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移動應用數據分析6大難點

移動開發
近期興趣轉向數據分析,先期通讀互聯網數據分析的理論,但使用在移動應用還是遇到有不少難題。

1.很難獲得用戶操作行為完整日志?,F階段數據分析以統計為主,如用戶量、使用時間點時長和使用頻率等。一是需要識別用戶,二是記錄行為容易引起程序運行速度,三是開發成本較高。

2.產品缺乏核心指標,這需要分析人員足夠的了解產品。產品有了核心指標,拆分用戶操作任務和目的,分析才會有目的,否則拿到一堆數據不知如何下手。比如講輸入法的核心指標設為每分鐘輸入頻率,順著這個目標可以分析出哪些因素正向影響(如按鍵容易點擊)和反向影響(如模糊音、誤點擊和點擊退格鍵的次數)核心指標。

3.短期內可能難以發揮作用。數據分析需要不斷的試錯,很難在短期內證明方法的有效性,可能難以獲得其他角色的支持。

4.將分析轉化為有指導意義的結論或者設計??催^某應用的近四十個設置項的使用比例,修改皮膚使用率較高,而個別選項使用率不到0.1%,依次數據可以調整設置項的層級關系,重要的選項放置到一級強調顯示,低于5%的可以放置二三級。功能使用率的分析是比較容易的切入點。

5.明確用戶操作目的。功能對于用戶而言,使用率不是越高越好。增加達到的目標的途徑,用戶思考成本增加,操作次數會增加,比如搜索。在應用中使用搜索可能說明用戶沒有通過瀏覽找到想要的內容,如果用戶搜索熱門內容,說明應用展示信息的方式出現問題。

6.考慮到運營需求。之前做過的工具型應用,設計的核心指標是提高操作效率,減少點擊次數、等待時間和手指位移等,最快的時間完成操作。而一些瀏覽型產品用戶的目的并不明確,大致有瀏覽、查詢、對比和確定目標等四類用戶行為,需要兼容用戶目標不明確情況下操作,引導用戶選擇的同時還要在過程中展現更多的內容,刺激用戶點擊。

責任編輯:佚名 來源: 曉生語錄
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