Product Business Fit

小弟我的線上課:數據化營運,最近我把一個單元放出來給大家試看囉。這個單元同時也有上架在 產品增長 的線上課(同一個單元)

這個單元可以說是我做增長的一個蠻核心的思維,希望對大家有幫助。

歡迎大家參考一下。

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數據歸因是什麼?

數據歸因這個領域,我一直都沒好好花時間徹底了解,剛好趁一次機會,跟同學介紹數據歸因的機會,整理了一些文稿,也整理在這邊和大家分享一下。

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「常常看到一種狀況,部落客帶來的流量是不少,但好像都不會直接帶來訂單,你覺得這樣的話還需要繼續投資在部落客身上嗎?還是有其他考量?」
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八種拆解營收的方法

為何要拆解營收

現在的數據非常多,光是 Google Analytics 上就有上百個維度,超過500種以上的數據,呈現在你眼前,再加上交易數據、廣告投放數據…等等,數據太多很容易讓人埋首數據當中,大多數的行銷人員其實是被數據給淹沒了,不知道該從何處著手,現在是不缺數據的年代,缺的是怎麼解讀數據,還有利用數據讓營收真正有感成長。
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三個常見的漏斗設計誤區

關於漏斗,有幾個常見的誤區,在這邊想跟大家提醒一下。

漏斗常見的誤區一:漏斗是越短越好

先前有提到,漏斗的每一個步驟,都不會是100%的轉換率,一開始最多人,每經過一個步驟,就會少一些人。所以呢,就有些人會誤會,那漏斗會不會是越少步驟越好,經過的步驟少,人也會掉得比較少。

這其實是常見的一個誤解,讓我舉個團購網站的例子。
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[Office hour 集錦] 需求訪談 和 用戶訪談有何差異?

商業思維學院產品經理學習營,有同學問了我一個問題,需求訪談和用戶訪談有何差異?

我個人的經驗是這兩個是有那麼一點像,二個的目標都是想得到出真正的需求是什麼,不過在使用上是有一點不同。

  • 需求訪談時,通常需求都比較具體了,用戶一開始可能會直接講他要什麼,所以我們可以透過連續追問 why,來了解真正的需求是什麼,協助用戶解決對的問題,滿足他的需求。
  • 用戶訪談時,需求都還很模糊,用戶也不不清楚自己要什麼,所以我們透過了解用戶的場景、所做過的行為,還有當時的想法,來推敲出真正的需求是什麼。

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[Office hour 集錦] 下一次sprint,大家想做的方向不同調怎麼辦?

今天的 Office hour,聊了 SaaS 公司的增長該怎麼做,學習營的問題,產品設計師的職涯規劃想法(不得不說,這位同學超厲害,非常有 growth mindset),還有一個設計師的同學還提到一個很經典的問題。

RD常想去做一些跟隨潮流、尋找機會的功能,但PM說:這不是做產品,非常抗拒,那該怎麼在兩者之間溝通協調呢?

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疫情下,品牌電商的應變心得分享

關於疫情,我協助的品牌電商應該也算是疫情重災區,我也協助他們做了一些應變,整理一下給大家參考我們的應變作法。

先分辨,什麼產品不受疫情影響

  • 把不受疫情影響的產品找出來,把SEO和廣告往這類集中
  • 針對這些不受影響的產品,推出疫情期間限定的活動,並限定期限,提高轉化率
  • 培養客戶的預算降低,廣告和SEO都集中離成交比較近、動機比較強的用戶。
  • 廣告和SEO,抓著「疫情期間雖然不行OO,但沒關係,還可以XX」的訴求打一波,把原本因疫情不能滿足的需求,替代成不受疫情影響的需求。
  • 這些不受疫情影響的產品,以前他們不是主力商品,現在變成了主力商品,所以要多投入心力去優化文案、圖片、影片,甚至是廣告受眾的嘗試,還有預算的加碼,都一併要重新規劃
  • 利用競爭對手休息或還在煩惱的時候,每週產出 Content

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在網路寫道歉文的六大要點

身為一個很常道歉在網路(社交媒體)上道歉的人(之前因廠商生產、Covid爆發..等因素,造成群眾募資出貨延遲),我對道歉的心得是這樣

1. 搞清楚道歉對象

要搞清楚,若對方公開在網路上罵你,那你的道歉對象就不只是對方,還要納入所有的旁觀者,所以你的道歉文,一定要把這些旁觀者的感受考慮進去,道歉文的內容才不會有缺漏。

一般來說,私下罵就私下道歉,公開罵就公開道歉,是最基本的原則。
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有限資料下, 如何計算 LTV

在往下之前,我們先來看一下常見的 LTV 計算公式是什麼 (以訂閱制服務為例):

LTV = ARPU / Churn rate

(可看一下這:LTV公式怎麼來的

問題來了,你的訂閱服務剛上線不久,有用戶付費,也有用戶流失了,但在計算 LTV 上,有幾個點讓你很苦惱:

  • 每個月的 Churn Rate 變化很大,第一個月50%,第二個月5%,第三個月變10%,那我在公式中的 churn rate,該抓多少?
  • 年約方案還沒有用戶流失,這樣 難道公式中的 Churn rate 用 0 套入嗎?這樣會造成 LTV 無法計算。

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