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編輯導(dǎo)讀：一個(gè)新功能上線后，有可能效果并沒有達(dá)到預(yù)期，這時(shí)候就需要對用戶圍繞這個(gè)功能的操作行為進(jìn)行埋點(diǎn)跟蹤，獲得更多的數(shù)據(jù)以便分析。本文作者將從自身工作經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，對此展開分析，希望對你有幫助。

我們的產(chǎn)品最近做了一個(gè)抽獎(jiǎng)活動(dòng)。活動(dòng)掛在首頁banner，抽獎(jiǎng)前需要先完成任務(wù)。

第一周結(jié)束，我們統(tǒng)計(jì)了下參與數(shù)據(jù)，一個(gè)日活50000的產(chǎn)品，日均任務(wù)完成量是50。

由此可見，這個(gè)活動(dòng)的效果非常之差了。這也是我們在做產(chǎn)品過程中常見的問題，一個(gè)新功能上線，效果卻很一般，沒有達(dá)成我們期望的功能效果。

如果放任這個(gè)功能不管，讓用戶繼續(xù)這樣使用，通常也很難獲得更好的效果。故而在很多時(shí)候，我們需要對用戶圍繞這個(gè)功能的操作行為進(jìn)行埋點(diǎn)跟蹤，獲得更多的數(shù)據(jù)，給予我們更多的分析維度。

就像這個(gè)活動(dòng)的功能，只吸引到了活躍用戶的0.1%，與我們一開始期望的10%的活躍用戶參與相差甚遠(yuǎn)。我們就可以對點(diǎn)擊活動(dòng)banner的用戶數(shù)量、點(diǎn)擊同位置其他banner的用戶數(shù)量、點(diǎn)擊其他活動(dòng)的用戶數(shù)量、活動(dòng)頁面的跳出率等行為進(jìn)行埋點(diǎn)，獲取用戶的行為數(shù)據(jù)。

通過多重?cái)?shù)據(jù)的組合分析，我們發(fā)現(xiàn)活動(dòng)本身并沒有太大問題，但是20%的用戶在等待活動(dòng)頁加載時(shí)就退出了，再結(jié)合活動(dòng)頁需要加載30秒的情況。我們發(fā)現(xiàn)活動(dòng)頁加載時(shí)間過長導(dǎo)致用戶流失過多。由此我們便將功能的優(yōu)化策略定為縮短活動(dòng)加載時(shí)間。

優(yōu)化完成后，參與活動(dòng)的用戶量從0.1%增加到了3%。證明本次優(yōu)化方向正確。

一、破局：用戶操作行為埋點(diǎn)

完成一個(gè)新功能，并不是簡單開發(fā)上線就算完成。就像并不是抽獎(jiǎng)活動(dòng)上線，這個(gè)功能就代表成功。相反，新功能的上線僅僅只能算作一個(gè)功能完成過程的開始而已。

想要真正達(dá)成我們想要的效果，還有一個(gè)驗(yàn)證和調(diào)優(yōu)的過程。

能幫助我們驗(yàn)證和調(diào)優(yōu)的工具，就是埋點(diǎn)報(bào)表。在這里我們主要指代的是用戶的行為埋點(diǎn)報(bào)表。

那么什么是用戶行為？

用戶行為就是用戶在使用產(chǎn)品時(shí)，進(jìn)行的一系列操作行為，包括用戶從哪個(gè)渠道進(jìn)入產(chǎn)品、進(jìn)入每個(gè)頁面前的上一個(gè)頁面、離開頁面后進(jìn)入的下一個(gè)頁面、在頁面的停留時(shí)長、頁面上每個(gè)按鈕的點(diǎn)擊情況、搜索情況以及在哪個(gè)頁面離開產(chǎn)品等。用戶的行為往往能夠反映用戶對產(chǎn)品的真實(shí)想法。通過對用戶行為進(jìn)行監(jiān)測分析，可以讓我們更加詳細(xì)地了解用戶的行為習(xí)慣，找到用戶喜歡和不喜歡的內(nèi)容，讓功能更貼近于用戶的喜好與習(xí)慣，增加用戶使用產(chǎn)品的意愿。

不同的用戶行為能夠帶給我們不同的信息。主要需要收集的用戶信息包含以下3種：

1. 用戶的來源渠道

主要包含用戶下載APP或是進(jìn)入網(wǎng)頁的渠道。像是平常在刷抖音時(shí)，通常能看到APP廣告推薦，通過給各渠道提供不同編碼的安裝包，用戶在通過不同渠道進(jìn)行下載安裝時(shí)，可以通過安裝包內(nèi)置的ID來確定用戶是通過哪一個(gè)渠道進(jìn)行安裝的。

用戶的來源渠道能夠幫助我們了解不同渠道導(dǎo)流的效果，幫助我們在后續(xù)的推廣中選擇效果更好的渠道；例如通過對APP來源的監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)通過抖音下載APP的人數(shù)是日均500人，而通過快手下載APP的人數(shù)是日均5人，我們就可以不必在快手繼續(xù)推廣，轉(zhuǎn)而將更多的推廣經(jīng)費(fèi)放到抖音渠道。

2. 用戶的使用路徑

用戶的使用路徑主要是指用戶在進(jìn)行某個(gè)功能操作時(shí)的一系列步驟，包含進(jìn)入這個(gè)功能前在哪個(gè)頁面、點(diǎn)擊哪里進(jìn)入該功能、離開功能頁面后去了哪個(gè)頁面等。我們可以通過對每個(gè)頁面按鈕和新開頁面的請求進(jìn)行埋點(diǎn)，記錄用戶新進(jìn)入的頁面url、上一個(gè)頁面的url和點(diǎn)擊進(jìn)入的按鈕ID。

在對某個(gè)功能進(jìn)行分析時(shí)，我們可以將用戶的每一步操作認(rèn)定為一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)環(huán)節(jié)的用戶數(shù)量，兩兩比較，計(jì)算出轉(zhuǎn)化率，轉(zhuǎn)化率=每個(gè)環(huán)節(jié)的用戶數(shù)/上一個(gè)環(huán)節(jié)的用戶數(shù)。這樣就可以明確指示出，我們在哪個(gè)環(huán)節(jié)流失用戶最嚴(yán)重。

通過收集產(chǎn)品每個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，建立起用戶的遺失漏斗，從而直觀地反映當(dāng)前問題最嚴(yán)重的環(huán)節(jié)，以便于我們針對性去解決。

以抖音為例，我們?yōu)椤八⒍兑糈A紅包活動(dòng)”這一行為設(shè)定了一條路徑，即：用戶進(jìn)入首頁-點(diǎn)擊活動(dòng)浮窗-點(diǎn)擊做任務(wù)-刷抖音完成任務(wù)-回到活動(dòng)頁領(lǐng)取紅包。

我們統(tǒng)計(jì)了活動(dòng)的轉(zhuǎn)化率。如下圖所示：

上圖很明顯反映出，該用戶路徑的第一個(gè)環(huán)節(jié)，有30%的用戶參與其中；但是在用戶路徑的第二個(gè)環(huán)節(jié)，僅有0.3%的用戶參與其中，故而可知問題是出在這里。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，用戶路徑往往是我們根據(jù)自己的認(rèn)知設(shè)計(jì)出的，有些時(shí)候用戶的確會(huì)依照這條用戶路徑進(jìn)行操作；也有很多時(shí)候，我們設(shè)定的用戶路徑由于某些原因會(huì)導(dǎo)致無法行進(jìn)下去。這就促使我們必須要對這條路徑進(jìn)行轉(zhuǎn)化率分析，從而量化出真實(shí)按照該路徑行進(jìn)的用戶數(shù)和用戶比例，同時(shí)找出每個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的用戶流失率，建立用戶遺失漏斗，從而逐步改進(jìn)，減少用戶流失。

3. 用戶的訪問情況

用戶的訪問情況主要是指用戶對某個(gè)頁面的訪問情況，包含用戶的訪問頁面次數(shù)、訪問時(shí)長、訪問間隔天數(shù)、跳出率等。

用戶的訪問情況通常能夠反映出用戶對產(chǎn)品上某些特定頁面的喜愛程度，我們根據(jù)用戶不同的喜愛程度，提出相對應(yīng)的運(yùn)營策略。

運(yùn)營策略大體遵循以下原則：

• 用戶喜愛程度非常高的，我們就采用促進(jìn)用戶付費(fèi)策略。
• 用戶喜愛程度偏高的，我們就提升該內(nèi)容在用戶眼前出現(xiàn)的頻次、或是推送相關(guān)的內(nèi)容，以此繼續(xù)提升用戶的喜愛程度。
• 用戶喜愛程度一般的，則要減少該內(nèi)容在用戶眼前出現(xiàn)的次數(shù)，為用戶更喜愛的內(nèi)容留出空間。
• 用戶不喜愛的，則該類型的內(nèi)容都不要出現(xiàn)在用戶眼前。

如果將訪問情況的顆粒度放大到這個(gè)程度，情況則就是這樣。但在實(shí)際操作上，我們往往需要更細(xì)致的顆粒度來推斷用戶的情況。

我們將顆粒度再細(xì)化一下，分解到每個(gè)訪問數(shù)據(jù)來看一看。

用戶的訪問次數(shù)是指用戶進(jìn)入某個(gè)頁面的次數(shù)，通常是在用戶進(jìn)入頁面的時(shí)候進(jìn)行埋點(diǎn)記錄。根據(jù)不同的場景有不同的統(tǒng)計(jì)方式，通常有兩種統(tǒng)計(jì)方式，一種是用戶進(jìn)入該頁面一次就算作一次訪問，另一種是每個(gè)用戶每天首次進(jìn)入該頁面才算一次訪問。

例如在淘寶，想要了解某個(gè)用戶對某件商品的喜愛程度，則可以將該用戶每次進(jìn)入商品詳情頁算成一次訪問，通過統(tǒng)計(jì)了解到某用戶一天不同時(shí)間段進(jìn)入A商品的詳情頁10次，而進(jìn)入其他商品詳情頁僅1-2次/天，則可判斷出該用戶很喜歡A商品，但對于購買猶豫不決，這個(gè)時(shí)候我們就可以通過首頁推薦該商品，增加該商品在用戶眼前出現(xiàn)的頻次；或是推送該商品相關(guān)的優(yōu)惠券等，以此來促使用戶達(dá)成購買行為。

而在某些場景下，每個(gè)用戶每天首次進(jìn)入該頁面計(jì)算一次訪問即可。例如在淘寶雙十一活動(dòng)頁，用戶出于做任務(wù)的需要，會(huì)在雙十一活動(dòng)頁和商家店鋪頁面不停跳轉(zhuǎn)。這個(gè)時(shí)候我們統(tǒng)計(jì)雙十一活動(dòng)的日均活躍人次的時(shí)候，就只能在每個(gè)用戶每天首次進(jìn)入活動(dòng)頁面時(shí)計(jì)算訪問次數(shù)，以此來判斷活動(dòng)效果。

用戶的訪問次數(shù)通常能夠反映某個(gè)頁面、某個(gè)功能乃至某款產(chǎn)品對用戶的吸引程度，用戶總訪問次數(shù)越高，代表產(chǎn)品對用戶的吸引程度越高。單個(gè)用戶的訪問次數(shù)越高，代表該用戶對產(chǎn)品的喜愛程度越高。我們通過這個(gè)數(shù)據(jù)可以找到用戶真實(shí)喜愛的內(nèi)容，通常該數(shù)據(jù)也作為我們運(yùn)營策略的依據(jù)存在。

用戶的訪問時(shí)長是指用戶在瀏覽某個(gè)頁面時(shí)停留在該頁面的時(shí)間。通常是對用戶進(jìn)入頁面和離開頁面的時(shí)間進(jìn)行埋點(diǎn)，在用戶進(jìn)入和離開頁面時(shí)，客戶端會(huì)給后臺(tái)發(fā)送不同的請求，告訴后臺(tái)用戶當(dāng)前的操作。通過后臺(tái)對這兩個(gè)操作的時(shí)間進(jìn)行記錄，兩者相減得出用戶在頁面的訪問時(shí)長。

這里會(huì)有一個(gè)特殊情況，即用戶使用非正常手段離開該頁面，例如用戶在使用APP時(shí)，并非點(diǎn)擊退出離開產(chǎn)品，而是直接在手機(jī)后臺(tái)強(qiáng)行關(guān)閉某個(gè)應(yīng)用。這個(gè)時(shí)候我們能夠拿到用戶進(jìn)入頁面的時(shí)間，但是無法準(zhǔn)確獲取用戶離開該頁面的時(shí)間。為了數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，這個(gè)時(shí)候我們通常將用戶認(rèn)定為未在該頁面停留。在埋點(diǎn)報(bào)表中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確是首要要求，切不可為了數(shù)據(jù)好看而忽略準(zhǔn)確性要求。

還是以淘寶為例，我們除了在剛剛統(tǒng)計(jì)某個(gè)用戶在A商品上的訪問次數(shù)外，還可以統(tǒng)計(jì)該用戶在A商品詳情頁的停留時(shí)長。結(jié)合剛剛的訪問次數(shù)，若用戶在詳情頁的停留時(shí)長超過平均瀏覽商品詳情頁的時(shí)長，我們可以斷定為用戶喜愛該商品，進(jìn)行剛剛所述的運(yùn)營行為。

若用戶在詳情頁停留的時(shí)間很短，甚至每次都僅僅停留幾秒，我們就需要尋找用戶其他動(dòng)機(jī)，例如用戶僅僅只是通過該商品找到這個(gè)店鋪的其他商品。這個(gè)時(shí)候我們就可以通過在商品流或購物車中加入更明顯的進(jìn)入店鋪的方式，以此來縮短用戶進(jìn)入店鋪的路徑，提升用戶體驗(yàn)。

用戶的訪問時(shí)長能夠?yàn)槲覀兞私庥脩舻南敕ㄌ峁┎糠謹(jǐn)?shù)據(jù)支撐，讓我們更明確用戶進(jìn)入頁面的意圖。通過分析該意圖，我們可以找到讓用戶更快達(dá)成意圖的路徑，提升用戶體驗(yàn)，達(dá)成我們提升用戶留存等意圖。

訪問間隔天數(shù)是指用戶兩次訪問某個(gè)頁面之間間隔的天數(shù)。通常是對用戶每天首次訪問頁面進(jìn)行埋點(diǎn)記錄，在用戶每天首次訪問時(shí)由客戶端向后臺(tái)發(fā)送請求，記錄該用戶本次的訪問時(shí)間。再對比兩次跨天的訪問之間的時(shí)間，由后一次的日期減去前一次的日期，得出用戶訪問的間隔天數(shù)。

例如淘寶的雙十一活動(dòng)，我們希望用戶從活動(dòng)開始到活動(dòng)結(jié)束，能夠每天訪問活動(dòng)頁面。

通過監(jiān)控用戶的訪問間隔天數(shù)，我們發(fā)現(xiàn)某用戶已經(jīng)有一天時(shí)間沒有訪問活動(dòng)頁面，則可以對該用戶進(jìn)行促活短信推送，“您今天還沒有上線擼貓，貓貓?jiān)诮辜钡却耐妒?，給貓貓投食再升3級(jí)則可獲得3.4的紅包”等。

通過對用戶的訪問間隔天數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，我們可以找到未達(dá)成我們期望的用戶，并對該類型用戶投放運(yùn)營策略，以此推動(dòng)用戶上線，達(dá)成功能期望效果。

跳出率是指用戶在某個(gè)頁面離開產(chǎn)品的次數(shù)除以該頁面用戶總訪問次數(shù)，即跳出率=頁面離開行為次數(shù)/頁面總訪問次數(shù)。用戶的離開行為包含兩種，一種是用戶依照產(chǎn)品規(guī)則，例如點(diǎn)擊兩次退出按鈕，離開產(chǎn)品；另一種是用戶通過手機(jī)清理后臺(tái)強(qiáng)制離開產(chǎn)品。

這兩種的統(tǒng)計(jì)方式有所不同，前一種正常對用戶的離開行為進(jìn)行監(jiān)控，在用戶進(jìn)行離開操作時(shí)，由客戶端向后臺(tái)發(fā)送請求，記錄用戶離開的頁面和時(shí)間即可。后一種則無法獲取到用戶的離開行為，只能通過用戶進(jìn)入頁面后沒有后續(xù)行為進(jìn)行推測用戶在該頁面離開（后續(xù)行為包含離開行為或是進(jìn)入別的頁面等）。

以淘寶類電商平臺(tái)為例，我們監(jiān)控到在用戶購買完商品后，有很大部分的用戶都在這里選擇離開產(chǎn)品，即購買成功頁面的跳出率非常高。通過該數(shù)據(jù)，我們可以在購買成功頁面增加用戶常看的其他商品展示，增加用戶繼續(xù)瀏覽的意愿，從而留住用戶。

對于一款產(chǎn)品而言，用戶離開之后會(huì)不會(huì)有下一次訪問是未知的，只有讓用戶在產(chǎn)品上停留的時(shí)間越多，我們能做的事情才越多，也越可能讓用戶成為我們的留存用戶。故而跳出率是一個(gè)很重要的指標(biāo)，它標(biāo)示出用戶離開產(chǎn)品的位置。通過對該位置進(jìn)行優(yōu)化，我們可以增加用戶在產(chǎn)品的停留時(shí)長，促進(jìn)用戶留存。

二、總結(jié)

在上線一個(gè)新功能時(shí)，我們?yōu)榱四軌蛘嬲_(dá)成期望的效果，需要對功能不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)跟蹤及迭代優(yōu)化。

能夠真實(shí)反映功能效果的則是用戶行為。故而我們需要對各類用戶行為進(jìn)行埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)。

通常我們會(huì)對用戶的來源渠道、用戶的使用路徑、用戶的訪問情況進(jìn)行埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)。

• 用戶的來源渠道幫助我們合理篩選最優(yōu)推廣渠道。
• 用戶的使用路徑幫助我們降低用戶流失。
• 用戶的訪問情況幫助我們了解用戶的行為習(xí)慣，優(yōu)化產(chǎn)品以及定制更好的運(yùn)營策略。

總之，伴隨著每一個(gè)功能都應(yīng)該設(shè)計(jì)相應(yīng)的埋點(diǎn)報(bào)表。在功能上線后，我們都需要對埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤，在出現(xiàn)問題時(shí)將多維度的信息進(jìn)行組合，對功能進(jìn)行正確迭代，才能讓功能發(fā)揮最大的效果。

作者：蜂蜜烏龍茶；微信公眾號(hào)：產(chǎn)品旅程

本文由 @蜂蜜烏龍茶 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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