¿Cómo analizar el comportamiento del usuario a través de estadísticas de la aplicación y lograr operaciones refinadas en la APLICACIÓN?

La pregunta es bastante general, por lo que solo puedo dar una respuesta aproximada :) 1. El objetivo de las operaciones refinadas. Por ejemplo, si su producto es solo una herramienta, entonces me temo que puede hacerlo. No hable de operaciones demasiado refinadas. Generalmente, debe hacer un buen trabajo en las operaciones de rutina. El análisis del comportamiento del usuario, junto con la investigación cualitativa del usuario, se puede utilizar para guiar el diseño del producto. Tanto la funcionalidad como el contenido, es necesario considerarlo. 2. Diseñe un marco estadístico. Suponiendo que los usuarios interactuarán con frecuencia y utilizarán funciones en su aplicación, y también navegarán o generarán contenido, debe diseñar su marco estadístico mientras diseña el producto. 2. Breve proceso de operación 1. Para la recopilación de datos, primero enumere los elementos de datos que necesita, luego evalúe qué partes deben ser informadas por la aplicación y qué partes se pueden contar en el backend, y luego agréguelas en el frontend y el backend respectivamente. . En términos generales, los datos informados y recopilados por la aplicación deben verificarse y probarse cuidadosamente antes del lanzamiento, porque una vez que se lanza la versión y hay un problema con la recopilación de datos, no solo se desperdiciarán los esfuerzos anteriores, sino que también causará un Muchos problemas. Apilar datos sucios también puede reducir la eficiencia operativa del cliente, lo que no vale la pena. 2. Clasificación de datos Después de la recopilación de datos, es necesario procesar varios datos sin procesar para convertirlos en datos intuitivos y visibles que los gerentes de producto necesitan realizar aquí algunas asociaciones lógicas y visualización de datos básicos, por lo que no entraré en detalles. 3. Análisis de datos De acuerdo con el marco estadístico diseñado al principio, podrá ver claramente los datos que necesita. Por supuesto, lo anterior es solo un análisis muy básico. Si profundiza un poco más, por ejemplo, si obtiene estos datos, puede analizar que a los usuarios que usan la función A también les gusta la función B. Las dos están estrechamente relacionadas. ¿Se puede mejorar durante el diseño del front-end? Considere más integración o ajustes de interfaz, por ejemplo, analice el flujo de clics para ver qué ruta toman la mayoría de los usuarios para acceder o utilizar la aplicación. Para otro ejemplo, se pueden analizar diferentes atributos de usuario, como usuarios masculinos y femeninos. ¿Existe alguna diferencia obvia en el comportamiento de los usuarios entre ellos? etc. Los métodos y modelos de análisis de datos de diferentes productos son muy diferentes y no se pueden explicar claramente a la vez. Entonces lo anterior son más ejemplos. 3. Algunos principios a los que se debe prestar atención 1. Los datos en sí son objetivos, pero los datos interpretados deben ser subjetivos. Los mismos datos analizados por diferentes personas pueden llegar a conclusiones completamente opuestas, por lo que no se deben aportar opiniones por adelantado. Para analizar (por ejemplo, si ya tiene una hipótesis, utilice datos para probarla); 2. Los datos recopilados por la aplicación deben ser un asunto de prioridad relativamente baja. El rendimiento y la experiencia del usuario del producto no pueden verse afectados. la recopilación de datos, por no hablar de la experiencia personal del usuario, datos privados (aunque muchas aplicaciones nacionales no hacen esto 3. Los datos no son omnipotentes, aún debes confiar en tu propio juicio).