻將這段旅程拆解得如同專業的軟體開發專案，其嚴謹的階段劃分與「精益求精」的精神，讓我印象無比深刻～
