如何通过用户行为分析帮助App产品优化

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2020-04-1709:05:00 评论 558 1633字
摘要

App产品刚刚上线后,初始产品功能是凭借经验创造,我们会通过多次产品迭代,通过用户行为分析来进行细节调整,帮助App产品优化,让用户更愿意在我们的App下订单。

大多数产品进行更新的时候,靠的是pm的经验或者是少量的调研问卷,这样的迭代方式缺乏数据佐证,通过数据分析的方式驱动产品优化,可以知道用户在哪些功能上有更多的驻足,或者知道哪些功能是用户不喜欢的,这种方式的产品优化会更有依据,效果也比较明显易见。

我会分两部分来介绍基于用户行为分析的数据驱动App产品优化,分别是优化思路和实操案例。

优化思路:

产品没有基础对比数据的时候,我们会通过几个方面进行产品的数据分析得到基础数据,之后可以基于基础数据设定增长目标,一款App要优先关注哪些数据?

1.了解用户对产品功能的使用情况

通过智能路径了解用户从打开App到在App上的发生的事件触发,了解用户所有交互行为,用智能路径刻画出用户的每一步行为;

2.关注核心漏斗的转化

通过漏斗分析关注核心漏斗的转化率,比如用户从打开app到加入购物车,到提交订单的漏斗流失情况;

3.关注产品单个功能的使用情况

可以通过事件分析,单独跟踪某一个新上功能;

4.关注用户完成核心目标的共性行为

5.版本更新后的用户体检差异

6.通过细分维度进行交叉数据分析,洞察有益结果,驱动迭代。

基于当前数据的增长计划设定可以使目标更清晰,比如提高加入购物车到支付订单的转化率,可以通过以下几步完成。

1.通过漏斗分析了解加入购物车到支付订单的转化率

2.洞察不同版本,不同省份,不同系统(安卓、IOS)下的转化率差异

3.制定转化率优化试验

4.App迭代

5.通过数据验证迭代效果,胜出者保留

案例:

拆解某在线购买咖啡的App,进行用户行为分析,以用户购买咖啡为核心目标

首页结构,分为几大功能区,最重要的是现在下单,之后是咖啡钱包,能看出这两个部分是最重要功能,所以放在最优先的位置,而外送比较直接的表明可以支持外卖服务。

如何通过用户行为分析帮助App产品优化

我的思维走向图:

如何通过用户行为分析帮助App产品优化

我是此App的用户,通过对此App的了解,我会有如下思考,抛砖引玉,希望给更多App优化提供一些思路。

1.我期望用户在我的App上完成什么?

下单和购买优惠券,下单反而成为了次要行为,一旦购买优惠券,下单就变成了为了实现优惠券而进行的附属动作。

我需要通过智能路径知道用户在App上的体验情况,了解用户都会通过哪些路径进行产品体验

如何通过用户行为分析帮助App产品优化

从这个路径我们可以知道,用户会在下单和购买优惠券之间频繁穿梭,而且使用频率可能在80%以上(按照总事件量)

2.构建核心漏斗

在漏斗分析里面选几个路径

漏斗1:打开app,下单,加入购物车,支付。

漏斗2:打开app,购买优惠券,加入购物车,支付。

漏斗3:打开app,下单,加入购物车,使用优惠券,支付。

漏斗4:打开app,点击广告,确认登陆,分享,返回。(这有逻辑问题, 没说清楚如何得到优惠,体检较混乱)

通过这样的漏斗分析,我们就知道App上的用户行为,知道用户的使用情况和流失情况,也许某一个优惠券的广告位,阻碍了用户购买优惠券或者下单,或者我们的某一个流程可以简化,大幅度提高转化率。

如何通过用户行为分析帮助App产品优化

3.找到优化点

此次优化战役,以提高用户优惠券购买转化率为核心目标,优先梳理清楚用户的路径以及当前路径的数据情况,之后从分散用户注意力入手,从增长试验假设开始进行产品优化。

常规增长点:

(1)咖啡钱包内页

您的咖啡钱包有点寂寞,增加直接购买按钮

(2)充增优惠

更换成购买咖啡券,测试CTA的点击率效果

(3)广告位切换太快

可能会引起点击率不高

(4)按钮优先选中外送

会减少操作流程,提供转化率

裂变增长点:

(1)开屏广告位增加CTA

目前没有CTA,CTR有待提高

(2)免费送给好友咖啡,各自得一杯

测试功能,优先给予逻辑说明,是否可以增加送给的几率

……

易观方舟Argo的十大分析模型,可以在产品优化的时候不同阶段起到相应作用,详细了解可以到易观方舟官网。

如何通过用户行为分析帮助App产品优化

总结:

基于用户行为分析,数据分析驱动产品优化,分几步走

首先,了解自身数据情况

其次,找到用户关心的功能和不喜欢功能

然后,找到核心漏斗

最后,围绕数据增长目标,提出假设,上线验证。

End.

作者:易观方舟

来源:简书

本文均已和作者授权,如转载请与作者联系。

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