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交互设计师如何看数据(干货总结)

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2015-5-4 09:09
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    [LV.4]偶尔看看III

    自我介绍
    学最好的别人,做最好的自己

    社区QQ达人

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    1#
    发表于 2015-5-4 17:35 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    ps:po主的数据经验主要来自移动app的数据分析,网站的情况不太清楚哇~; p* s3 Q' o6 U2 L) ?; ?) V
    * e6 R/ ?7 r6 p! w3 k7 I
    一、看整体看趋势,了解用户去留。
    # |5 l3 X4 n9 O# g; w% P& U看什么:/ g( K% j8 n; M$ E6 S8 b/ w- }
    一般的app数据监控都会有页面访问量的pv、uv的数据,详细一点的会区分一下新用户,回访用户。我一般以2星期为一个时间段看下某个页面的用户的访问趋势。还会看一下pv/uv的趋势。如果还有精力的话会看下该页面的uv/整体app的uv的趋势。
    $ U* u6 l+ o: v& ]9 ~  l看出啥名堂:
    9 R/ `- t' V3 n2 b1)如果看到某页面的uv量有明显的上升或者下降趋势,说明该页面可能有问题出现,此时需要大家对比一下app整体的访问量曲线,如果趋势是不一致的那么就可以确定是这个页面出现问题啦。* a) x6 ^1 ]2 _3 R
    2)pv/uv的值如果很大说明用户会多次访问该页面。要根据这个app页面的性质来判断pv/uv值是大好还是小好啦。如果发现这个值不恰当的偏大,可以看看来源页面来简单确定下原因。
    6 B( j+ m7 n% T! r4 [* u: g7 J  w3)页面的uv/整体app的uv的走势如果持续降低,可能说明大家对这个页面失去兴趣回访率很低。7 p+ h$ Y: T% j. T1 O" c1 d, k
    总之,看看大趋势可以帮你及时发现问题,制定改进目标。6 Q. ^3 m2 b3 ]8 l$ X3 A6 I' x
    啥时候看:
    ( j8 `3 ~# J9 S" \7 E$ K1)app升级后4~5天后,因为升级阶段数据量小且不稳定容易下错误的判断。. ^! O3 q% K3 x* l* R& M( S5 \
    2)上了新功能、新优化的时候看。
    8 [2 Y, i2 p# W! ^+ x- ^. P3)避开运营活动期看,运营活动的数据不是正常数据。但是可以观察运营活动前和后的对比看活动效果。2 v& x6 h* E# h: }

    & o& s3 n# [% F* X; O+ n( B二、看页面点击,了解用户关注什么。(有时候点击量可以是你的kpi)
    ) w& T4 [: L1 P, l. s- x看什么:# d* L0 |( n$ F5 ^$ _* I
    如果你的app数据监控对关键页点击面做了埋点,那么你就可以看看用户都在页面里点击了什么。首先是整个页面的横向比较,每个埋点的uv/页面访问uv。然后是每个埋点的各自情况,埋点pv/uv。最后有精力的话可以看看每个埋点uv/页面访问uv的2周趋势。
    9 X/ u* y* t; @# m3 q' ?# ]. s看出啥名堂:9 |$ T6 p+ B4 E  w
    1)根据点击的多少来判断下信息布局是不是合理,也可以对用户点击多的部分多下功夫做优化。# o* Z3 R2 n$ m- L: }( Z, x) L
    2)点击多不一定好,点击少不一定不好,请认真分析。举个栗子:一个列表页面80%的用户点击进入看详情,那么是不是有些内容应该在列表中就展现出来我们却放在了详情里?
    . ?6 q* J5 x. D5 B0 A  O( [9 X" a3)如果是表单页面,那么就可以看出来用户在哪一步放弃操作(某一步uv值/页面uv值骤降);或者遇到困难(比如此处的点击pv/uv值很高)。) T$ v+ T) m7 R
    啥时候看:* j( ~7 ?* ^: Q  M; {  V* K/ T# Z
    1)想要对产品功能、信息结构作优化的时候看,说不定能给你点小灵感。" f- R! K# E' I* j/ k  d/ E
    2)发现页面的pv、uv大趋势有问题,来看看能否发现问题所在。
    , }* o' B* f, a: A, `0 b9 h9 S9 A2 P$ V  ^6 z
    三、看流失率(功能性的app)
    ; F& m0 q( t$ Y8 \看什么:! l  _0 i3 {  B7 c# o! G/ D" q
    大部分的app数据监控对流程的流失率都通过页面漏斗的方式展现了,对每一步骤流失掉多少用户,用户的流失去向都有清晰明了的统计。尴尬的是流失率往往出现在第一步,而且很多用户只是进来看了一眼就再没来过。所以流失率的数据建议可以做更详细的数据筛选,比如增加新、老用户的纬度。
    , k8 M+ @: l7 n* \6 P看出啥名堂:: t; R& _" a' p9 `7 {1 `: ^
    1)找到关键流失步骤。
      B  V+ D. ]9 l. ^2)分析页面流失的原因,比如直接返回啦,跳转到别处啦,还是报错结束流程啦等等。) \! o/ S8 ?6 \! Z' ?
    3)看页面点击情况,分析用户止步于哪一步。(参看上文中的二、3))) d) D- m% n( K; U
    啥时候看:
    & d+ Z  X: o/ U$ x9 t: P' S1)要提高功能转化率的时候看。
    8 k' H/ h$ I' w4 Z2)制定自己的kpi之前看,哈哈你懂的。
    9 l# {5 J5 X, B, r/ p% C# _+ A! Q2 I1 {
    四、多从几个纬度做筛选,把数据看的更分明。# I  i; o  T, O5 u9 z
    粗略看到的数据可能会把一些特殊类别的用户问题湮灭掉,所以多几个纬度作数据筛选可能会把问题看的更清楚。大部分数据监控系统在这点上都做的不够细致,一般需要提需求给BI同学帮忙清洗数据。以下是常用的几个纬度。3 l6 l- b+ b+ M3 G) u
    1)新用户、回访用户,还可以更细致点比如1月内访问3次以上的用户。/ [' x3 l! T& r% J$ ?! x  H1 l
    2)按用户的性质分:比如买家用户、卖家用户;浏览型用户、内容贡献型用户等等
    $ Y4 r7 P6 e# X2 R$ n
    0 K; n, @+ t' h五、花边数据,帮你了解用户,但对于体验优化意义不大。; Y6 U1 d: a! z  r
    这类数据包括:用户城市分布、用户使用的网络环境、用户访问时段分布、用户使用设备分辨率分配。* ?0 i$ G9 j1 a
    这些数据可以帮你大概了解使用你app的用户,但我发现大部分app的这类数据情况都挺类似的。之前还专门对高峰访问时段的用户做过电访没有发现类型化的用户。, @" u  s! [/ s: e
    花边数据中我比较感兴趣的是用户年龄,但是大部分app的数据中看不到这个值。
    ' v( i+ ^) {$ |2 o% Z( _* ~7 c+ M) p: o  x9 T
    最后要说别太迷信数据,创新的点子也往往不是来自数据~
    . R3 l) t/ z- {3 a2 j  [7 X& J
    / s: ^6 _6 h2 i6 Q7 d6 n2 x名词解释:
    " }4 [' F& o7 X, u0 ~1 upv:页面访问次数0 F$ k$ g: d& c9 [8 m$ |( E
    uv:页面独立访客人数
    + D* p- c+ e$ O7 F  a7 ~
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