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當(dāng)今市場，并不缺少給出從電子商務(wù)到手機(jī)游戲等各種類型應(yīng)用程序平均留存時間、用戶流失率以及應(yīng)用程序內(nèi)購買水平的行業(yè)報告。盡管這類報告都是很有用的參考資料，但卻無法解決燃眉之急——如何優(yōu)化用戶體驗(yàn)以便增加用戶數(shù)量并獲取市場份額。本系列文章共有三篇，在這一系列文章中我要幫助您更好地理解為何應(yīng)用程序數(shù)據(jù)可以成為關(guān)鍵性競爭優(yōu)勢，同時推薦一些框架和工具幫助您充分利用數(shù)據(jù)。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司主要從事網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計、企業(yè)做網(wǎng)站、公司建網(wǎng)站等業(yè)務(wù)。立足成都服務(wù)海豐,10余年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn),價格優(yōu)惠、服務(wù)專業(yè),歡迎來電咨詢建站服務(wù):18982081108
首先，我要聲明一點(diǎn)：收集完整的移動用戶行為數(shù)據(jù)集并加以可視化，并不足以完全了解應(yīng)用程序用戶。作為杰出的移動和網(wǎng)絡(luò)分析服務(wù)提供商，我們深刻意識到為數(shù)據(jù)賦予意義的重要性。
在運(yùn)營三年之間，我們通過開源分析平臺與優(yōu)秀并且極富創(chuàng)造力的社區(qū)合作，現(xiàn)在分享觀察結(jié)果。
1.一款成功的應(yīng)用程序需要在正確時間和地點(diǎn)傳遞給恰當(dāng)?shù)挠脩?，滿足該用戶群體的需要。但如何了解目標(biāo)用戶有哪些需要?那得靠數(shù)據(jù)分析了！今天的數(shù)據(jù)就是應(yīng)用程序的未來優(yōu)勢，希望通過文章幫您掌握好數(shù)據(jù)和未來發(fā)展。
2.接下來我們得了解的核心問題是：
◆哪些用戶最有價值?
◆您的應(yīng)用程序有哪些興奮點(diǎn)(excitement points)和痛點(diǎn)(pain points)?
◆為何常用用戶繼續(xù)使用應(yīng)用程序?
◆常用用戶在哪里使用應(yīng)用程序?
◆常用用戶何時使用應(yīng)用程序?
3.這些問題可通過綜合使用定量(quantitative)和定性(qualitative)分析方法得到解答。兩種方法都需要使用完整的移動用戶行為數(shù)據(jù)集，而非抽樣技術(shù)分析所采集的數(shù)據(jù)，后者可能會在分析中引入不確定性的偏差。本文介紹兩種分析方法的基礎(chǔ)知識，探討假設(shè)檢驗(yàn)技術(shù)來解決問題，幫助您改進(jìn)應(yīng)用程序和增加用戶數(shù)量。在后續(xù)文章中，我們將進(jìn)一步探討利用 Microsoft Excel Analysis ToolPak 和 R 等常用或免費(fèi)工具進(jìn)行定量和定性分析，以實(shí)踐假設(shè)檢驗(yàn)。
現(xiàn)有分析環(huán)境
Countly幫助應(yīng)用程序開發(fā)者積累大量數(shù)據(jù)集，包括受歡迎的應(yīng)用程序功能、用戶在應(yīng)用程序各部分花費(fèi)時間、份額以及應(yīng)用程序內(nèi)購買情況信息。此外從其他渠道獲取的人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)(收入、地址、年齡和性別)對此數(shù)據(jù)加以補(bǔ)充。Countly可以將移動設(shè)備數(shù)據(jù)與人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)加以整合，從而支持進(jìn)行更可行的定性分析。
但此信息本身不足以證明關(guān)于用戶的假設(shè)。經(jīng)常被忽略的是定性認(rèn)識，特別是移動領(lǐng)域。這是最可能出現(xiàn)的重大疏忽，原因是因?yàn)橘x予應(yīng)用收入和保留標(biāo)準(zhǔn)的 “原因”不容易。為何用戶喜愛應(yīng)用的內(nèi)容?他們有哪些興奮點(diǎn)和痛點(diǎn)?這些觀點(diǎn)更加能夠幫助您全面了解目標(biāo)用戶偏好、動機(jī)和行為。
移動優(yōu)化的實(shí)踐步驟
1.識別挑戰(zhàn)或機(jī)遇，然后再開始收集數(shù)據(jù)。如不可行，應(yīng)該密切關(guān)注收集到的初始數(shù)據(jù)并盡快完成上述目標(biāo)。跟蹤過多定量指標(biāo)數(shù)據(jù)和/或無重點(diǎn)的定性用戶群體反饋，會導(dǎo)致信息過載，無法達(dá)成可行的解決方案。對于定量指標(biāo)，快速評估所收集數(shù)據(jù)的方法是運(yùn)行相關(guān)矩陣。相關(guān)系數(shù)為 +1 表示完全正相關(guān)，例如變量 X 增加，變量 Y 也增加，而 -1 含義恰好相反。我建議使用免費(fèi)統(tǒng)計及其強(qiáng)大的可視化工具R，幫助您快速發(fā)現(xiàn)目標(biāo)參數(shù)。在下方的示例中，請注意：
◆正相關(guān)以藍(lán)色表示，負(fù)相關(guān)以紅色表示。
◆顏色深淺與相關(guān)系數(shù)成正比。
◆在統(tǒng)計上無關(guān)緊要的相關(guān)系數(shù)(高于 p 值)未突出顯示。
無需使用復(fù)雜的 SPSS 工具，您可以參考鏈接中給出的屏幕截圖和 R 分步指導(dǎo)。
2.吸引用戶。您需要了解目標(biāo)用戶，最重要的一點(diǎn)是了解他們的需要。這一目標(biāo)通常通過定性分析達(dá)成，有多種方法可以收集客戶信息：社交媒體、電子郵件反饋、面對面會談和焦點(diǎn)小組。但***成效且最快速的方法是使用調(diào)查。組織調(diào)查問題時，我要給出兩點(diǎn)提示：
(a)避免“是/否”型問題：
相反地，應(yīng)嘗試多選問題，比如：
(b)提出有見地的開放型問題：
通常此類問題會放在調(diào)查結(jié)尾，前面的多選題和簡短問題用于收集爭議較少的信息并提醒用戶關(guān)注您的應(yīng)用程序。下面是從近期調(diào)查中挑選出來的兩個不錯的開放型問題，用戶可以用自己的語言隨意發(fā)表觀點(diǎn)：
3.設(shè)計實(shí)驗(yàn)每次只重點(diǎn)關(guān)注用戶生命周期中的一個方面，比如激活率、保留率或轉(zhuǎn)換率，以此進(jìn)行優(yōu)化。
獲得用戶：我們的社區(qū)使用 Countly 了解促使用戶安裝應(yīng)用程序的渠道。推動新用戶使用應(yīng)用程序的實(shí)驗(yàn)示例，是用于細(xì)分檢查用戶安裝應(yīng)用程序的渠道。例如，可以使用 Countly 快速可視化社區(qū)媒體活動是否比廣告和其他活動(請參見下方屏幕截圖)吸引更多高品質(zhì)用戶(可通過比較轉(zhuǎn)換率、應(yīng)用程序內(nèi)收入、會話數(shù)和活動費(fèi)用實(shí)現(xiàn))。
深度鏈接：對于用戶，移動網(wǎng)絡(luò)深度鏈接應(yīng)該和網(wǎng)絡(luò)上的深度鏈接相同：單擊鏈接(標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)站上或移動應(yīng)用程序內(nèi))可以輕松迅速地直接進(jìn)入移動應(yīng)用程序的特定部分、會話或功能，就像在一個網(wǎng)頁單擊進(jìn)入另一個網(wǎng)頁一樣。
但此類與網(wǎng)頁相類似的功能只是移動深度鏈接的開始。一款功能與網(wǎng)站相類似的應(yīng)用程序也可能像網(wǎng)站那樣存儲和交付——在集中式或“基于云”的服務(wù)器上，而非用戶本地設(shè)備，這可能會為目前現(xiàn)有的本地移動應(yīng)用程序行業(yè)帶來巨大變革。深度鏈接的服務(wù)器側(cè)含義遠(yuǎn)超出用戶能夠意識到的范圍，能夠支持更廣泛的數(shù)據(jù)跟蹤、活動分配和應(yīng)用程序間集成。同時還提供設(shè)計簡單實(shí)驗(yàn)的機(jī)會，幫助觀察鏈接到姊妹應(yīng)用程序的應(yīng)用程序特定活動，是否比搜索引擎市場營銷活動吸引更多高品質(zhì)用戶。
4.學(xué)習(xí)和迭代。實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化的目標(biāo)是學(xué)習(xí)和成長。有時，您的假設(shè)并不正確。這沒問題。從錯誤中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，測試新的假設(shè)。實(shí)驗(yàn)證實(shí)了假設(shè)時，要嘗試將假設(shè)和實(shí)驗(yàn)應(yīng)用程序到用戶生命周期的其他方面。當(dāng)發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)回報遞減時，應(yīng)選擇其他優(yōu)化路徑，重新嘗試。
這項(xiàng)工作永無止境！
用戶偏好和技術(shù)不斷變化，您始終需要發(fā)展和改進(jìn)。因此您的指標(biāo)和策略也無法保持固定不動。好消息是與之前相比，現(xiàn)在能夠收集到更多指標(biāo)數(shù)據(jù)，支持更深入的數(shù)據(jù)挖掘。與Countly 合作，支持您向移動儀表板和原始數(shù)據(jù)中導(dǎo)入非移動數(shù)據(jù)集。這意味著您不僅能夠收集數(shù)據(jù)和用戶群體反饋，還可以作出反應(yīng) –提煉、解釋和行動，促進(jìn)您的應(yīng)用程序的消息靈通迭代。
另一個我們經(jīng)常忘記的要點(diǎn)是“簡單如此復(fù)雜，將難以實(shí)現(xiàn)”。未來發(fā)展可能涉及簡化您的應(yīng)用程序。您的研究可能表明用戶認(rèn)為操作應(yīng)用過于復(fù)雜。您可能為應(yīng)用程序添加了過多功能。放棄多余功能對于構(gòu)建一款卓越用戶體驗(yàn)的應(yīng)用程序是至關(guān)重要。
作者介紹
Onur Alp Soner，Countly 聯(lián)合創(chuàng)始人，Countly 是企業(yè)移動分析和市場營銷平臺，服務(wù)范圍覆蓋超過10億。我們著重采用開源軟件和 50 多款開源庫、SDK 和框架。我們提供開源 SDK 和整個后端，包括服務(wù)器端組件和儀表板。自我們于 2012 年成立以來，其為我們的 Github 存儲庫增添內(nèi)容 2500 多次，為存儲庫建立分支 750 多次。
文章名稱：如何掌握好應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)和未來發(fā)展
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