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S（Situation）：在2024年9月底，我所在团队灰度上线了一个重要新功能。上线不久后，我们注意到产品的 NPS 分数出现了明显下滑。我的老板非常担心这个变化是由我们新功能引起的，因此建议我们暂停功能的进一步上线。

T（Task）：考虑到我们灰度期间已经收到不少正向的用户反馈和行为数据，我担心贸然暂停功能会影响节奏，并可能误判问题根源。我希望找出 NPS 下滑的真正原因，并用更稳妥的方式推进问题解决。

A（Action）：我首先分析了 NPS 下滑的时间节点，发现其发生在我们功能上线之前。结合用户评价存在滞后性的特点，我判断两者未必直接相关。随后我深入分析了近期的低分评价和客服 ticket，发现主要问题集中在打印出错、页面崩溃等历史遗留的功能性 bug。
我将这些发现整理成文档分享给老板，建议我们先优先修复这些问题，并继续观察 NPS 变化。同时，我也请他指出是否存在新功能相关的反馈痛点，以便一并跟进优化。我们快速完成了 hotfix，并验证后上线。

R（Result）：两周内，NPS 分数从 xx 回升到 xx（如能填具体更好），我们功能也顺利推进至全量发布，后续使用量增长了 xx%。老板也认可了我们以数据驱动决策的方式，对我在这件事中的判断力和推进力给予了肯定。