無名星人4308
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由新到舊
本文分享如何透過建立Metric Tree和Guardrail指標，數據化驅動提升App用戶留存，並以冥想與睡眠App為例，說明如何選擇核心指標、細分行為數據，以及設定防止指標背道而馳的Guardrail指標。
由於經過 Day 31 和 Day 32 全新的題目類型練習，發現自己對於指標定義和拆解，較為弱項，所以決定針對北極星相關練習，多練習幾次，讓自己在練習的過程中，可以培養對應的商業思維以及數據敏感度
📌 產品背景
假設我現在是 冥想與睡眠輔助 App（類似 Calm、Headspace） 的
建立 Metric Tree
在 Day 31 的練習中，我已經挑選了 北極星指標（NSM)，直接反映用戶是否真的透過產品「持續進行語音練習」，接下來，我將 NSM 往下拆解為 驅動因子 → 低階指標 → 可觀察數據，形成完整的 Metric Tree。
這篇文章以語音學習 App 為例，討論如何設定北極星指標，選擇「語音練習次數」作為 NSM，因為它能代表產品核心價值並與營收相關，文章進一步拆解影響 NSM 的三大驅動因子，並為每個因子提出可操作的低階指標～
本文探討如何透過數據分析優化營運策略，包含提升補貼效率、解決供需不平衡問題，以及會員制度與廣告投放的資源分配。透過數據拆解、A/B測試、LTV/CAC分析等方法，有效提升營運績效。
身為外送平台 PM，最近數據顯示：訂單總量增加 12%、平均客單價下降 18%、新客數量增加 20%，這樣的數據組合，可能代表什麼現象？從中有哪些問題值得探討和分析呢？
🧩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，目前數據顯示：新用戶註冊數成長 25% 以及 參與率（報名聚會 ÷ 總活躍用戶）下降 15%，面對產品優化方向提案，怎麼做決策以及評估短長期的指標，這是本文練習的重點
🧩產品設定：線上讀書會平台
假設你是線上讀書會平台的 PM，目前數據顯示：新用戶註冊數成長 25%，但參與率（報名聚會 ÷ 總活躍用戶）下降 15%，遇到此問題，怎麼切入分析呢？
針對線上語言交換 APP 進行數據練習，練習一列的數據推演、決策分析、跨部門協作的進階題型，涵蓋數據分析、決策模擬、跨部門協作，以及 A/B 測試等面向，提升平臺的營收和用戶體驗。
聚焦線上語言交換平台，探討新增 AI 對話分析功能後，對話時長下降、付費轉換停滯的原因拆解與解法。內容涵蓋用戶分群分析、對照組設計、驗證指標設定，並比較行銷投放與多人群聊功能的短期與長期影響，最後提供 ROI 回收期模型思路，幫助產品經理用數據說服高層，提升用戶體驗與訂閱率
