【Day 28】數據思維升級計畫:線上讀書會平台,註冊上升但參與率下降?(上)

更新於 發佈於 閱讀時間約 6 分鐘

🧩產品設定:線上讀書會平台

假設你是線上讀書會平台的 PM,平台功能包含:

  • 免費用戶:可以加入 1 個讀書會、每月可參加 2 次線上聚會
  • 付費用戶:可加入不限數量的讀書會、享有錄播回放、AI 閱讀重點摘要功能

目前數據顯示:

  • 新用戶註冊數成長 25%
  • 參與率(報名聚會 ÷ 總活躍用戶)下降 15%
  • 付費轉換率持平

任務一:數據異常拆解

  1. 這樣的數據組合,可能代表什麼問題?
  2. 你會先拆解哪兩個分群來驗證「參與率下降」的原因?
  3. 你會關注哪 2-3 個次要指標來交叉驗證?

這樣的數據組合,可能代表什麼問題?

  • 流程引導不足: 新用戶可能不知道如何報名,導致參與率自然下降
  • 濫用錄播: 很可能是付費用戶參與率下降,因為付費用戶能直接看錄播,即便不報名也能補課,因此缺少即時參與的動機
  • 主題吸引力不足: 讀書會的選題可能不符合用戶興趣,導致報名率低、互動意願低
  • 讀書會供給端受影響: 當參與率低,主辦者可能感覺沒成就感、互動冷清,長期會減少舉辦意願,造成惡性循環,進一步影響平台內容供給
  • 報名規則限制: 如果報名人數上限過低或規則過於複雜,會導致部分想參加的人被排除,只能等錄播,進而拉低參與率
我一開始忽略流程引導原因,是因為我看到任務二的假設,才意識到,數據的問題可能來自很多面向,流程面、機制面、規則面等,不要忽略任一面向,避免影響判斷、決策

會先拆解哪兩個分群來驗證「參與率下降」的原因?

  • 免費用戶 vs. 付費用戶
    • 驗證參與率下降主要集中在哪個群體
      • 如果是免費用戶,可能是引導與通知不足。
      • 如果是付費用戶,可能是錄播取代了即時參與。
  • 點擊錄播 vs. 未點擊錄播
    • 檢查點擊錄播的用戶,參與率是否明顯較低,證明錄播影響了即時報名行為

會關注哪 2-3 個次要指標來交叉驗證?

  • 讀書會主題點擊率: 判斷用戶是否對主題本身有興趣
    • 如果連點擊都低,代表從源頭吸引力不足
  • 錄播觀看率 & 觀看時長: 驗證「參與率下降」是否真的被錄播取代,而不是用戶完全不參與
  • 讀書會的人數限制、規則是否會影響參與率:假設一個讀書會只能 10 位參與,則對於無法報名的用戶來說,就只能等其他或是等回放,就無法報名

GPT 補充

我在思考此問題時,還是比較偏好行為面的分析,但其實有可能是系統限制的關係,畢竟參與率下降只是結果,有可能是系統不穩或是雖然有候補機制但實際上可能沒有起任何作用導致
  • 報名失敗率 / 等候人數: 如果很多用戶報名失敗或被候補,可能是系統容量限制導致看似的「參與率下降」,而不是用戶不想參加

任務二:用戶心理 + 行為推論

產品團隊懷疑原因之一是:新用戶不知道如何參加讀書會,也沒有收到提醒通知。

  1. 這個假設若為真,數據會呈現什麼樣的特徵?
  2. 你會怎麼用行為數據(如點擊、瀏覽)驗證?
  3. 除了數據,你會設計什麼用戶訪談問題來驗證?

這個假設若為真,數據會呈現什麼樣的特徵?

  • 新用戶的參與率明顯低於老用戶
  • 新用戶的通知開啟率、點擊率偏低,可能沒看到報名提醒
    • 甚至可以交叉比對其他群體,確認是否為產品問題

GPT 補充

GPT 的補充提出另一個切角,可以從平台停留時間間接驗證新用戶是否有完成新手引導,我認為亦可以透過過往數據,監測、驗證新用戶在 onboard 時的停留時間是否越來越短
  • 新用戶在平台停留時間較短,沒有完成完整的新手引導

會怎麼用行為數據(如點擊、瀏覽)驗證?

  • 入口點擊率: 看新用戶進入讀書會介紹頁的比例(點擊數 / 新用戶數)
    • 低代表入口不明顯
  • 頁面跳出率與瀏覽深度: 驗證新用戶是否卡在流程中,可能進來後就離開或沒有完成報名
  • 提醒通知開啟率: 觀察通知是否送達、被點擊
    • 若整體送達率正常但點擊率低,可能是通知內容吸引力不足
GPT 在潤飾中,讓我看到如果通知點擊率低,有可能是產品發送問題 or 通知內容也是一個問題,需要一並留意

除了數據,會設計什麼用戶訪談問題來驗證

  • 認知層面: 「你知道平台有讀書會嗎?你會在哪裡找?」
  • 動機層面: 「看到現在的讀書會主題,你會想報名嗎?為什麼?」
  • 流程體驗: 「如果你想報名讀書會,你覺得現在的流程容易理解嗎?有沒有卡住的地方?」

GPT 補充

確實偏好探索也是在訪談過程中需要留意,可以幫助產品團隊更清楚知道方案之間的吸引力,是否為加成 or 衝突
  • 偏好探索: 「如果有錄播與即時參與兩種選擇,你會選哪一種?為什麼?」幫助理解即時 vs. 回放的需求分布

我的學習

  • 在思考數據時,我還是會關注於數據內容而忽略一個產品其實來自很多面向組成,包含:體驗、流程、系統穩定等
  • GPT 如同過往給了很多敘述的示例,對於我來說,雖然我可以想到有可能的因素,但要向 GPT 一樣的敘事,我認為我還有很多學習
  • 關於訪談,目前我的訪談問題偏向確認認知,應該要再加入「行為偏好探索」,幫助團隊決策是否要調整錄播策略或改善新手引導

這是我第 28 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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