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从4年的不间断数据分析中吸取的4个经验教训

《从4年的不间断数据分析中吸取的4个经验教训》

分析是一个快速发展的领域。

大多数变化都是从PC计算向移动计算过渡的结果。 移动仍然是分析的新空间。 事情正在迅速发生,每个人都在寻找更新,更好,更快的解决方案。

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1.你的工具现在不同了

人们认为他们用于常规网站分析的工具也应该适用于移动设备。 它没有。 网络和移动不是体验您的产品的两种方式。 它们是完全不同的媒介,具有自己的结构,组织,激励和指标:

  • 身份证明 :我们不会在移动应用中处理Cookie。 用户由首次下载和注册时分配的唯一ID标识。
  • 离线使用 :用户在使用您的应用时并不总是在线,因此您不能完全依赖于实时跟踪它们。
  • 手势 :点击很容易跟踪 – 点击是一次点击。 但是,用户可以通过各种方式与应用进行互动,无论是点击,长按,滑动,摇动,还是通过移动设备实现的众多其他手势之一。
《从4年的不间断数据分析中吸取的4个经验教训》
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  • 同类群组 :由于用户使用您的应用程序的时间明确从安装开始并以其变为非活动状态结束,因此您可以对某些群组的行为和响应变化进行更强大的分析。
  • 货币化 :网站传统上通过广告货币化,因此将分析指向了目标。 移动应用往往不会尝试通过其他安装直接通过最终用户获利。

课程:强调移动

这些是用户体验产品的方式的基本差异,以及用于理解用户必须调整的工具。 移动分析并不是一件好事:它们是构建优秀移动产品的重要组成部分。

正确跟踪您的移动分析是您必须发展的最强大的工具之一。 它将为您提供使用常规分析工具永远无法找到的用户行为的见解。 您学到的东西将帮助您减少摩擦,增加保留力,并构建更坚固,更强大的产品。 因此,您的公司将更加强大。

2.数据可访问性现在更重要

当移动优先应用程序Tinder首次开始大量使用时,他们以前有效的分析平台%E5%B4%A9%E6%BA%83%E4%BA%86“>

过去,所有数据请求都可以通过组织内的中心节点流动。 如果产品经理需要有关用户行为或转化渠道的信息,他们会向数据科学部门提出请求,并且该请求将得到满足。

如今,较小的屏幕尺寸,更多的压缩菜单以及移动固有的各种可能的交互已经结合起来,定期生成大量有关用户的信息。 数据是每个公司都想要使用的东西。

《从4年的不间断数据分析中吸取的4个经验教训》

如果没有一种方法可以让所有人都能获得这些数据,那么组织中的决策机制就会陷入停顿。

经验教训:在盒子外面思考。

确保您的工具满足整个组织的数据需求。 正如Instacart%E7%9A%84Fareed” mosavat> :“如果你说你是数据驱动的,但一切都必须通过分析师,你实际上并不是数据驱动的。”

随着您的公司开始扩展,这变得越来越重要。 您的数据团队(应该)获得的请求量会降低团队的决策能力。 这就是为什么您必须使用开箱即用的分析解决方案。

只有你和你的联合创始人,你的自制软件工具可能对你有好处,但是其他人对数据可访问性问题进行了长期和艰苦的思考。 您需要专注于构建业务,而不是将最佳分析解决方案整合在一起。

3.请不要与用户体验混淆

多年前,创业公司“成长黑客”对Facebook和Zynga等公司的巨大成功感到迷恋,他们开始“破解”自己应用程序的增长。

但增长黑客就像%E7%94%B5%E8%AF%9D%E6%B8%B8%E6%88%8F“>

这就是你如何获得针对短期指标过于优化的应用程序,它们几乎无法使用。 所有这些社交分享按钮, %E9%BB%91%E6%9A%97%E6%A8%A1%E5%BC%8F“>

《从4年的不间断数据分析中吸取的4个经验教训》
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像Facebook这样的公司没有增长,因为他们发现了一些低级转换指标来攻击。 如果他们在今天的某些应用程序上做得很早,那么他们基本上就是MySpace。

赢得并继续赢得数据的公司始终将用户体验放在首位。 即使是以微小的方式对用户产生负面影响的每一项变化都需要系统地权衡实验可能带来的好处。 从长远来看,它使这种体验始终保持良好,以保持用户身边。

课程:倾听您的用户。

当大多数程序员编写软件时,他们也在编写单元测试。 这些代码块通过向程序发送输入来模仿实际用户的行为。 通过监视输出,开发人员可以查看他们的应用程序是否按预期工作。

当您运行实验时,不要仅仅进行更改并希望最好地应用相同的逻辑。 如果变化很大,请先由团队成员运行。 如果它没有引发任何红旗,请将其暴露给有限的一组用户。

不要只是这样做: 分析他们的反应方式,然后评估是否要在更大范围内引入这一变化

4.看行为,而不仅仅是行动

分析的最大转变是从原始数据和高级数据转移到更全面的行为分析。

四年前,您基本上有三个选项来了解您的应用中的使用情况:

  • 查看有关个人用户如何导航和使用您的应用的原始数据。
  • 查看向您显示转化渠道和保留图表的高级仪表板。
  • 聘请一个精彩的数据科学家团队,可以收集,处理和消化不仅仅是一群人如何使用你的应用程序,而是为什么。

前两个有用但不完整。 第三个太贵了。 今天,使用比四年前的任何产品更实惠,更友好的工具,可以进行那种“如何和为什么”的分析。

基本原则是%E7%BE%A4%E7%BB%84“>

《从4年的不间断数据分析中吸取的4个经验教训》

这不是通过将按钮变为绿色来使按钮转换0.04%的访问者。 这是关于找到%E2%80%9C%E5%95%8A%E5%93%88%EF%BC%81%E2%80%9D%E6%97%B6%E5%88%BB“>

教训:保持简单。

有一百万种方法可以分析您的应用生成的数据。 不要获得隧道视觉,并认为产生可衡量影响的最佳方法是优化您认为重要的一些随机转换变量。

过去,现在和将来重要的是一件事:用户体验。 您的分析需要提供用户体验,而不是相反。 找到将您的应用分开的行为,并将其加倍。

优化变量,您可以在短期内获得收益,同时长期摧毁您的公司。 优化用户体验,可能需要更长时间才能看到结果 – 但您将朝着正确的方向前进。

结论

向移动设备的转变改变了很多关于分析的事情。 它通过增加可跟踪事件的数量来增加赌注,改变了我们分析这些事件的方式,并使比以往任何时候都更重要的是保持用户体验。

该领域的新颖性促使许多人提出了他们关于如何完成移动分析的想法和框架,并且学习新策略是很好的。 但重要的是要在弄清楚的时候牢记大局:

  • 为您的团队提供合适的工具
  • 让您的团队访问数据
  • 不要伤害用户体验
  • 了解人们在您的应用中的实际行为方式

围绕这四个核心理念组织实验和分析,从长远来看,您将为自己的成功做好准备,而不仅仅是针对今天的优势进行优化。

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