2020-12-09 14:19:44 阅读(137)
一、精细化运营的目标产品是什么类型的APP?是否需要过多的操作?例如,如果你的产品只是一个工具,恐怕没有太多的精细操作,一般做常规用户行为分析,然后配合用户定性研究,指导产品设计;如果是内容产品,或功能和内容产品,确实需要考虑。设计统计框架统计的目标要弄清楚,拿到数据后用什么?指导功能改进,还是布局调整?还是作为用户评价内容质量的指标?假设用户经常在您的应用程序上交互和使用功能,同时浏览或生成内容,您需要在设计产品时设计您的统计框架。2、简单的操作流程数据采集首先列出您需要的数据项,然后评估哪一部分需要应用程序报告,哪一部分可以在后台统计,然后添加到前后台。一般来说,应用程序报告收集的数据必须在发布前仔细验证和测试,因为一旦版本发布,数据收集出现问题,不仅以前的努力是徒劳的,而且会带来很多肮脏的数据,而且可能会降低客户端的运行效率,收益大于损失。数据收集完成后,需要将各种原始数据加工成产品经理所需的直观可见数据。在这里,我们需要做一些基本的数据逻辑关联和显示,所以我们不会重复它。根据最初设计的统计框架,数据分析可以清楚地看到你所需要的数据。例如,用户行为:哪些功能使用最多,哪些按钮点击频繁,哪些功能在显著位置没有达到预期的使用效果,等等。比如内容分析:哪篇文章被查阅最多,哪些内容被评论或赞扬最多,等等。当然,以上只是基本分析,比如你得到这些数据,可以分析使用A功能的用户也喜欢B功能,两者相关性强,是否可以考虑前端设计集成,还是界面调整;如分析点击流,大多数用户访问或使用APP路径,核心功能隐藏得太深?再举一个例子,我们可以分析不同的用户属性,比如男性用户和女性用户,他们的用户行为是否有明显的差异?等等。不同产品的数据分析方法和模型差距很大,不能一下子说清楚。所以以上更多的是例子。3、一些需要注意的原则数据本身是客观的,但被解释的数据必须是主观的。不同的人可能会通过分析相同的数据得出完全相反的结论,因此我们不能提前用观点进行分析(例如,如果有假设,我们可以用数据进行论证);2.APP采集数据,必须优先级较低,不能因数据采集而影响产品性能和用户体验,更不用说收集用户的隐私数据了(虽然国内很多APP都没有);数据不是万能的,但要相信自己的判断。
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