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移动应用数据如何提升用户体验

在心理学没有被大众

普遍接受

之前,大部分

人只会以为
心理学是研讨
肉体
病人的学科,与普罗大众

是绝无关系的。随着市场经济的展开

需求
,现代心理学在推进
经济展开

方面显得无足轻重
。那么数据给我们的提示呢?数据给我们提供的难道只是预测市场动摇
的趋向
和产品模型证伪?在数据只被我们用来研讨
经济的时分
,大部分

人都盲目

地追求数值的精确

性以确保经济项目的“精确

制导”,而忘却了数据也能够

用于设计和进步
用户体验。下面我给大家分享一下在友盟组织的主题为《iOS产品设计怎样
提升用户体验》沙龙中关于怎样
运用数据用于设计和进步
用户体验。

基于数据的用户体验设计 创新工场用户体验总监卓浩

 

数据在设计当中的运用
,不论

是狭义的地道
的界面设计或者更广义一点的产品设计。数据能够

从这样的一个维度来看,有专家级的极少量的数据,有量稍微

大一点的就是定性的数据,还有大量的海量的定量数据。

  • 专家视角,专家以专业的视角在做产品的时分
    对用户行为、产品体验等方面中止

    预测,对产品产生的表现的一个剖析

    。发过来,经过
    产品的理论

    运用
    数据能够

    辅佐

    校正预测办法

    ,以进步
    专家视角预测的效率。

  • 定性数据,用用户访谈,焦点小组等办法

    中止

    定性数据搜集
    ,以较少的样本量取得

    较高的调查精确

    率。

  • 定量数据,仰仗

    互联网产品数据搜集
    的实时性,意味着开发者能够

    取得

    快速、大量、真实的用户数据,经过
    一定的数据研讨
    办法

    能够

    起到很好的效果。定量数据和定性数据分别

    的办法

    愈加
    范围
    稍小的一些团队。

  •  

    第一:所谓的专家的视角就是在做产品的时分
    ,或者在做产品过程中的用户行为剖析

    、产品任务剖析

    和流程剖析

    的时分
    预先预测用户运用
    自己

    产品的时分
    会需求
    什么样的功用
    ,对产品会产生什么样的表现的一个剖析

    在做细致

    预期之前,通常会依据

    自己

    的阅历

    ,或者是一些第三方的数据来预测一下,比如

    预测在一切
    的用户行为当中可能有一些是比较

    主要的用户行为,并用一定的办法

    肯定
    主要用户行为线路和哪几个行为是比较

    主要的。当你的产品真正上线以后,产品的运用
    数据会给你一个反响

    ,这个反响

    有的时分
    会是和你预测的用户行为区域或主要用户行为是一样。但是也有一些可能会呈现
    一些出入,比如

    说原本

    在你预测当中的某个部分

    是用户的主要行为,但是在事实的数据上发现并不是这样,或者说你并没有预测这条线路会成为用户的主行为,但是数据反响
    出来用户理论

    上会把这个作为一个主行为。同时由于
    数据是带有量的信息的,所以你能够

    看到比如

    这条线路的用户主行为在用户运用
    量上,就是要比其他的显得更多一些,更粗一些。从专家的角度对产品设计中止

    预测,但是反过头来,这个产品的理论

    运用
    数据是能够

    辅佐

    你校正,这是一个很典型的用法。

    第二:定性数据通常是指什么?通常是指你取一定的样本量,不会太多,不会说是成千上万的,但是又不是像一两个所谓的专家数据,通常会是几十个量级,得到一些你对这个产品的想法的考证
    ,从而辅佐

    你尽可能及早弄分明

    你产品的方向。

    移动应用数据怎样提升用户体验

    第三:接下来我们再看一下定量数据,定量数据其实是真正只需

    在进入了互联网时期
    之后才有的一种朴素
    ,当进入了互联网产品时期
    ,互联网产品仰仗

    它的数据都是实时连通的,开发者能够

    得到快速、大量、真实的用户数据。

    大家想象一下,在过去比如

    说像九几年致使

    包括像两千年前后,那时分
    微软这个世界IT界软件行业的巨头,他在做产品的时分
    比如

    说office这样的产品,他们在做用户数据获取、用户研讨
    ,并且以此做剖析

    来改进

    产品。他是什么状况

    ?花大约
    半年的时间,就是请一个专业的咨询公司花大约
    半年的时间做数千个用户的访谈和调研,搜集
    数据。然后再花将近半年的时间整理数据,反响

    给产品研发团队,改进

    产品。所以传统的研发过程它的周期真的就是用年计的,但是当进入了互联网产品时期
    ,其实有一个庞大

    的益处

    给大家,由于
    互联网产品它的数据都是实时连通的,这意味着开发者能够

    得到快速、大量、真实的用户数据。这三个十分

    十分

    关键,快速的、大量的、真实的用户数据,这个意味着只需
    我们这个产品当中做好了准备,每一分每一秒用户运用
    的状况

    ,都能够

    成为你下一个版本改进

    的依据

    。而且致使

    这些做互联网的人到今天,他们也正在去影响着很多传统行业,比如

    像手机行业里面以前是做市场的人员来主导的,由于
    关于
    手机公司来说,做市场的人员看起来是离商品销售距离

    最近的。他们觉得我跟店员接触是最紧密

    的,所以我应该来决议
    做一个什么样的手机,有什么样的功用
    ,致使

    长什么样。但是反过头来大家再看传统的手机行业到今天曾经
    落花流水
    ,正是由于
    有互联网产品的思绪
    正在进入到传统的手机范畴
    当中,彻彻底底地在改动
    这个范畴

    在定量数据获取当中或者定量的研讨
    当中有这样几个主要的办法

    第一个就是所谓ab测试,AB测试就是上线几个不同的版本,然后让用户去运用
    ,经过
    比较

    用户所运用
    不同版本之间的差别

    来弄分明

    究竟

    哪个好。做AB测试这里面其实也是有几个关键点,第一个就是AB测试的这两个版本一定是利于比较

    比如

    说它可能是一切
    的指标当中只需

    那么一个或者是很少几个有区别的,其他大部分

    都作为控制项是相同的。由于
    只需

    这样才干
    知道

    究竟

    是哪个要素
    在起作用,像有的阅历

    不是太丰厚
    的团队他们会憋大招,就是一个版本里面有很多很多的改进

    ,很多很多的改造
    。假定

    是这种状况

    ,经常就遇到你看到这个数据不论

    是好的还是坏的,不知道

    是由于
    什么,由于
    中间发作
    的改动太多了。所以真正有阅历

    的团队会是用短平快的办法

    ,很快的一次改一个,一次改很少的几个,然后来做比较

    ,发现哪个更好肯定
    下来,然后再有新的测试和记载
    。当然假定

    说在更深邃
    一点,其实这个实验还能够

    被设计得愈加
    巧妙,你能够

    把你的数学模型设计成,的确

    是你同时测试了好多个不同的属性的变化,但是从数学模型的角度来说是能够

    把这些不同要素
    之间的相互

    影响分别

    出来的,这样其实也能够

    。但是关于
    大家来说,可能最开端
    作为起步还是短平快的办法

    ,一次只比一个或者很少几个,这是AB测试快速试错的办法

    第二个理论

    上是很多互联网企业的杀手锏,就是所谓的百分之一测试。百分之一测试它的实质

    是什么?实质

    是说我控制一小部分

    用户,但是又足够量的,控制一小部分

    客户来运用
    我们的新版本或者新产品,然后得出反响

    辅佐

    我改进

    这个做法其实最主要的就是说避免

    一下子影响到太多的用户而产生不可控制的结果
    。比如

    像在早些年其适用
    百分之一测试用得最好的数一数二
    的就是Google,关于
    Google来说,一年当中可能会有几千个这样的实验上线,然后会有几百个或者说几百次对产品的改进

    ,仅仅对搜索而言。Google有那么多产品线,还有更多更多。像今天大家可能会更熟习
    的是像facebook致使

    把这个作为一种规范

    的上线机制,就是它的系统设计成为就是能够

    同时支持很多个不同的控制实验,所以它能够

    辅佐

    我公司产品当中有很多的实验性功用
    ,或者是新的产品特性,能够

    同时以少量用户测试的办法

    来中止

    。然后实验数据好我就作为正式产品上,实验数据不好我就把它收回来,重新改进

    。当他做成是一种大范围
    自动行为的时分
    ,就呈现
    了一个庞大

    的益处

    ,就是你的产品新功用
    的改进

    、提交、发布变成了一项十分

    十分

    顺畅,不用说再像以往那样好象特意准备一个月,实验两个月,再调整一个月。反过头来看起来好象你是用了快速的办法

    ,但理论

    上还是要经过两三个月才干
    上线。关于
    facebook他把整个产品基础

    架构设计成能够

    同时中止

    大量少量用户控制实验的这种结构

    ,关于
    它的产品迭代改进

    十分

    有益处

    第三个就是关于
    这些数据的解读。其实数据是中性的,一个数据出来很少有那种,当你看到这个数据就能够

    很明晰
    地判别
    说,这个数据究竟

    代表着好还是代表着不好。大部分

    状况

    下,其实你需求
    第一
    肯定
    的是你这个数据剖析

    的目的
    ,比如

    说举个最简单的例子,大家说一个网页用户来到这个产品上面,一个网页产品用户来到这个页面上,究竟

    是快快的分开
    好还是停留的时间久好,其实这两个没有绝对的规范

    ,完好

    要依据

    你产品的目的
    来定。

    比如

    说假定

    像新浪这样的门户或者说像新闻类的产品,可能大家希望用户来到这个页面多停留一会儿。由于
    这意味着用户在上面有很多的阅读
    ,但是假定

    说关于
    Google搜索页面,停留得久意味着灾难,意味着产质量
    量不好,设计不好,不能让用户很快地找到他想要找的结果,马上分开
    。所以你的产品的数据,千万不要把数据当做所谓的万能的,看到一个数据就能够

    很快下结论,真的不是这样。第一
    你需求
    明白
    的是你数据剖析

    或者你实验的目的
    是什么,然后依据

    这个再来选择说我看哪些属性,用什么样的数学模型来做剖析

    。这个真的是一件技术活。

    其实你经常会发现你看到了一个数据,发现这个产品某个运用
    量、流量上升了,但你真的不知道

    是为什么,这时分
    就特别需求
    什么?你能够

    找到你的目的
    用户去了解

    一下究竟

    发作
    了什么,你比如

    说可能在哪一年的时分
    ,就是在Google曾经有一次发往常

    中国某一个省份搜索的流量忽然

    一下到底,变为零了。假定

    你光看这个数据,其实你是没有办法

    得到任何结论性的东西,你能够

    有很多猜测

    ,但你不知道

    真正发作
    了什么。但假定

    说你这时分
    去想办法

    找到目的
    用户,在当时那个状况

    下找到那个区域的用户,你会发现原来是被断网或者原来地震,数据这个东西就是中性的,你需求
    用其他的不同的办法

    来真正地去剖析

    数据,得到有意义的结果。所以其实这就是我们刚才

    所说的从专家到定性到定量这样一个过程,同样的你看像定性这样的工作,其实关于
    常规来说一个小团队其实很难做。为什么?由于
    一方面是没有这样的技术才干

    ,由于
    触及
    到要在产品当中合适

    的中央
    埋数据采集点,另外可能没有剖析

    的阅历

    。但其实对大家的好音讯

    ,其实是有一些专业的工具来辅佐

    大家来做这些事情。比如

    如下大家做的是网页产品,就能够

    思索
    用Google的analysis,假定

    大家用的是移动

    互联网的产品,其实就能够

    思索
    像友盟这样的工具,其实是有这样合适

    的工具能够

    辅佐

    大家在没有阅历

    或者说还没有技术才干

    的状况

    下,同样做到这样的效果。

    最终
    ,这也是一个真实的例子,今天正好也借着一个主题,由于
    是跟Steve有关的,包括像乔布斯,还有包括像有一些很牛的大公司,像宝马、保时捷他们曾经都不约而同

    的说过一句话,说我们不做用户研讨
    。大家觉得这句话应该怎样
    样去解读才好?一方面是在传统的产品研发或者说设计范畴
    ,他们没有像互联网这样有利的工具,能够

    辅佐

    大家疾速
    取得

    大量真实的用户数据,没有这个益处

    。另外一方面,这些设计很牛的公司他们的确

    是有牛的道理,就是他们的确

    是不需求
    特地
    再去做用户研讨
    ,由于
    他们的设计师自己

    就是超级用户。他们曾经
    比普通用户还要更了解

    用户,这一点是在他们长期的沉淀
    下抵达

    的这种境地
    ,就是他们具有
    了对用户的洞察,或者说他们具有
    了能够

    做出正确判别
    力这样的才干

    ,这是很了不得的事情。但是大家也不需求
    迷信,比如

    说你像苹果公司他们有些设计师,他设计应用界面很牛,可是假定

    你让他设计一个电蚊拍,你看他要不要做用户研讨
    !还有这个例子,大家留意
    看一下,这是在IOS5推出过程当中发作
    的事情,一夜之间,这条闹钟的功用
    界面发作
    了变化,理论

    上这就是在做用户测试,然后依据

    用户运用
    的数据反响

    回来,辅佐

    他们做设计决策。所以其实你看这么牛的公司,这么说我们全靠自己

    的公司,其实他也在用这样的办法

    ,也是在与时俱进。

    统计剖析

    工具关于
    改善用户体验的价值  友盟产品副总裁姜文一

     

    数据关于
    一些用户体验的作用是这样的:任何一个产品它一定是有一定用户范围
    之后,才会产生有效的数据。这个数据会起到两方面作用。

  • 第一个作用,关于
    你的产品的证伪,想知道

    我们用户到底怎样
    用我们产品的,只需

    当产品推向市场之后,有了数据才干
    证明我一开端
    的想法是对与错,方向才干
    找准,微调产品细节或方向。

  • 第二个作用,就是当你的产品在持续定位过程之中,它能够

    通知
    你的用户特征是什么,用户行为是什么,所以今天先简单讲一下产品数据到底在哪些方面上能够

    辅佐

    我们在用户体验上得以改进

  •  

    友盟是做移动

    互联网的移动

    应用统计产品,我们一开端
    可能会注重,用我们的产品就能够

    知道

    你的用户来自哪个渠道,机型,分辨率怎样
    样,但是经过一年多的展开

    ,友盟的统计剖析

    曾经
    开端
    深化
    到用户行为的细节。举个简单例子,比如

    我们强化了自定义事情
    的功用
    ,像我们以前做的web端的一些研讨
    的话,或者用户的统计研讨
    ,我们会做热点图,在手机端设备上面这个焦点是很分散的,你并不知道

    用户的运用
    行为。我们可能会做一个多点的监测,让你知道

    客户运用
    的频度和热点在哪里,这是我们做的第一种。
    这里我们会提到一个新的数据剖析

    产品——途径
    剖析

    。途径
    剖析

    是从用户翻开
    移动

    应用开端
    ,他可能分几个步骤,来运用
    你的终端产品,以及怎样
    切换回到主界面,我们会绘制用户最常用的一个运用


    ,以及他怎样
    分开
    这个应用。我以为
    这个也有助于我们开发者或者我们设计师来了解

    用户他细致

    在用我们产品上的一些细节性的行为。当然还有一些基本

    数据,比如

    我们会统计到一些应用时长,他翻开
    的次数,以及他的运用
    黏性,这个我置信
    也是有一定作用的。

    数据是中性的,能够

    效劳
    于市场经济,同样也能够

    用于进步
    产品设计和用户体验,重要的是我们怎样
    去看待

    和剖析

    数据。在互联网时期
    ,数据剖析

    曾经
    延伸到设计范畴
    ,更多的设计师都开端
    应用
    用户数据做产品研发,让用户数据替我们的设计做参考。

    来源:http://www.mobile20.com.cn/mobile-applications-data-count-how-to-improve-the-user-experience/

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