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如何通过用户数据,分析用户行为?

用户体验设计中,用户的反馈是关键的一环,通过数据驱动产品设计,对产品进行不断优化,才能够在发展的浪潮下立于不败之地。本文总结了用于优化产品的的两大数据类型,希望对你有所帮助。

用户体验设计的前提是要重视用户的反馈,也是最根本的体现,是作为数据驱动产品设计中必不可少的一环。只有不断提升用户洞察的敏锐度,尽快做出产品的调整与优化,才能在未来的数字化浪潮中立于不败之地。

一、反馈型数据

问卷调查是用来搜集用户的反馈的一种方法。在实际的工作中,也是作为设计的一项重要的发力点。常见有如下几种类型:

1. 净推荐值NPS

净推荐值NPS(Net Promoter Score),可称为口碑,是一种计量客户会向其他人推荐产品或服务可能性的指数。它是最流行的用户忠诚度分析指标,专注于用户口碑如何影响产品增长。具体说来,NPS的数据来源于在问卷中询问用户“你愿意向同事/朋友/家人推荐我们的产品吗?”这个问题。

用户在0-10分之间进行打分,10分表示非常愿意,0分表示不愿意。根据用户的推荐意愿,将用户分为推荐者、中立者、贬损者。NPS=(推荐者数/总样本数)*100%-(贬低者数/总样本数)*100%,得出的数值越高说明产品越受欢迎。

需要注意的是,仅了解NPS数值是不够的,作为设计师还需要深挖其背后的原因,以便找准设计切入点。这也是为什么现在各大APP的NPS调研中,通常还会追加附加问题。如飞猪旅行和去哪儿这两个APP均会进一步询问用户其推荐/不推荐的原因。(下图所示)

2. 费力度CES

CES(Customer Efforts Score)是指顾客费力指数。是衡量顾客在使用产品时所花费的精力与时间的指标。用户前后所花费的精力与时间越多,费力度也就越高,产品体验也就越差。通常采用5分制,从“1=非常少”到“5=非常多”。

好的设计需要做到让用户一看就懂如何使用,自然流畅的达成目标。而对于部分产品而言,由于业务本身较为复杂,用户上手需要一定的时间成本,所以想要做到让所有用户都一看就懂如何使用是非常困难的。

一些复杂的B端产品,不要说让用户自己一看就秒懂了,能够做到让用户不寻求客服的帮助自己完成功能的使用、解决问题就非常厉害了。所以对于一些功能复杂的产品来说,通过设计降低理解门槛和使用门槛,是一件挺重要的事情。(如下图所示)

对于用户而言,降低门槛设计的价值和目标是减少客户的挫败感,提升使用效率;对于产品而言,降低门槛设计的价值会降低服务成本。(篇幅有限这里不展开讨论,关注后续内容分享)

3. 问题占比

当产品积累一定的用户体量后,反馈的渠道也是多种多样。通常包含直接反馈、工单、客服周报等。在一定周期内,运营会将搜集的问题进行统计汇总。设计师需要针对高频出现的问题,进行分析与定义,再进行设计与体验升级。

一些看似微不足道的改进,对提升客户满意度,帮助产品达成商业目标,提升团队运作效率,都有着不可忽略的价值。

无论是核心的转化率还是其他的数据指标,分析不同产品的特性,梳理关键路径,明确每个节点对用户的意义并不断优化,结果自然而然会向好。

二、结果型数据

近年来随着互联网迈入存量市场,获客的成本也越来越高。产品难以再有爆发性增长,运营策略也从如何快速增长,转变成为如何盘活现有的用户。因此,会显得尤为的重要。

谈到,最为核心的就是转化率。很多设计师误以为转化率就是与付费相关的行为,这样的理解未免太片面。转化的本质是与具体事件相关的一种行为,除付费外还包含注册、激活、分享等。

转化率的公式为:

(目标页面UV/来源页面UV)*100%

由此可推导出:

注册率=(注册量/UV量)*100%

付费率=(付费用户/新用户)*100%

激活率=(完成关键行为的新用户/新用户)*100%

这里要重点聊一下激活率,所谓“完成关键行为的新用户”,指的是与产品价值相关的行为,在不同类型的产品中的判断标准是不同的。举个例子,作为饿了么的新用户,是否下单点过外卖?这个行为就是关键行为;作为头条的用户,是否完整的浏览或发布过一条内容?这个行为也叫做关键行为。

在实际工作中遇到转化的场景,我们通常会采用漏斗模型来分析问题,统计每一个步骤的转化情况,即漏斗模型。查看漏斗的转化情况,找出最大漏损环节,对应设计,意味着最大的改善机会点。(如下图)

这里举一个饿了么店铺页引导开通超级吃货卡的例子,目前店铺页开通的路径是“店铺红包—引导弹窗—销售页—购买页—支付页”。

基于这一路径进行漏斗转化分析,我们发现大部分的用户都在中间的引导过程中流失了,而最终完成支付的甚至不到1%。

于是,设计师提出了简化路径的方案,来减少漏斗流失。另外优化入口的显示,让原本需要在弹窗上显示的信息前置,相较于优化前减少了3层漏斗,更多的流量可以直接进入到购买页。

提升转化力一方面需要查漏补缺,洞察本质原因,从根源上降低无效转化数;另一方面要求设计师能够跳出思维困境,找到更高效的转化方式。

除以上的转化率外,还有两项重要的指标分别是:活跃用户量与留存率。

活跃用户量:指执行产品关键行为的用户,这个关键行为的定义与客户获取到产品价值的相关。不能单纯的把登录行为定义为活跃。如抖音,仅登录不能算活跃用户。其算法可能是在线10分钟或者刷三个视频才算一个日活。活跃用户量是衡量内容类、社交类、游戏类产品的重要指标。

留存率:即让用户持续的使用你的产品。一般分为新增用户留存与活跃用户留存。通过区分不同属性的用户留存状况,对不同用户采取精细的运营策略。在用户基础上,通过时间维度进一步区分次日留存、周留存、月留存。用户来了就走,走了就不再回来,并不是产品和运营希望看到的,这等于前期的一系列产品策略、运营成本、人力时间都白白浪费掉了,因此对用户的维系显得格外重要,新用户留存率也衡量用户增长过程中最重要的一个环节。

以上是产品中常见的,无论是核心的转化率还是其他的数据指标,分析不同产品的特性,梳理关键路径,明确每个节点对用户的意义并不断优化,结果自然而然会向好。

作者:DC 微信公众号:BuffDesign

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