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29、用户体验设计之数据分析

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  数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。


数据分析可以:

1)     了解产品的目标人群特征,为产品设计提供重要依据。

2)     了解产品关注行业用户量的潜在规模。

3)     与行业平均指标做对比,作为评估自身产品发展的指标。

4)     分析产品与竞争对手之间的用户重合度。

5)     分析自身产品内部各栏目间的用户重合度。


数据分析过程的主要活动由:

1)     识别信息需求;

2)     收集数据;

3)     分析数据;

4)     评价并改进数据分析的有效性组成。


【案例】基于友盟统计分析的数据分析


  友盟是为移动开发者提供的第三方数据分析平台。通过给开发者提供SDK,帮助开发者简化数据分析系统的开发。


1. 结合数据了解推广效果


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  通过数据可以很清楚地看到3月7日的推广成效如何?帮助开发者评价这次推广的成本和收益是否匹配。


2. 结合数据了解用户的内容偏好


  开发者可以通过“自定义事件”,统计用户对产品中不同内容的点击量,了解用户对不同内容的偏好,指导产品的内容运营。


3. 结合数据了解产品在同类应用中的水平


  友盟利用大量 App 数据,给出同类应用相关数据的平均值,公开发者参考自身产品的体量在同类产品中的地位。


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4. 结合数据了解用户的App使用规律

  通过用户的使用时间、频率等数据了解用户的使用习惯,睡前玩游戏?睡醒看新闻?这些规律都可以从数据中挖掘。


5. 结合数据了解用户活跃度


  稍有互联网产品经验的人都知道,安装量不是关键,真正活跃的用户才是有价值的。友盟根据 App 启动判断活跃人数,帮开发者对产品受欢迎程度做出更准确的判断。


6. 其他有待挖掘的数据


  以上列举的只是数据分析浩瀚功能重的一小部分。数据分析看似繁杂,其实并不难掌握。养成关注产品数据的习惯是每个产品新人的必修课。


  虽然数据不会说谎,但正确解释数据的含义,真正读懂数据还是需要结合对产品的深刻理解。转载自体验之美

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