🎯 產品背景
這是一款 線上健身課程 App，
核心功能：
- 免費用戶：每天可觀看 1 堂課程，部分影片有廣告
- 付費用戶：無限制課程，包含「個人化訓練計劃」與「教練即時回饋」功能
- DAU 穩定
- 平均課程完成率下降 20%
- 退款率上升 5%
任務一：數據異常診斷（指標連動題）
請回答：
- 為什麼「課程完成率下降」會同時伴隨「退款率上升」？
- 你會先拆解哪兩個分群來驗證？
為什麼「課程完成率下降」會同時伴隨「退款率上升」
付費用戶的核心價值在於「課程體驗」。如果課程完成率下降，代表用戶 參與度與投入感降低，久而久之會覺得「自己不需要這個服務」，因此退款
我認為退款率可能來自兩種典型情境：
- 穩定付費用戶
- 感受不到課程價值（缺乏成效或動機）
- 課程選項不足或重複
- 時間安排不符合生活節奏
- 課程外缺乏額外誘因（例如社群、教練互動）
- 競品（實體健身 / 其他線上平台）更有吸引力
- 剛轉付費的新用戶（或試用轉正式）
- 免費試用後沒有感受到額外價值
- 忘記取消訂閱 → 強制續費 → 用不到就退款
- 預期落差：試用時覺得有趣，但正式付費後覺得內容不值
GPT 補充
這裡可以再考慮「課程難度」因素，有些用戶可能開始時信心滿滿，但發現課程過難/過長導致放棄，進而覺得不值得續訂
這確實是我沒有想到的，因為課程難易度也會影響使用從課程中得到的成就感程度，導致使用者會想要放棄
你會先拆解哪兩個分群來驗證？
- 免費試用轉付費 vs 穩定付費用戶
- 驗證：課程完成率與續訂率是否成正比
- 假設成立：完成率高的用戶，續訂率通常更高
- 課程瀏覽行為分群（單一課程深度學習 vs 多課程淺嘗即止）
- 如果用戶常常「點很多課程但沒完成」，代表平台的課程設計可能過長、過散，導致用戶覺得學不到東西
- 如果大多數用戶能專注完成單一課程，續訂率就會較高
GPT 補充
可以額外拆「課程長度」分群（30 分鐘以上 vs 15 分鐘以下），觀察完成率差異，來驗證課程設計問題。
在我的假設、分群中，有提到時和完成率的關係，確實以產品的角度，可以找不同的課程長度觀測與完成度的相關性，將可以進一步驗證
任務二：心理動機 + 行為觀察題
產品團隊懷疑原因之一是：部分課程過長，導致用戶容易中途放棄。
請回答：
- 這個假設若為真，數據會呈現什麼樣的現象？
- 除了數據，你會怎麼透過用戶行為或訪談來驗證？
這個假設若為真，數據會呈現什麼樣的現象？
- 課程完成率集中在中段掉落：例如大部分用戶在影片 40-60% 處流失
- 課程觀看時間分布異常：多數人「平均觀看 15 分鐘左右」就停止
- 續訂率下降與長課程的高度相關：參與長課程的用戶更容易中途放棄 → 退訂
這部分我並沒有像 GPT 一樣寫得非常具體，我只有透過描述去說明，完成率、觀看時長，但其實應該要如同 GPT 的敘述，要看「完成率集中在中段掉落」以及「課程觀看時間分布異常」
GPT 補充
如果課程過長問題存在，短課程（15~20 分鐘）應該能有明顯更高完成率，這可以作為對照組驗證
我沒有把實驗對照的概念放進回答中，但其實要讓整體敘述或是後續的決策更有說服力應該要多補這件事
除了數據，你會怎麼透過用戶行為或訪談來驗證？
- 質化訪談
- 問用戶「為什麼會中途停下？」
- 收集是否因為課程長度、內容單調、難度過高或時間不符合日常節奏
GPT 補充
- 行為觀察
- 在課程播放中加入「中途互動提示」(例如打卡/小提醒)，觀察多少人跳過或關閉
- 設計 A/B 測試：推短課程 vs 長課程，看用戶選擇比例與完成率差異
看到 GPT 的演示，讓我意識到，其實除了訪談之外，也可以透過更多行爲數據的觀察，或是產品流程的改變，累積對應的數據，進一步找到產品可以優化的方向
任務三：產品策略權衡題
公司希望同時解決「完成率下降」與「退款率上升」問題，目前有兩個方向：
- 推出短版課程（15 分鐘精華版）
- 推出進階陪練功能（AI 即時糾正動作）
請回答：
- 你會怎麼排序這兩個方案？為什麼？
- 短期 vs 長期，分別會改善哪些指標？
- 有什麼潛在風險？
你會怎麼排序這兩個方案？為什麼？
我會優先 推出短版課程（15 分鐘精華版）
因為目前 DAU 穩定，代表已有固定的活躍群體，他們若能在短時間內獲得成就感與正向反饋，會直接提升完成率與續訂意願
補充觀點： 短版課程解決的是「大多數人完成不了課」的核心痛點；而 AI 陪練雖然有價值，但偏向「高階需求」，屬於更小的用戶群體（在乎動作正確性的人），短期拉動力較小
短期 vs 長期，分別會改善哪些指標？
推出短版課程（15 分鐘精華版）
- 短期：課程完成率、課程點擊率
- 長期：續訂率、付費轉換率
推出進階陪練功能（AI 即時糾正動作）
- 短期：單次課程使用時長、功能點擊率
- 長期：付費率（因為這是強付費功能）
有什麼潛在風險？
- 短版課程
- 可能稀釋完整課程的價值 → 用戶只看短版，不再嘗試長課程
- AI 陪練功能
- 使用場景有限：大多數人健身追求「方便動起來」而非「專業姿勢矯正」，若需求不足，可能淪為雞肋功能
GPT 補充
分別針對短版課程以及 AI 陪練功能提出額外的風險
- 短版課程：需避免淪為「內容過度碎片化」，導致訓練效果下降，用戶反而覺得沒用
- AI 陪練功能：技術門檻高，研發成本大，若體驗不佳會直接打擊口碑
這兩個風險分別展示用戶行為以及技術層面的風險考量，也是我沒有想到的潛在風險，另外 GPT 也提到，可以先表示自己的論述是基於什麼論點展開。舉例：最佳做法可能是「先用短版課程提升完成率 → 鞏固基本盤，再推出 AI 陪練作為高階增值功能」
GPT 給的反饋
從 GPT 給我的反饋，我意識到自己漸漸會多看幾個維度以及未來可以加強的方向，包含：
- 會自然用「分群 + 行為 + 假設」去解釋數據
- 未來回答時，可以多補上 「數據驗證的實際指標」（例如：流失點在影片 50% / 平均觀看時長 / 功能點擊率），這樣會更有落地感
- 在策略題的部分，可以多補上「成本 &需求匹配」考量會更完整
我的學習
今天的練習仍聚焦在指標間的連動關係。
一開始看到「課程完成率下降」和「退款率上升」，我直覺知道兩者有關，但透過 GPT 引導去拆解分群，我更能精準定位問題來源，這提醒我在分析數據時，不應只看整體平均，而要深入不同用戶類型。
在 心理動機題 裡，面對「課程過長」的假設，如果僅憑完成率下降，很難斷定真因，還需要搭配訪談以及搜集用戶行為數據去驗證，這讓我意識到數據分析和使用者研究必須結合，才能避免誤判
在 產品策略題 的思考過程中， AI 陪練雖然更酷，但需求面較窄，應該放在長期發展，這讓我再次體會到：產品決策不只是「做什麼」，而是「何時做、先後順序怎麼安排」
這是我第 24 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💪
