這是一個表面 ROI 為正的決策，但我們卻決定放棄
籌碼 K 線是一個股市分析 APP ，主要的商業模式是 Freemium ，提供用戶免費使用多數功能，但當使用量達到一定數量時，會把用戶轉導到產品訂閱頁面去升級 VIP ，解鎖使用上限與功能限制。
有一天，團隊在討論如何提高籌碼 K 線的訂閱轉化率，某位同事提出了一個數據驅動的建議：降低試用次數上限，讓用戶更快碰到訂閱牆（ Paywall ），提升轉換率。這個提案從數據來看很合理—當用戶試用受限後，會更快地考慮升級付費，而這種方式在很多 SaaS 產品中都證明有效。
執行過程中我們先研究目前用戶的使用次數，設定出相對合理的次數，並且先選擇特定一群用戶去降低次數，密切觀察這群人的訂閱數字是否成長、免費用戶會不會因為不能再繼續使用籌碼 K ，流失去用其他競品的 APP ?
我們實際測試後，發現用戶訂閱數量增加約莫 20 %，當下活躍用戶沒有流失，但是在一定時間後，用戶的續約率是下降的，下降的幅度落在 10 %。以一年的時間維度來看，整體 ROI 是正的，多數公司與經理人一定會加碼投資。
但最終，我們決定不這樣做。
為什麼？因為我們發現，這樣的策略「短期有效，但長期無效」。怎麼說? 因為過去經驗這批買過但又取消訂閱的人，往往會對這個產品會喪失信心，後續連用都不使用，直接離開去使用競品。代表我可能賺了 1 年的營收，卻喪失了在未來有機會賺到的 3 – 5 年營收。更重要的是，這種做法違背了我們真正相信的價值觀。
我們不想逼人買單，我們想讓人學會使用
數據上看，縮減試用次數確實能提升轉換率，但當我們親自站在用戶的角度去體驗時，感受到的卻是「被逼迫感」——不是因為覺得產品有價值而願意付費，而是因為不得不買。
這種轉化，並不是我們想要的。
我們希望用戶是因為學會了這套工具，覺得這個產品能真正幫助自己，才選擇升級。 這樣的訂閱，才是穩固的，也才有可能讓用戶長期留下來。所以我們最後做的決策是把資源移往產製更多教學內容，並且提供更多獨家功能來提升用戶的學習體驗，用這樣的方式讓用戶用更多、賺到錢，最後願意付費。
數據驅動 VS. 價值驅動，你會怎麼選？
這裡有兩種思維模式，你會選哪一種？
- 數據驅動決策：只要 ROI 是正的，就去做、加碼做。即便策略可能讓用戶不舒服，但只要訂閱轉換率上升，那就值得。
- 貢獻價值思維：決策的重點不只是數字，而是長期價值。我們希望用戶是真心覺得有幫助，才願意留下來，而不是因為「被卡住」才付錢。
這兩種決策方式，會形塑出完全不同的產品與企業文化。如果你認同「數據驅動決策」，你可能會認為我們的決定太感性、太理想化；但如果你認同「真正提供價值」，你會理解為什麼我們選擇了更難但更長遠的路。這也反應在我們公司對決策的態度：我們用數據來驗證，但我們不被數據綁架，而且我也相信這樣其實長期帶來的營收、數據成長會更大。
我們要的不是短期的數據，而是長線思維
CMoney 的產品目標，不是用各種手段把用戶「關進來」，而是讓他們變得更強，讓他們能在投資路上走得更遠。如果我們因為短期數據好看，就把產品做成「逼迫訂閱」的模式，那最終只會讓那些真正願意學習、願意長期使用的人離開。
所以，與其「調降試用上限」來提高訂閱，我們更願意投入資源，做更多教學內容、產品引導，讓用戶學會如何用我們的工具賺錢。 他們學會了，自然就會願意買單，而這樣的用戶，才是真正對產品有認同感的人。
你適合 CMoney 嗎？
這樣的決策方式，並不是所有人都能接受。如果你覺得「績效數據最大化才是唯一的真理」，那 CMoney 可能不是適合你的地方。
但如果你相信：「好的產品不是設計一個陷阱讓人掉進去，而是幫助用戶解決他的問題、讓他生活變好，然後用戶才願意留下來」，那我們可能是同一種人。
這也是我們想找的人——願意站在用戶角度思考，不只關心短期數據，而是真正關心長期價值。
如果這樣的價值觀讓你有共鳴，也許你會想來看看我們的團隊，和我們一起，把這樣的思維帶進更多產品裡。
最後，你覺得我們的決策是對的嗎？如果你是我們，會怎麼做？
現任金融事業群總經理。在 CMoney 深耕超過 10 年，過去帶領團隊歷經 100+ 產品的開發與迭代，建構完整的金融產品生態系。
期待透過寫作，讓互聯網的產品開發與商業思維被看見，讓更多人能從中受益、少走彎路，為台灣的互聯網的環境作出一絲貢獻。
