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APP用户行为分析优化的方法是什么?

App刚刚上线后,进步空间很大,初始产品功能是凭借经验创造,没有经过用户使用验证,我们会通过多次产品迭代,进行细节调整让App变的更好,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券,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迭代,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,这种方式的产品迭代会更有依据,效果也比较明显易见。

 

我会分两部分来介绍数据驱动App功能优化,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。

 

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