我思故窩宅
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對稱與留白，各有其美；狗與貓，同樣可愛，
但造化弄人，我終究還是淪為貓奴😂
曾經全力奔跑，如今學會在前進與停歇之間找到平衡。
專注於 行銷 × 數據 × 運營，在資訊洪流中尋找秩序。現在的我，更喜歡窩在家，享受簡單的快樂，讓日常填滿剛剛好的美好。
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這不是冷冰冰的科技知識，而是一場 數據 × 生活 × 腦洞 的狂歡！我們專注於拆解那些讓人「哇靠！」的問題——AI 怎麼顛覆職場？熱門影視背後的商業套路？科技到底是助攻還是攪局？這裡不賣課、不端知識高冷范，我們用爆梗 + 數據思維，讓深奧的東西變得超接地氣又好玩！
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由新到舊
本文深入淺出地介紹了客戶終身價值 (CLTV) 的概念、計算方法以及應用策略，並結合實際案例分析，幫助企業提升獲利能力與長期競爭力。文章涵蓋靜態與動態 CLTV 計算、用戶價值精準診斷、關鍵用戶挽留策略以及槓桿式增長策略等重要面向。
臺灣房市長期受低利率、低匯率政策影響，造成高房價、低薪的困境。本文分析供給、需求、資金、利率等四大因素如何影響房價，並探討央行貨幣政策與景氣循環的關係，以及未來貨幣政策可能面臨的挑戰。
本文深入淺出介紹混淆矩陣及其在用戶留存分析中的應用。透過實際案例，說明如何利用混淆矩陣的四個象限（真陽、假陽、真陰、假陰）以及相關指標來評估預測模型的準確性，並找出提升用戶留存率的策略。同時，也提醒讀者需要注意混淆矩陣的應用陷阱，例如相關性與因果關係、樣本量限制、多象限以及門檻設定和追蹤週期的影響。
本文探討如何利用行為關聯分析提升產品留存率，並以Amplitude Compass為例，說明如何透過數據驅動決策，改善用戶體驗，最終提升轉化率及用戶活躍度。文章重點介紹設定「黃金三角」指標、解讀數據中的PPV和NPV，以及設計「行為驅動」閉環等步驟，並輔以實際案例解析，說明如何應用於不同場景。
本文探討《哪吒2》上映後，全球動畫票房冠軍仍為《阿凡達》的原因。文章分析了《阿凡達》成功的三大關鍵因素：技術革命（3D技術的突破）、票房博弈（重映策略及檔期選擇）、文化符號（成為一種文化現象）。並對比《哪吒2》的成功，點出中國電影需提升爆款邏輯，從現象級進化為經典。
本文探討企業如何真正實踐「Data Driven」，強調數據量大不如有效運用數據重要。透過系統化數據蒐集、精煉洞察、實驗驗證假說、推動企業內部採用及技術文化提升，建立可行且持續優化的數據導向流程，以實現業務實質成長。
在前面幾篇文章中，我們曾不斷強調流量紅利的美好時代已逐漸消退，如今企業面臨的最大挑戰是，怎麼打造一個好的「流量池系統」，從增量策略進化到存量策略，其中，我認為最關鍵也或許是CP值最高的部分，就是如何將「流失使用者（Churned Users）」轉變成「復活使用者（Resurrected Users）
本文強調「使用者留存」對於產品成長的重要性，介紹互動、黏著、留存四大指標如何相互推動增長。針對新用戶、現有用戶及回流用戶的不同需求，提供具體策略，如優化Onboarding體驗、促進黏著度等。留存率的高低直接影響商業成果，建議利用基於行為的數據進行精準分析與調整，幫助企業在激烈競爭中穩定成長。
本篇強調「使用者黏著」對產品成長的重要性。關鍵在於以循環（Loops）方式引導用戶反覆體驗核心價值，並透過互動階梯（Ladd和個人化策略提升黏著度。最後再透過 Retention Curve、Cohort Analysis、Power User Curve 等工具檢驗留存成果，確保用戶真正「上癮」
