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另外，傳統(tǒng)的用戶研究團隊，做的很多工作，其實也是基于個體。小樣本量可能無法告訴你大多數(shù)人想要什么，但是可能也足以幫助我們知道網(wǎng)站大概出了什么問題（據(jù)統(tǒng)計5名用戶大約可以發(fā)現(xiàn)85%的問題）。而線下招募志愿者參與可用性測試顯然成本較高，且用戶在知曉處于測試期時的行為表現(xiàn)可能也無法代表真實狀態(tài)下的表現(xiàn)，而使用AppSee不但可以節(jié)省可用性測試的高額成本，而且還讓可用性測試隨時、用戶不知道的情況下進行。甚至可根據(jù)你設(shè)定的規(guī)則抽取符合某些要求的用戶。
特色功能：
1. 用戶錄屏（User Recordings）
直接看到用戶的每一步操作，AppSee能夠記錄每個屏幕,用戶的每次點擊以及各種手勢動作。說實話，鑒于移動APP里面有很多隱形的交互，確實直觀來看會比較激動人心，給你一個點擊按鈕的列表，誰愿意看啊。值得一提的是，現(xiàn)在很多聚焦于APP分析的產(chǎn)品都提供了系統(tǒng)崩潰的報表，但是很多沒有解決開發(fā)者想要重現(xiàn)錯誤的需求。只有重現(xiàn)才能幫開發(fā)者更好去分析崩潰產(chǎn)生的原因。AppSee幫助你重現(xiàn)錯誤，你可以單獨看看CRASH的錄屏。
2. 觸摸熱圖(Touch heat maps)
從個體聚合為整體的熱圖。目前貌似沒有看到觸摸熱圖和用戶細分結(jié)合的功能。
3. 分析報告(In-App analytics)
除了上面顯示的Overview外，令我垂涎欲滴的還有頁面路徑和轉(zhuǎn)化漏斗，其中頁面路徑可以顯示每個屏幕的圖片啊啊啊啊啊……再也不用看著英文名字想到底是什么頁面了。轉(zhuǎn)化漏斗更為簡單些，但是結(jié)合了簡單的用戶細分，還是能夠看到新老用戶的轉(zhuǎn)化差異的。再加強些用戶細分就更贊了。
首先，聚焦于“消費者體驗提升”領(lǐng)域，數(shù)據(jù)產(chǎn)品大有可為，見下圖：
要提升消費者體驗：
1. 要先明確目前的現(xiàn)狀：
消費者到底哪里體驗不好了，或者哪里不滿意了要先有數(shù)據(jù)——這里的數(shù)據(jù)，不必局限于具體的數(shù)值類指標(biāo)，用戶的聲音、用戶的反饋都可以認為是數(shù)據(jù) 。那么這一步是為后續(xù)的各種分析、挖掘提供原材料，同時也進行一些可視化展現(xiàn)工作。一般來講，很多數(shù)據(jù)可以幫助我們?nèi)ミ€原現(xiàn)實：
用戶的聲音（他通過問卷、Feedback、或者客服系統(tǒng)提交的直接需求）
用戶的行為（與聲音相比，行為的采集成本更高，但是相比聲音，行為有時更能體現(xiàn)用戶真正的需求。用戶的行為主要體現(xiàn)在點擊、軌跡、注意，可被錄屏、可被可視化為熱圖或鼠標(biāo)軌跡圖、眼動圖，然后可以被聚合成路徑、漏斗、報表等）
用戶的屬性（通過各種方式聚合的數(shù)據(jù)，能夠知道用戶的性別、年齡、偏好、注冊日期、星座等等人口學(xué)特征，另外，要知道用戶的行為也可以處理為他的屬性，比如活躍還是不活躍）
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（行為產(chǎn)生的結(jié)果數(shù)據(jù)，比如訂單量，交易金額等等）通過這些數(shù)據(jù)的采集、聚合、可視化、分析能夠幫我們再現(xiàn)用戶的現(xiàn)實。接下來的數(shù)據(jù)產(chǎn)品研究，主要是集中在這個環(huán)節(jié)中的用戶行為分析產(chǎn)品。
2. 要對現(xiàn)狀進行分析和挖掘：
有的時候，現(xiàn)狀能夠直接告訴你發(fā)生了什么事情，是什么原因。但是大多數(shù)時候，現(xiàn)實需要經(jīng)過進一步的挖掘，才能找到原因，進而找到解決方案。比如，當(dāng)現(xiàn)實告訴你，從購物車到訂單的轉(zhuǎn)化漏斗不夠健康，尤其是新版本發(fā)布后，此漏斗轉(zhuǎn)化率大幅度下跌，如果這期間沒有其他因素影響，或許你可以推論出是新版本的變更導(dǎo)致，但是若有別的因素，比如渠道活動，比如大量新用戶涌入……所以，要經(jīng)過多維交叉分析，才能進一步鎖定原因，比如按用戶類型分布，發(fā)現(xiàn)大部份下跌來自新用戶，再看新用戶的上漲幅度等等。有時，還有必要結(jié)合定性的調(diào)研予以驗證或進一步挖掘。

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