如何通过数据分析提升新用户留存率

这是一篇Medium搬运工,按理解和需要简单意译。

原文:

How Mobile App Analytics Improved Our User Onboarding


概要


文章讲的是对一个中东的数字音乐流app(Anghami)通过数据分析来改进其引导页以获得更高新用户留存率的案例。

首先Po出一张Anghami的初版引导页:

Anghami初版引导页

三张图的流程灰常明显:

1. 引导用户定制自己的音乐

2. 让用户选择音乐类型

3. 选择对应类型的音乐家


设计者的用意很好,通过引导及定制让用户找到真正感兴趣的音乐,从而提高用户使用率和活跃度。可是用户真滴会乖乖跟着做咩?


方法论


为了验证上述的观点,作者进行了如下的分析:

方法:

Amplitude(移动数据分析工具)植入app引导页的每个步骤,提取数据进行分析与验证。

数据:

1.作者首先要验证一件事,这个引导页是否有意义?他用来定义这个问题的标准是:完成三个引导页的用户成为长期用户的比率。

验证第一个问题的Amplitude事件

作者的答案是完成三个引导页的用户多了47%的可能性成为长期用户(和没完成的相比),嘎,这下作者放心了,引导页是有用滴~

2. 引导页有用,那么第二个问题来了,多少人完整走完了三个步骤的引导页捏?

作者用来验证第二个问题的Amplitude界面

啊哦~结果不太乐观的撒。请客官继续往下看:

分析:

- 第一个引导页,也就是Personalize Anghami,并米有什么卵用。用作者的比喻就是,你要让用户进门去看里面的房间,还非要把门锁上再给他一把钥匙(Personalize那个按钮),说你用钥匙一开门就可以进去看啦~为毛不把门直接开开呢!

- 当用户通过第一关,数据显示,从第二个引导页到第三个引导页的流失率达到15%。纳尼?!肿么回事儿~作者解释,原因是在中东,用户听歌认脸多于认音乐的类型!!!

改版:

根据以上分析,作者改~版~啦~

Anghami第二版引导页

不关门,直接让你挑喜欢的音乐类型,并且给了直观的意象图,比如人脸;每选择一种音乐类型后直接弹出歌手列表让用户接着选。

文章完结。


总结


思考:

- 还记得 “方法论-数据” 当中作者提到“完成三个引导页的人多了47%的可能性成为长期用户”,因此作者觉得引导页是有用的。 这个分析的问题就在于非常可能因果倒置,另一种阐述方式是“可能成为长期用户的人当中多出了47%的可能性有耐心来完成引导页”。 不管有没有引导页,这些用户本身就喜欢音乐,有潜质成为长期用户,因此反过来更有耐心去完成引导页。

- 改版后选择音乐类型后弹出歌手列表选择感觉体验挺不友好的。在一个界面上一直被打断和切换界面。然而我并没有想到什么好的修改方式,请简友们可以支个招~

学习:

- 在产品设计初期就将数据分析工具植入每个步骤,为后期决策提供判断依据。

- 数据分析的简单思路和逻辑判断。

- 认识一个新工具Amplitude。

吐槽:

- 界面太吓人,即使分析得有道理,作为一个有基本修养的美工也是不会用滴!

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