🧩產品設定：線上語言交換平台
核心功能：
用戶可以免費配對，每天限 1 次 10 分鐘語音對話
付費用戶可享無限次配對、AI 錄音筆記、專屬語伴匹配(幫他找到固定或高度匹配的語伴，而不是每天隨機配對不同的人。)商業模式： 月訂閱制
近期產品更新： 新增「AI 對話分析」功能，付費用戶可獲得口說評分與建議
這次的練習會聚焦在進階的題目，聚焦在「決策模擬 + 跨部門協作 + 數據推演」，讓題目更有挑戰
進階題 1：付費策略調整模擬
目前專屬語伴匹配的轉換率僅 3%，公司提議調漲價格以維持營收，假設價格提升 20%，預期轉換率下降到 2.5%。
👉 請回答：
- 你會用什麼指標判斷漲價後總營收是否仍成長？
- 如果轉換率下降幅度大於預期，你會如何與行銷、客服部門協作降低負面影響？
- 你會怎麼設計實驗先做小規模驗證？
你會用什麼指標判斷漲價後總營收是否仍成長
我會將群體聚焦在目前已經是付費用戶
用 ARPU（每用戶平均營收） 與 總營收 作為核心指標：
- ARPU：觀察漲價後每位付費用戶貢獻的營收是否上升
- 付費轉換率 + 續訂率：確認漲價是否造成轉換率與留存率下降幅度超過預期
- 總營收：最終指標，驗證「漲價 × 降轉換」的綜合效果是否仍為正成長
GPT 建議
我原本的回答，比較像是提出指標並且敘述原因，但 GPT 的建議是，可以直接引用公式進行說明，以明確用「漲價後總營收 = 付費用戶數 × 新價格」這個簡單公式，直接向高層呈現模擬結果，方便決策
這是我認為 GPT 和我原本的回答，最大差別的地方，我的回答比較分散，但 GPT 的很聚焦，如果我是高層我會很快速的抓到重點，且很容易做聯想，讓一切敘述更有說服力
如果轉換率下降幅度大於預期，你會如何與行銷、客服部門協作降低負面影響
- 行銷部門協作
- 預先投放「漲價前限時優惠」廣告，拉抬短期轉換，刺激用戶提早購買
- 針對高黏著度免費用戶（高回訪 × 長使用時長），提供漲價前升級的折扣券，降低流失風險
- 客服部門協作
- 準備標準話術與 FAQ，主動回應漲價抱怨
- 提供安撫方案，例如一次性折扣、延長會籍、贈送額外功能使用次數
GPT 補充
可以補充「情緒風險監控」，例如追蹤客服投訴量、社群負評數，確保反彈在可控範圍內
情緒風險監控是我第一次碰到的名詞，確實根據發生當下，會需要做出對應的措施，但以長期的角度，如何監控後續效應以及監控哪些指標可以幫助我們衡量，這是我沒有提到、想到的，GPT 再次演示
你會怎麼設計實驗先做小規模驗證
我認為有對應的應變措施不一定會真的留存付費用戶，因為調漲仍是治標不治本
反而會更專注，提升專屬語伴匹配的使用率是否更能夠幫助營收成長，或是在調漲的前提下，加強專屬語伴匹配功能性
- 先看過往數據，了解使用專屬語伴匹配功能與付費轉換/續訂的關係
- 假設使用專屬語伴匹配功能會讓付費轉換提升且持續續訂，則優化大家在使用產品的體驗流程會是更有效的方法
- 實驗：引導使用專屬語伴 vs 沒有引導使用專屬語伴，對於付費轉換的差異
- 實驗組：引導使用專屬語伴，可以在用戶配對成功且完成語音對話 5 次之後，引導使用者適用產品推薦的專屬語伴，並且在推薦的同時，可以讓使用者看到推薦的原因
- 會定義五次是因為產品也需要有相關數據累積，才有辦法做到精準推薦
- 對照組：原流程，未特別引導使用專屬語伴
GPT 建議
GPT 加上「價格 A/B test」，讓整體策略閉環更完整，我沒有想過價格也可以做 A/B test，實驗設計如下
- A/B 測試漲價影響
- 隨機抽取 10-20% 付費用戶，先行調漲 20%
- 對照組維持原價，觀察兩組的付費轉換率、續訂率、總營收變化
- 觀察期至少 1-2 個完整付費週期（避免短期波動誤判）
這樣的實驗可以測試價格對於用戶的影響範疇、幅度有多大，亦可以降低直接調漲帶來的影響
進階題 2：用戶體驗 vs 營收衝突
產品部想限制免費用戶每天只能配對 1 次，誘導更多人升級付費；行銷部則擔心會讓新用戶體驗變差、降低 DAU。
👉 請回答：
- 你會用哪些數據來預測這個限制對 DAU 與 付費轉換率 的影響？
- 如果要同時兼顧「體驗不流失」和「提升付費轉換」，你會設計什麼折衷方案？
- 你會如何和行銷部門溝通，讓他們接受這個限制的實驗？
會用哪些數據來預測這個限制對 DAU 與付費轉換率的影響
- DAU 與留存指標
- 限制前後的日活變化、留存率變化（次日/7日）
- 免費用戶平均停留時長，確認限制是否造成體驗流失
- 付費轉換指標
- 限制後的付費轉換率變化
- ARPU 及總營收變化，確保營收是否正向
GPT 建議
建議用「分層觀察」拆新用戶 vs 老用戶，因為限制對剛入門的新用戶體驗影響更大，老用戶可能比較能接受
題目提到免費用戶，但時期免費用戶也有分新用戶與老用戶，因此確實可以再細分，藉此比較對於 DAU 和付費轉換的影響
如果要同時兼顧「體驗不流失」和「提升付費轉換」，會設計什麼折衷方案
- 加入限時體驗機制（如每月 3 次 AI 對話分析試用），降低體驗落差同時種下升級誘因
GPT 補充
- 免費用戶每天仍可配對 1 次，但提供隨機「額外配對券」，讓部分用戶可以體驗更多次數
- 在配對後導入引導升級的彈窗，展示「付費用戶專屬福利」與剩餘配對次數，誘發轉換
GPT 的補充，讓整個提案有了選擇權，不會只有限時體驗這個選項，而是透過額外配對或是產品引導，讓行銷團隊有選擇權，也確實額外的兩個方案也符合需求，只是這兩個額外方案，我也沒有想到
會如何和行銷部門溝通，讓他們接受這個限制的實驗？
我會先強調這是「小規模實驗」而非全面推行，並承諾觀察週期與回滾機制：
- 設定實驗組（20% 免費用戶限制）與對照組
- 觀察指標：DAU、次日留存、付費轉換、客服投訴量
- 承諾觀察期（例如 2 週），若 DAU 下降超過閾值立即回滾
GPT 補充
可以加入「實驗停損條件」，例如 DAU 下降 >10% 就立即停止，讓行銷放心不會影響整體品牌
雖然已經採取實驗，但是設立停損點也是設計實驗很重要的關鍵，因此我認為，GPT 這部分給了我很好的提醒，這也是新的學習，且可以用於實務上
進階題 3：跨部門資源分配決策
公司同時收到兩個需求：
- 行銷部門：希望投放新一波校園活動拉新。
- 產品部門：希望優先開發「多人群聊語伴」功能提升留存。
但公司只能選一個投資方向。
👉 請回答：
- 你會怎麼用數據來比較兩個專案的 ROI（投資報酬率）？
- 你會如何設計簡單的「模擬預測模型」，幫助高層決策？
- 如果高層仍猶豫，你會怎麼提出分階段的決策建議？
會怎麼用數據來比較兩個專案的 ROI（投資報酬率）
- 行銷專案
- 成本：廣告投放費用
- 收益：新增用戶數
- 產品專案
- 成本：開發工時、人力成本
- 收益：留存率提升、續訂率成長
- 驗證方式：先用 MVP（假入口或報名表單）測試用戶需求，預估潛在使用率
GPT 建議
我的回答中，收益的部分，不論是行銷還是產品，我都只有提到部分，甚至是單點，但 GPT 的建議更為全面，同時針對行銷專案，我沒有想到風險的部分，但 GPT 有提到，因此也讓我印象深刻
- 行銷專案
- 收益：新增用戶數 × 預期付費轉換率 × ARPU
- 風險：拉來的流量品質是否足夠，留存是否低
- 產品專案
- 收益：留存率提升帶來的長期 LTV
會如何設計簡單的「模擬預測模型」，幫助高層決策
這部分是我沒接觸過的問題類型，看到 GPT 的回覆，其實模型就是預期效益的公式拆解，因此可以分為以下
- 行銷投放模型：
新增營收 = 新增用戶數 × 預期付費率 × ARPU - 投放成本 - 多人群聊模型：
新增營收 = 既有付費用戶數 × 續訂率提升幅度 × ARPU - 開發成本
如果高層仍猶豫，會怎麼提出分階段的決策建議
我會提出「先快後穩」的分階段策略：
- 短期：先做小規模行銷投放，觀察新用戶留存與付費表現，快速帶量
- 中期：同時用 MVP 測試多人群聊功能需求，若有明顯使用意願，再啟動完整開發
- 長期：行銷投放結果與產品功能效益一起評估，逐步找到最適的投資比例
GPT 建議
我原本的答案只說「先做行銷再看產品」，我加上了「同步收集產品需求」的思路，避免浪費等待時間
我的策略比較單一、單向，但確實如果要讓高層感受到策略的具體性以及快速，則同步進行會是更好的做法
我的學習
- 建議加上「公式」或「模擬計算」，更直觀地呈現漲價與轉換下降的 trade-off
- 實驗設計可更明確分成「價格測試」與「功能優化」，讓驗證步驟更科學
- 答案可以加更多「數字化的驗證」，例如 ROI、轉換率預估公式，這會更有說服力
- 溝通方案可以多加入「情境假設」，幫助其他部門降低風險焦慮
以上都是綜合 GPT 給予我的建議，我心學習到的項目，對於我來說，練習到現在，真的學到很多不同思考模式，開始嘗試加入數字，如成本、營收等角度去思考各方面提案，以及實驗的部分也不再只聚焦於「功能」而是帶入更營收、財務方面的維度，幫助自己說服更有力道
這是我第 27 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💪
