好的產(chǎn)品有哪些方面需要數(shù)據(jù)的驗證?如何通過數(shù)據(jù)來了解自己App潛力?在友盟開放日上，友盟統(tǒng)計產(chǎn)品經(jīng)理馮孫穎分享了“數(shù)據(jù)支撐下的 App 迭代策略”。

成都創(chuàng)新互聯(lián)專注于企業(yè)成都營銷網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站重做改版、城中網(wǎng)站定制設(shè)計、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5頁面制作、商城網(wǎng)站定制開發(fā)、集團公司官網(wǎng)建設(shè)、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè)、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁設(shè)計等建站業(yè)務(wù)，價格優(yōu)惠性價比高，為城中等各大城市提供網(wǎng)站開發(fā)制作服務(wù)。

以下為口述內(nèi)容，梳理時略有刪減。

對于產(chǎn)品來說，它的品質(zhì)、營銷和推廣是實現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)則可以驗證這三個方面的執(zhí)行效果。那么，如何通過數(shù)據(jù)來更好的了解自己的產(chǎn)品，并且去優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計?

第一，宏觀了解 App 內(nèi)在特性，找出問題所在

開發(fā)者需要宏觀了解應(yīng)用的整體趨勢。宏觀分析的目標(biāo)就是通過數(shù)據(jù)指標(biāo)和運營模型了解 App 的內(nèi)在特性，找到開發(fā)、運營過程中的問題并且解決它。

舉個例子，日前有個工具類 App 找到友盟，說是產(chǎn)品的 DAU 莫名地下降了，讓我們幫忙分析下原因。

運營人員大都知道，用戶規(guī)模會受到新用戶和老用戶的影響，新用戶主要跟應(yīng)用推廣相關(guān)，而老用戶主要跟應(yīng)用特性相關(guān)。它的新增用戶曲線是正常的，那我們猜測可能就是老用戶出現(xiàn)了問題，所以先查看了這個 App 三個月以來的留存率，留存曲線很穩(wěn)定，而且次留存率高于 40% ，7 日留存率高于 20% 。接著又查看了它的沉默用戶趨勢，從圖表曲線來看，這個 App 的短期留存也不存在問題。

注：沉默用戶是一個 App 反映老用戶的指標(biāo)，指的是用戶只在安裝當(dāng)日和次日啟動過，在隨后 90 天都沒有啟動行為，即視為沉默用戶。沉默用戶是一個短期留存，跟 App 閃退、UI設(shè)計風(fēng)格、目標(biāo)用戶的獲取等因素相關(guān)。

通過分析，這個 App 的留存率高于業(yè)內(nèi)流傳的 40-20-10 的標(biāo)準(zhǔn)，沉默用戶也沒有異常波動。所以不太可能是推廣中獲取用戶存在質(zhì)量的問題。那么是什么因素導(dǎo)致這個 App 的 DAU 在下降?接著我們分析了這個 App 的用戶結(jié)構(gòu)。

友盟統(tǒng)計系統(tǒng)有三個模型：活躍度、新鮮度和周用戶構(gòu)成。用戶活躍度模型是按照用戶活躍成分來分層的，最下層的是最近 15 天內(nèi)每天都啟動的用戶，屬于活躍用戶;最上層的是在最近 15 天內(nèi)只啟動了 1 天的用戶?？梢钥闯觯钕聦拥挠脩粽急瘸^ 20%?？梢?，這個 App 的老用戶占比非常大，活躍度也比較高。

此外，從它的用戶新鮮度數(shù)值上看，30 天前的用戶已經(jīng)占總用戶的 90% 以上。與此同時，新鮮度和活躍度模型中用戶的成分都非常穩(wěn)定，所以排除了運營活動減弱或者問題版本的發(fā)布導(dǎo)致數(shù)據(jù)產(chǎn)生波動。

注：新鮮度是按用戶來到系統(tǒng)中的時間來分層，最下層的用戶是 30 天前的新增用戶，屬于老用戶，最上層的用戶是最近新增的用戶，它能夠更清晰的反映新老用戶比以及用戶的來源結(jié)構(gòu)。

再來看下它的周用戶構(gòu)成。從模型中可以看到兩個現(xiàn)象：整個周活躍用戶的規(guī)模在下降;老用戶的規(guī)模也在下降。

我們可以進一步分解影響用戶規(guī)模的因素。一般來說，新用戶獲取和老用戶回訪會使用戶規(guī)模上升，而新用戶流失和老用戶流失會使應(yīng)用規(guī)模下降。一般新用戶的變化和應(yīng)用推廣相關(guān)，老用戶的變化和應(yīng)用特性相關(guān)。那么唯一的可能性就是推廣中獲取的新用戶數(shù)量一直都很低，這樣新用戶所帶來的增量彌補不了老用戶所帶來的損耗，長此以往，DAU 就下降了。這個過程在數(shù)據(jù)上的體現(xiàn)就是新鮮度模型中老用戶占比非常高。

注：周用戶構(gòu)成按照用戶在系統(tǒng)中持續(xù)的啟動時間將用戶分層，最上層啟動時間超過 5 周的是忠誠用戶。

為了論證這個推論的正確性，我打開了系統(tǒng)中的預(yù)測算法尋找答案。當(dāng)我設(shè)置繼續(xù)按照上周的發(fā)展，我們可以看到上圖的那藍色曲線呈現(xiàn)下滑。

當(dāng)我每周獲取 42000 個用戶時，藍色曲線不再下滑，呈現(xiàn)平穩(wěn)的趨勢。

每周設(shè)置 90000 新增用戶，藍色曲線快速回到年初水平。

這就進一步論證了我的 App 是因為新用戶獲取力度不夠，沒有辦法維持現(xiàn)有的用戶規(guī)模，所以用戶就下降了。

二、關(guān)注每次渠道投放及版本迭代對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的微觀影響

微觀分析的核心方法是用渠道和版本做細分對比。

大部分開發(fā)者都使用過付費推廣渠道。怎樣控制推廣成本?首先需要關(guān)注渠道在數(shù)量上的指標(biāo)來進行成本控制，關(guān)注渠道在質(zhì)量上的指標(biāo)來進行收益的分析。

我們還需要了解每一個渠道的用戶屬性和用戶畫像，了解這個渠道與你的用戶是否相匹配。這些可以通過友盟統(tǒng)計的一些高級功能來進行個性化目標(biāo)的分析，來提高整個渠道的投放效率。

除了渠道的推廣，版本的更新迭代也是需要跟進的。這可以通過錯誤分析來兼顧版本的穩(wěn)定性。因為版本內(nèi)容好壞也會對留存率產(chǎn)生影響，通過頁面訪問路徑了解用戶實際使用行為。

友盟最近在頁面訪問路徑功能上做了優(yōu)化，優(yōu)化里做了全量數(shù)據(jù)來參與計算。

這種可視化的圖表能夠直觀展現(xiàn)頁面之間跳轉(zhuǎn)。還可以在交互中展現(xiàn)某一個頁面，看用戶在頁面中離開的比例，看用戶來到頁面之后又調(diào)轉(zhuǎn)到其他的頁面。這些信息其實可以幫助我們優(yōu)化產(chǎn)品，我曾經(jīng)用這樣的功能優(yōu)化過友盟指數(shù)，分享下此次的優(yōu)化過程。

注釋：友盟指數(shù)分為四大指數(shù)，不同功能指標(biāo)用不同顏色展現(xiàn)。

最初，為了充分對比 iOS 和 Android 的差異性，開發(fā)者需要點擊 A1 到 A5 對應(yīng)的標(biāo)題進入，當(dāng)時設(shè)計了很多方案，讓這些標(biāo)題更大更容易被點擊。但是無論是哪一種設(shè)計方案，跳出率都高達 50% 。于是就去分析頁面訪問路徑，發(fā)現(xiàn)用戶從首頁離開的比例非常大，而且這一部分留下來的比例比較少。

我猜測可能是這個概況頁太長，這有一個滾動條，用戶沒有辦法在一屏之內(nèi)瀏覽完所有信息，所以用戶轉(zhuǎn)化很差。所有詳情頁都需要通過標(biāo)題點進去，所以隱藏入口比較深，用戶點擊不到。

基于這個判斷我們做了一次優(yōu)化。將二級功能做成了二級導(dǎo)航，這一次功能上線之后，跳出率下降了 20% ，另外再來看頁面訪問路徑，發(fā)現(xiàn)用戶進入到詳情頁的比例確實多了很多。這就進一步驗證了我的設(shè)計思路。

總結(jié)一下，開發(fā)者需要了解用戶的使用行為來優(yōu)化自己的產(chǎn)品，同時需要分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭蓤?zhí)行的方案。友盟統(tǒng)計的一些高級功能可以幫助開發(fā)者進行個性化的分析和精細化的運營，從而更有針對性的去優(yōu)化產(chǎn)品的功能設(shè)計。譬如通過自定義事件功能，可以對近期比較關(guān)注的功能點做埋點分析，去追蹤用戶使用這些功能時的具體細節(jié)，包括統(tǒng)計事件及事件各參數(shù)的發(fā)生次數(shù)、獨立用戶數(shù)、事件時長、累計值、均值和數(shù)值分布等。

此外，建議開發(fā)者也要關(guān)注自己所處行業(yè)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，這些信息有助于大家去制定產(chǎn)品的長期發(fā)展計劃。友盟指數(shù)中有很多指標(biāo)和維度幫助開發(fā)者研究出更有意思的數(shù)據(jù)。

標(biāo)題名稱：開發(fā)者，如何通過數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品APP設(shè)計？
網(wǎng)頁地址：http://jinyejixie.com/article16/sohsgg.html

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