剛轉任 PM 的前幾週，我心裡很緊繃。but that不會做事，而是怕經驗不足導致步伐跟不上。我瘋狂補課、做功課、列清單，最後才意識到：PM 領域太廣: 需求、體驗、商業、技術、數據。若把所有時間都投入在補完內容上，就會被清單牽著跑；我真正需要的是更有效地運用時間。
於是我給自己設定了三個月的時間框架：提升決策速度、更精準找出問題、讓團隊更容易對齊。目標不是學完所有東西，而是建立一套能驅動行動的工作方法。
這套工作方法，我稱之為產品數據力：將使用者行為 → 指標變化 → 決策與下一步串連起來，用數據推動溝通與選擇。
之前關於產品數據的內容
數字不說話，你要聽得懂：拆解策略型 PM 的Chain of Thought
漏斗分析打開產品洞察：用 Drop-off 找出優化的核心
「回放 - 職場課 9 月場」Data-driven 到 Insight-driven
什麼是「產品數據力」？（以及它跟 Data Analysis 有何不同）
產品數據力是將產品決策轉化為「可驗證的路徑」的能力，包含五個步驟：
定義（事件/指標語言）→ 觀測（儀表/取樣）→ 判讀（因果/相關）→ 介入（實驗/改版）→ 敘事（影響/風險/後續）。
與 Data Analysis 的差異在於：
焦點不同：產品數據力聚焦於使用者行為與產品選擇；分析則更注重資料品質與統計嚴謹。
輸出不同：產品數據力輸出優先級、決策備忘錄、實驗路線；分析通常輸出報表與洞察。
時效不同：產品數據力追求在衝刺內能驗證的下一步；分析可進行更長週期的深入探索。
一句話：你不是在「做數據」，你是在用數據推動產品與團隊。
90 天突圍藍圖（循序漸進，邊做邊成長）
① Week 1–2：建立最小可用的「產品數據框架」
以 Duolingo 的 Streak（連勝天數）為例：
北極星指標（NSM）：產品存在的目的、進步的衡量標準。例：D30 仍保持連勝的活躍學習者比例，或 7/30 日活學習者。
關鍵行為路徑（A→B→C）：專注於 3–5 個核心事件。例：註冊 → 完成第一課 → 開啟提醒 → 連續 3 天學習 → 首次使用「Streak Freeze」。
健康度 vs. 成長度：健康＝課程完成率、錯誤率、7 日留存；成長＝新用戶、首課轉化、擴散（分享/邀請）。先分類，再排優先。
決策敘事（1 頁）：問題（指標/樣本/時間窗） → 重要性（影響面） → 選項（成本/風險/預估效應） → 推薦解＋驗證方法（觀察窗/成功門檻/護欄）。
重點：先統一事件與指標的語言。工具可更換，語言要保持一致。訓練敘事能力：用「證據＋影響」說話。
② Week 3–8：固定練習:持續問自己三個問題
明年要多 50% 用戶，我會做什麼？
先拆解「獲客 × 轉化 × 留存」找出最大槓桿點。
例：將「首訪→完成第一課」轉化率從 22% 提升至 28%。做法：精簡首次任務步驟＋預設開啟提醒。A/B 測試兩週，觀察課程完成率與 D7 留存。
這家公司如何賺錢？
繪製價值流：誰付費、動機為何、付費前需完成哪些行為。
將方案連結至單位經濟：首課轉化每提升 1% = 增加多少收入/毛利？
拔掉哪個功能，損失最大？
運用反證法找出真正的驅動因素。
例：若移除「Streak Freeze」，會影響哪些事件與指標？是否有替代路徑？能清楚說明負面效應，你的說服力將大幅提升。
節奏建議：至少執行 3 次小型實驗（約每次 2 週），每次都明確定義：基線、成功門檻、護欄指標、回顧筆記。
③ Week 9–12：將敘事連結至「產品策略」
短期改進必須累積成長期策略，否則只是零碎改動：
策略地圖：將已驗證的槓桿點歸納為 2–3 條策略路徑（例：「降低初始摩擦」「強化連勝心理回饋」「促進擴散與回流」）。
護欄指標：例如在提升留存的同時，確保 學習時長 ≥ X、退訂率 ≤ Y。
複利機制：將有效方案產品化（如預設提醒、每日儀式化入口），從一次性實驗轉變為長期循環。
資源對齊：將策略路徑與團隊編制、OKR、Roadmap 整合，形成季度級別的承諾。
這一步是準高階 PM 的分水嶺：你不僅能說明「哪個 A/B 測試勝出」，還能解釋「我們為何選擇這條發展路徑、如何基於證據持續投入資源」。
MVP 的真義：最小可驗證產品
必備三件事：可追蹤的事件方案、基線、成功門檻（例：轉化率提升 3 個百分點，或 D7 留存不下降；觀察期至少 7 天）。
該砍的：不影響「首個關鍵行為」的裝飾性內容。
不能砍的：觀測能力（埋點、分群、實驗框架）。缺乏這些，MVP 只會更加盲目。
用例判斷：假設「提醒能提升連勝留存率」，那麼 MVP 應該是最簡化的提醒流程＋留存儀表，而非完整的通知中心。
寫給準高階 PM 的提醒
策略與產品直覺需要時間沉澱，但你可以在 90 天內成為那個將對話拉回數據與實質影響的人。更重要的是，你能將短期證據連結到長期方向。這正是主管願意把更大賽道交給你的原因。
以下是我整理的學習資料，從入門到進階一應俱全！ enjoy!