產品經理該要會寫程式嗎？破除該學寫程式的三大迷思

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以下內容，摘自數位時代訪談我的內容，歡迎大家聆聽：數位關鍵字18 | 做好產品經理三法則：目標客戶、創造價值、數據驅動。這一段大概是從 12:48 開始。

我20幾歲剛擔任產品經理時，也有這種感覺，就是在想「我該不該去學寫程式」，因為不管開會還是寫規格書，都會覺得，我如果會寫程式，和工程師溝通應該就會更順暢，寫規格的時候也可以一步到位，不用在那邊被批評說「這不可能」「那不可行」的，或者被質疑「你知道這執行難度和成本有多高嗎？」
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產品優化專案，常見的三個錯誤

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在 2021 舉辦了兩次六週 線上產品經理學習營，其中一個訓練題，就是幫服飾品牌的品牌電商，做一個 網站/APP 優化的專案。

因為我並沒有 U 牌電商 GA 的權限，所以包裝上是以面試考題的情境，要面試者提出「提升網站結帳轉換率」為主的 網站/APP 優化提案。這個題目本身因為很具體，也和大家生活息息相關，把這個當訓練題，蠻受到大家歡迎的。

不過在看了上百個來受訓的 junior 產品經理的提案，我發現三個最常見的優化型產品專案，在提案時最常犯的錯。對照這些錯誤，其實 Senior 的也常常踩中這些地雷，所以想在這邊也整理一下，至於關於產品優化專案中，數據面要做些什麼事情，有空再來寫一篇。

錯誤一：直接從用戶痛點切入，而不談「為什麼要做這個優化」
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SaaS 續約率要多少才合理？

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SaaS 服務通常都是訂閱型的服務，通常在設定續約率目標時，應該是要設多少？80%？70%？還是要 90% 呢？

我上網 Google 了一下，有人說，如果月付，這樣這數字至少要 95%，因為月續約率 95% 的話，過了一年之後是 95% 的 10次方，原本的用戶大概就剩下剛好一半。

聽起來好像有點道理，但又有哪裡怪怪的，一半是我們追求的數字嗎？
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數據歸因是什麼？

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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

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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

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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？

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在 商業思維學院 的 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？

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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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