當你有了個產品點子，不要趕著去做用戶訪談或測試，應該先靠這九大靈魂拷問，自己和自己辯論一下，檢視一下自己的想法是否完整。先把想法修完整，再來進行用戶訪談或驗證，會更有效率。

這些是我常常對我自己的產品點子，進行的九大靈魂拷問。
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在 商業思維學院 的 產品經理學習營，用線上直播的方式，帶領大家第一次體驗透過 Persona 和 User Journey 整理訪談結果，挖掘痛點。
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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 02:23 開始。

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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 25:42 開始。

透過數據幫工作加分這件事，最近的重要性是越來越高了。我舉個例子好了：
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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 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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這是我當天的簡報，與大家分享。
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上過 數據化營運 的同學，應該都覺得要把數據當成 DNA，做什麼都應該要評估一下 business impact，思考一下 outcome，然後有沒有相對應的指標被撬動了。
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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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