제품은 어떤 앱인가요? 너무 많은 작업이 필요합니까?

예를 들어, 제품이 단지 도구일 뿐이라면, 너무 많은 정교한 운영이 있다고 말할 수는 없을 것입니다. 일반적으로 사용자와 함께 일반적인 사용자 행동 분석 및 질적 연구를 수행하여 제품 설계를 지도해야 합니다. 컨텐츠 기반 제품이거나 기능과 컨텐츠가 결합된 제품이라면 정말 고려해야 할 사항입니다.

설계 통계 프레임워크

통계의 목표는 명확해야 한다. 우리가 데이터를 받은 후에 어떻게 해야 합니까? 가이드 기능 향상 또는 레이아웃 조정? 아니면 사용자가 콘텐츠 품질을 판단하는 지표입니까?

사용자가 app 에서 기능을 자주 상호 작용하고 사용하며 콘텐츠를 탐색하거나 생성한다고 가정하면 제품을 디자인하면서 통계 프레임워크를 설계해야 합니다.

둘째, 간단한 운영 프로세스

데이터 수집

먼저 필요한 데이터 항목을 나열한 다음 APP 에스컬레이션이 필요한 부분, 백그라운드에서 계산할 수 있는 부분, 포그라운드 및 백그라운드에 각각 추가할 수 있는 부분을 평가합니다. 일반적으로 APP 에서 수집한 데이터는 출시 전에 반드시 세심한 검사와 테스트를 거쳐야 한다. 일단 버전이 출시되면 데이터 수집에 문제가 생기면 이전의 노력이 모두 폐기될 뿐만 아니라 많은 더러운 데이터를 가져올 수 있기 때문이다. 또한 클라이언트 운영 효율성을 저하시켜 손실을 방지할 수 있습니다.

데이터 정리

데이터 수집 후 다양한 원시 데이터를 제품 관리자가 필요로 하는 직관적인 데이터로 처리해야 합니다. 여기에는 몇 가지 기본적인 데이터 논리적 연결과 전시가 필요하며, 군더더기는 하지 않을 것이다.

데이터 분석

당초 설계한 통계 틀에 따르면, 너는 네가 필요로 하는 데이터를 분명히 볼 수 있다.

예를 들어, 사용자 행동: 어떤 기능을 가장 많이 사용하는지, 어떤 버튼을 자주 클릭하는지, 눈에 띄는 위치의 기능이 원하는 사용 효과를 얻지 못하는 등.

예를 들어, 내용 분석: 어떤 문장 상담이 가장 많았는지, 어떤 내용이 댓글을 달았는지, 가장 칭찬을 많이 받았는지 등.

물론, 이것은 단지 기본적인 분석일 뿐이고, 더 깊이 파고들 뿐이다. 예를 들어, 이 데이터를 얻으면 A 기능을 사용하는 사용자도 B 기능을 좋아한다는 것을 분석할 수 있으며, 둘 다 강한 연관성을 가지고 있습니다. 프런트엔드를 설계할 때 더 많은 통합이나 인터페이스 조정을 고려해 볼 수 있나요? 예를 들어, 클릭 스트림 분석, 대부분의 사용자가 APP 에 액세스하거나 사용하는 경로는 무엇이며 핵심 기능이 너무 깊게 숨겨져 있습니까? 예를 들어, 우리는 남성 사용자와 여성 사용자와 같은 다양한 사용자 속성을 분석할 수 있습니다. 그들의 사용자 행동에 뚜렷한 차이가 있습니까? 잠깐만요.

제품마다 데이터 분석 방법과 모델 차이가 커서 단번에 설명할 수 없다. 그래서 이것은 더 많은 예입니다.

셋째, 주의해야 할 몇 가지 원칙

데이터 자체는 객관적이지만, 해석한 데이터는 주관적이어야 한다. 같은 데이터가 다른 사람에 의해 분석된다면, 완전히 반대의 결론을 내릴 가능성이 높기 때문에, 사전에 관점을 가지고 분석해서는 안 된다. (예를 들어 가설이 있다면, 데이터로 논증해야 한다.)

2. 2 에서 데이터를 수집합니다. APP 는 우선 순위가 낮아야 하며, 데이터 수집으로 인해 제품의 성능과 사용자 경험에 영향을 미치지 않아야 하며, 사용자의 개인 정보 보호 데이터를 수집할 수 없습니다 (국내의 많은 APP 는 그렇게 하지 않지만).

데이터는 모든 것이 아니니, 너는 여전히 자신의 판단을 믿어야 한다.