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▼▼▼從這裡開始共筆▼▼▼
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[Mr. PM 下午先生](https://mrpm.cc/)
PM可以是產品經理、下午、Pig Man，但絕對不是Poor Man
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# 大綱

* 了解 Product Led Growth
* 一套可以找出好策略的 workshop 流程
* 一種可以讓自己 step by step 思考策略方法

## 什麼是 Product Led Growth

Product Led Growth (PLG)
- 認為產品是增長主力
- 有==產品內==的行為數據(要有收集得到數據，PLG 才能運作)
- 適合軟體產品
- 重視數據導向決策
- 2B 佔了很多推波助瀾的力量

Marketing Led Growth(MLG)
- 認為行銷/營運是增長主力
- 重視數據，也重視會員經營（廣告投放、曝光度、用固護觀看）
- 適合買斷型產品，如：電商（蝦皮經營商城算此類）

Sales Led Growth (SLG)
- 適合中大型 B2B 產品
- 中、高價位（線上刷卡做不了的）
- 好的 Sales 可以帶你上天堂（告訴產品經理外面的世界長怎樣）

## PLG這套方法論，特別適合定位的產品

To C｜Dropbox
- 大部分的 to C 軟體產品
在做A/B test 的通常都是這個類型的

To B｜Figma / Slack
- 個人使用->團隊使用 的使用路徑
- 有個人使用的 Use case
- 有團隊協作的 Use Case
- 重視體驗，能快速得到 Aha moment
- 大都是訂閱制

### Product Led Growth 重點1 - 用數據驅動成長
==三國志就是 PLG 的代表==

要做數據驅動，最好的方法，就是把數據串起來看

*NDR （net dollar retention），這個數值是可以超過 100% 的*

這些數據用線串起來，你會得到很多好處，可以了解數據的變動彼此之間的相互影響

向下找原因，向上談決策，一切有理有據
新客戶續約率 -> AB Testing 找 why

基於指標，提出計劃

- ARPU：明年全面調漲、促案不要折這麼兇
- NDR：提供OO功能，提升客戶升級率
- 付費客戶數：加強 onboarding、強化 referral

數據驅動：釐清每種做法背後的假設

願景驅動 VS. 數據驅動
==用數據驗證願景(畫重點)==

### Product Led Growth 重點2 - 用迭代效率加速成長

單位時間做實驗的次數，大幅影響應長速度
* 速度
* 做三次優化，有中一次，就很厲害了
* 一季做30次實驗 vS.做3次實驗
* 準度
* 你是三次中一次，還是五次中一次
* 廣度
* 希望一魚多吃，做一次同時提升多個指相

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CMoney 分享：-1 多是願景驅動 1-N 更容易是數據驅動，可能是因為 0-1 也沒什麼數據
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做一份工，可以有多重效果的事
-> 槓桿 task 效益
提供一魚多吃的做法，做一件事可以提升多個指標，在決策上是一個重要的點

### 小結：Product Led Growth 的樣貌

# PART 2
推薦資源：
- 書：好策略、壞策略（作者：魯梅特）（[連結](https://www.books.com.tw/products/0010801932?gad_source=1&gad_campaignid=22584960181&gbraid=0AAAAAD4DKPypa3gZ6-J7F8yvWBkb4ur4g&gclid=CjwKCAjwobnGBhBNEiwAu2mpFNg_2QS89Lnw8TBSUTEJAP0VDrV5l4Cc5XAtTErmS7ZFN-5UxtdxPhoCEXsQAvD_BwE)）


- 好決策的前提之一，就是有夠多的選項
- 問題：列出夠多的問題，才能找到最值得解的問題
- 解決方案：有夠多的方案，才能找出最符合需求的方案
- 策略：有多種策略選項，才能找出最好的策略

即使結果不如預期，它仍然是好策略。

訂策略的原則

在考慮時候，要把全部的選項都納進來，但
重點是你要試著取捨，得學會放棄某些事，找到重要的排序
由內到外、由外到內、由上至下，由下至上，要進行全分位的檢視，最後由決策這拍板定案

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CMoney 分享：分享一個我常自我檢核的問題(關於策略):
1.為什麼要解決這個問題(市場選擇) ?
2.為什麼是我們解 (團隊優勢)?
3.為什麼是現在解 (是否搭上外部趨勢)?
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## 工作坊的前置作業 1.把數據串起來：
* 列出大家會關注的指標
* 按照因果關係，建立數據脈絡圖
* 容易讓大家了解哪些數據是有影響力的
* 選擇力量太小的項目，對於最高目標影響力會不夠(要留意)

## 工作坊的前置作業 2.填寫對象和問卷題目（近似 Retor Meeting）
* KEEP
* 我們產品什麼做的很好
* STOP
* 阻擋我們產品成長的點是什麼
* START
* 我們該做什麼，來幫助產品成長

問卷可能會收到這些內容

## 工作坊的前置作業 3.對齊上層的商業目標
==我要做一億的生意，就要做一億的計劃！==
(由上到下很重要的意義)
前置作業提出的策略不用決定要用哪一個

workshop 階段

意見交流範例

==把想做的事，放在有影響的指標旁邊==

四大問題整理方向

有哪些指標，有最多想做的事

## Workshop 最後的收斂

哪些指標，有最多想做的事
- 新客戶續約、付費轉換率
- 舊客戶續約率
- 新註冊用戶留存率

有什麼項目，最多人提到
- 收藏
- Al訊息摘要

有什麼項目，會影響最多指標
- 新高價方案（5個）
- 收藏（3個）
- Al訊息摘要（2個）

有什麼項目，CP 值很高：價格實驗
有什麼項目，有飛輪效應：Referral

>試著找出這些選項，背後的關鍵議題是什麼
- 知覺價值的缺乏：新舊客的續約率提升、付費轉換率的提升
- 未來的成長動力缺乏：NDR 80%，代表產品可能尚未打穿痛點（超成展示產性的產品會希望獲得盡可能高的 NDR）

## 從關鍵議題，找策略支柱，進而展開路線圖

>知覺價值的提升
- 針對最多優化項目的指標（付費轉化率，新客續約率），重新盤一下優化項目
- 規劃「新高價方案」的細緻做法
- 對「收藏」「AI訊息摘要」功能，對「對價感」的增加，有何貢獻

>NDR 的提升
- 規劃「新高價方案」的研究和做法
- 如何驗證「新高價方案」的需求

## 一些常見的問題
>最後的策略，若和 workshop 結果不一樣，大家會不會不爽
- 其實大家會不爽，是因為你沒交代清楚，為什麼會不一樣
- 中階主管的宿命😢

>我們公司都是top down，這個workshop 有辦理的價值嗎？
- 其實我覺得公司都是top down，其實你不一定要辦
- 但是做法還是值得參考一下
- 收集 backlog
- 在數據脈絡圖上做對照
- 找出關鍵議題，長出策略支柱
- 展開 roadmap

你自己做、跟團隊做、跟 AI 做，大概就差在這邊，但他還是有意義跟價值的

## 小結

PLG
- 先確認自己的產品適合 PLG
- 透過優化產品數據，來創造成長
- 透過提升迭代的速度、準度、廣度，來加強PLG 的成效

Workshop
- 發散：填寫問卷、對齊商業目標，從多維度盡量找出選項
- 收斂：用數據脈絡圖，進行收斂
- 展開：定義關鍵議題，形成策略支柱、展開產品路線圖

大產品適合採用 SLG 模式 ~~一秒種幾十萬上下的那種~~

Takeaway
做決策前一定要有足夠的選項，每個決策都是小選擇累積起來的
人生、產品都是每個決策累積起來的

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## 下午先生 - 曾有志 Stanley Tseng

### PLG vs MLG vs SLG

Product Led Growth（PLG）：以終為始，一種增長的方法論與組織文化

- 相信產品是增長主力
- 有產品的行為數據
- 適合軟體產品
- 重視數據導向決策尤其是 **產品內數據**

> 適合的產品
>
- To C
- 大部分 2C 軟體
- 免費、訂閱制
- To B
- 個人使用轉變為團隊使用者路徑
- 重視體驗，能快速得到 Aha moment
- 大都是訂閱制

Marketing Led Growth（MLG）

- 認為行銷/營運是增長阻力
- 重視數據，重視會員經營
- 適合買斷產品

Sales Led Growth（SLG）：

- 適合中大型 B2B 產品
- 中、高價位
- 好的 Sales 帶你上天堂

Product Led Growth 以數據驅動成長

> 要做數據驅動吹好的方法就是把數據串起來
>

NDR → SaaS 關鍵指標


當付費客戶數掉了，是因為付費客戶數掉了還是其他 **有關聯** 的原因？

新客戶續約率可以使用 A/B Testing

基於指標提出計劃：

> ARPU → 明年全面調漲、促案不要折這麼兇
NDR → 增強功能，提升客戶升級率
付費客戶數 → 加強 onboarding、強化 referral
>

數據驅動的前提：釐清每種做法背後的假設

作法 → 預估成效 → 背後假設

數據驅動：咬住關鍵指標，針對指標卡點優化

願景驅動：提出願景帶領用戶，用數據驗證願景

迭代效率加速成長

單位時間做實驗次數，大幅影響增長速度：

速度：單位時間做 30 次 vs 做 3次

準度：準確率很重要，效率也會提升

廣度：做一次同時提升多個指標

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### 什麼是好策略？


好策略：明確聚焦的問題

壞策略：華麗空洞的口號

### 如何選擇：都不是壞策略，都像是好策略，哪個更好？

*好決策的前提之一就是有夠多的選項*

- 問題：列出夠多的問題，才能找到最值得解的問題
- 解決方案：夠多的方案，才能找出最符合需求的方案
- 策略：有多種策略選項，才能找出最好的決策

好的決策靠的是前期的分析和你的運氣，因此應該著重在過程

訂決策的原則：夠多的選項，適當的取捨

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前置作業：

1. 藉由數據脈絡圖，確認什麼是有影響力的？
2. 建立問卷：填寫對象＆問卷題目
1. 參與者：基層（工程師、PM、設計師）、外層（業務、BD）
2. 問卷：產品什麼做得好（Keep）、阻擋成長的是什麼（Stop）、該做什麼幫助成長（Start）
3. 對齊上層商業目標：目標是 1 億，就去做 1 億的事
1. 列出「由上到下」的合理劇本：有機會可行的劇本

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1. 請各部門寫下目標
2. 把想做的事，放在有影響的指標旁邊

3. 整理四大方向
- 指標：哪些指標有最多想做的事
- 項目：哪些做法影響多個指標
- 人數：最多人提到的項目
- 其他：哪些CP值高、哪些項目有飛輪效應

4. 收斂：從關鍵議題，找到策略支柱，展開路線圖
- 知覺價值的缺乏：續約率、付費轉換率提升 → 提升知覺價值
- 針對最多優化項目的指標，重新盤優化項目
- 規劃「新高價方案」的細緻做法
- 對「收藏」「AI 訊息摘要」功能，對「對價感」的增加，有何貢獻
- 未來的成長動力缺乏：NDR 80% 代表尚未打穿痛點 → 提升 NDR
- 規劃「新高價方案」的研究和做法
- 如何驗證「新高價方案」需求

### 常見問題

1. 最後策略和結果不一樣 → 交代清楚為什麼不一樣
2. 公司做 Top Down，workshop 有辦理價值嗎 → 不一定要辦，但可以參考做法
1. 收集 backlog
2. 數據脈絡圖做對照
3. 找關鍵議題，長出策略支柱
4. 展開 Roadmap

### Summary

1. PLG
1. 確認產品適合
2. 透過優化產品數據創造成長
3. 透過提升迭代速度、準度與廣度，增強 PLG 成效
2. Workshop
1. 發散：填寫問卷、對齊商業目標、從多維度找出選項
2. 收斂：用數據脈絡圖，進行收斂
3. 展開：定義關鍵議題，行程策略支柱、展開產品路線圖

▌Mr. PM - 產品增長顧問 Stanley

Stanley 以 Product Led Growth（PLG） 為核心，帶大家認識一套能逐步梳理策略、透過產品數據推動增長的方法論，也分享了顧問式的 workshop 實務操作流程，從發散、收斂到展開三階段，有助於團隊找到核心議題，形成策略支柱，進而展開產品路線。

Stanley 特別提醒，不同增長模式各有適用場景，最重要的是「適合」產品的策略。做策略前要有足夠的選項，因為「每個選擇都是小決策累積起來的」；此外，若策略最終與 workshop 結果不同，需清楚交代原因，否則團隊會有落差感。

四位講者都提到「以終而始」，由目標往前反推，更容易聚焦應該解決的問題，且更有方法地建構如何執行，讓策略更容易對齊。

感謝所有參與活動的講者、學員與本次共同策展夥伴，最後，也感謝特約主持人 Jenson 從籌備期間到今天直播對議程的悉心灌溉，促成本次 Product Strategy 實務研討！

聊天區
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請問共筆可以對外分享嗎？還是參與者使用呢？感謝
可以對分享沒問題，我們會再稍微整理一下排版

世紀帝國算嗎？
經營策略型的應該都算～

感謝截圖支援
感謝各路筆記神手

UserXper悠識學院 感謝支援～🫶