يؤدي فقدان عدد كبير من المستخدمين إلى تحديات كبيرة لمنتجاتنا. لماذا يتم فقدان المستخدمين؟ وأين ذهبت بعد أن ضاعت؟ كيفية الاحتفاظ بالمستخدمين الحاليين؟ كيفية "استدعاء" المستخدمين المفقودين؟ تأخذ هذه المقالة "بحثًا عن المستخدمين المفقودين لمشغل الموسيقى QQ على الأجهزة المحمولة" كمثال للحديث عن فهمي الخاص للرجوع إليه.
1. قم أولاً بتوضيح المصطلحات ذات الصلة
تم تعريف بعض المصطلحات داخل الفريق من قبل، وإذا لم تكن هناك أخطاء، فيجب فهمها واستخدامها فقط. يجب تعريف بعض المصطلحات لأول مرة عندما يتصل بها الفريق، ولا يمكن تنفيذ أعمال المتابعة إلا بعد موافقة الفريق عليها بالإجماع.
إذا أخذنا مشغل الموسيقى QQ للهاتف المحمول كمثال، فقد تم تعريف المصطلحات التالية قبل اختبار المنتج:
تعريفات المصطلحين المستخدمة بشكل شائع في أبحاث المستخدمين هي كما يلي:
المستخدمون: يمكن أن يُطلق على أي شخص استخدم منتجًا اسم مستخدم. وينصب التركيز على الأبعاد التي يجب استخدامها لتقسيم هؤلاء المستخدمين. ويمكن أن يساعدنا حل مشكلة "البُعد" في إجراء بحث باستخدام العينات. بشكل عام، يمكن أن يشمل ذلك العمر والجنس والمنطقة والمهنة والدخل مثل السمات الديموغرافية والعلاقة بين الأشخاص والمنتجات، أي ما إذا كان المنتج قد تم استخدامه ومدة الاستخدام وتكرار الاستخدام والأبعاد الأخرى للتقسيم؛
المستخدمون المفقودون: تحديد ماهية المستخدمين المفقودين وأبعاد المستخدمين المفقودين. هناك عمومًا طريقتان لتحديد المستخدمين المفقودين: تعريف البعد الموضوعي - الوقت، وتكرار تسجيل الدخول، وعدد عمليات تسجيل الدخول - ولم يعد المستخدمون يعتزمون استخدام المنتج. لا يزال ينبغي النظر في التقسيم الأبعاد للمستخدمين المفقودين من جانبين: سمات المستخدم والعلاقة بين المستخدمين والمنتجات. في مشروع البحث عن المستخدمين المفقودين لموسيقى QQ على الهاتف المحمول، تم تقسيم أبعاد المستخدمين المفقودين من الجانبين التاليين: 1. سمات المستخدم، بما في ذلك العمر والجنس والتعليم وما إلى ذلك 2. العلاقة بين المستخدمين والمنتجات، بما في ذلك المستخدمون الجدد/المستخدمون القدامى وأماكن الاستخدام والمنتجات المنافسة الأخرى المستخدمة.
ستختلف التعريفات المذكورة أعلاه اعتمادًا على المنتج وفريق المشروع، على سبيل المثال: يعرّف فريق مشروع QQreader للأجهزة المحمولة المستخدمين المفقودين بأنهم "لا يستخدمون المنتج لمدة أربعة أشهر"، بينما يعرّف فريق مشروع QQ Music للأجهزة المحمولة "المستخدمين المفقودين" على أنهم "اثنين". أشهر". لم يتم استخدام المنتج"، وحددت مجموعة الألعاب الفترة الزمنية بنصف عام. ما عليك سوى تحديد الوقت العصيب بناءً على خصائص المنتج (وقت الاتصال بالإنترنت، وتكرار الاستخدام، وما إلى ذلك)، ولا داعي لإضاعة الوقت في هذه المشكلة، لأن الغرض من الاستطلاع هو معرفة عيوب المنتج وتصحيحها لنفس المنتج، وأسباب التخلي قبل شهرين لا تختلف كثيراً عن أسباب التخلي قبل أربعة أشهر.
تشمل المصطلحات الأخرى التي سيتم تضمينها: المستخدمون التاريخيون، والمستخدمون العائدون، والمستخدمون المحتفظ بهم، وما إلى ذلك.
2. الفكرة العامة للبحث
من للدراسة؟ (تحديد العينة) ← كيف تدرس؟ (اكتشف بشكل شامل أسباب التغيير) → هل تنطبق نتائج الاستطلاع على جميع مستخدمي التغيير؟ (التحقق الكمي) → ما هي النتائج الأكثر أهمية؟ (تحديد الأولويات) → كيفية تحسين المنتج؟ (تقديم الاقتراحات).
دعونا نتحدث عن كل مرحلة بالتفصيل أدناه.
1. تحديد عينة البحث
إذا كانت العمليات يمكنها توفير بيانات سلوك المستخدم ذات الصلة وربطها بالمستخدمين الفرديين، فيمكن العثور على الكائن المستهدف ببساطة عن طريق تصفية البيانات وتجميعها.
إذا لم تكن هناك بيانات ذات صلة، فلا يمكننا إلا تضييق النطاق تدريجيًا ثم إطلاق استبيان فحص لأصغر نطاق.
عند إجراء بحث عن المستخدمين المفقودين لمشغل موسيقى QQ على الهاتف المحمول، نظرًا لأنه كان من المستحيل استخراج رقم QQ الخاص بالمستخدم، لم نتمكن من تضييق النطاق إلا على منصات Symbian وjava (في ذلك الوقت، كان مشغل موسيقى QQ على الهاتف المحمول يحتوي فقط على هاتين المنصتين الإصدارات)، لذلك تم استخراج رقم QQ لمسح الاستبيان من قبل مستخدمي هاتين المنصتين، وتم تضييق النطاق تدريجيًا من خلال أسئلة الفحص في الاستبيان للعثور على عينات البحث التي أردناها.
عند القيام بهذا العمل، من الأفضل إلقاء نظرة طويلة المدى على بيانات المستخدم المجمعة، ويمكن أيضًا استخدامها كموارد مستخدم في مشاريع لاحقة أخرى، لذلك من المهم تنظيم المستخدمين وتصنيفهم وإنشاء قاعدة بيانات للمستخدم.
2. التعدين النوعي
الغرض من التعدين النوعي هو اكتشاف جميع أسباب فقدان المستخدم بشكل شامل ومتعمق. بشكل عام، يتم العثور على قائمة المشكلات من خلال تحليل البيانات الأساسية والاستبيانات والمقابلات والاختبارات ومجموعات التركيز وما إلى ذلك. إن قدرتنا على تحديد المشكلة بدقة وشمولية تعتمد على اختيارنا لأشياء البحث والتحكم في عملية التشغيل، وكلاهما غالبًا ما يكون مقيدًا بظروف البحث.
عند البحث عن الأسباب يجب الانتباه إلى ثلاث نقاط: 1. يجب أن يكون المتغير التابع والمتغير المستقل مرتبطين؛ 2. يجب أن يحدث السبب قبل التأثير. 3. لا يكون ارتباطًا زائفًا.
نصائح: بعد أن يحدد الباحثون المستخدمون أسباب الاضطراب، من الأفضل دعوة العديد من الخبراء ذوي الصلة بالمشروع (يمكن أن يكونوا مديري المنتجات، ومصممي التفاعل، ومديري المنتجات، وما إلى ذلك) لعقد منتدى للخبراء أولاً، للتحقق من الأسباب بالنسبة للخض الذي اكتشفته، سواء كان شاملاً وفي مكانه، ثانيًا، يتوصل الجميع إلى توافق في الآراء حول النتائج المرحلية للبحث لتسهيل العمل في المستقبل.
3. التحقق الكمي
طالما أن البيانات الفعالة تتجاوز قدرًا معينًا، يمكنك إجراء بحث كمي، ولا علاقة له بطريقة البحث التي تستخدمها. يتم تحديد هذا "الكمية" من خلال خصائص المنتج ومحتوى بحثك، وله الكثير فيما يتعلق بطريقة أخذ العينات الخاصة بك بالنسبة لمستخدمي QQ، نظرًا لأن العدد الإجمالي للمستخدمين كبير جدًا، إذا كانت طريقة أخذ العينات غير معقولة، حتى لو كان حجم عينتك 100000، فلن تكون ممثلة. بعد كل شيء، هذه عملية تراكم للخبرة. بالنسبة للمبتدئين، عندما لا تكون متأكدًا من حجم عينتك، فاختر ما يمكنك تحمله.
هناك ثلاث مشاكل تم حلها عن طريق التحقق الكمي:
1. هل أسباب الخسارة المكتشفة خلال المرحلة النوعية صحيحة؟
2. هل هناك أي أسباب مفقودة للاضطراب المكتشف خلال المرحلة النوعية؟
3. شدة سبب الزبد.
وتجدر الإشارة هنا إلى أن تحديدنا لخطورة المشكلة قد يعتمد على مدى تكرار المشكلة، أو عدد المستخدمين الذين استجابوا للمشكلة، أو النتائج التي تحددها مناقشات الخبراء، ولكن هذا ليس الترتيب الذي يتم به يقوم فريق المشروع بحل المشكلة، وعندما يتعلق الأمر بمرحلة التنفيذ، يصعب التنبؤ بالمشكلات التي تمت مواجهتها.
4. تحليل البيانات
لن نخوض في الكثير من التفاصيل في هذا الجزء حول تنظيم وتحليل البيانات النوعية والكمية التي تم الحصول عليها، لأنه من الصعب أن يكون لديك قالب ومواصفات عالمية، ونحن بحاجة إلى التفكير في حلول لمشاكل محددة.
لا تكن كسولًا عند استخراج البيانات، فكر أكثر في الارتباطات السابقة للبيانات والأسباب الكامنة وراء كل بيانات. عندما كنت أقوم بإجراء بحث عن المستخدمين المفقودين، طرح مدير المنتج متطلبًا: اسأل المستخدمين عما إذا كانوا يستمعون إلى الموسيقى في قوائم الأغاني المحلية وعبر الإنترنت، عند تشغيل الموسيقى، فإنهم يفضلون تبديل الواجهة إلى واجهة التشغيل أو الاستماع مباشرة على صفحة القائمة في ذلك الوقت، لهذا السؤال السؤالان التاليان في الاستبيان:
عندما تستمع إلى الموسيقى على هاتفك المحمول، ما هي الطريقة الأكثر فائدة لاختيار الأغاني؟
1. عند الاستماع إلى الأغاني المحلية:
أ. اختر أغنية معينة أو نوع أغنية معينة للاستماع إليها عمدًا
ب. استمع بشكل عرضي
ج- الحالتان متماثلتان تقريبًا
2. عند الاستماع إلى الأغاني عبر الإنترنت:
أ. اختر أغنية معينة أو نوع أغنية معينة للاستماع إليها عمدًا
ب. استمع بشكل عرضي
ج- الحالتان متماثلتان تقريبًا
بعد استرداد البيانات، قمت بإجراء إحصائيات، وأخيرًا أجريت تحليلًا معتادًا للبيانات، بناءً على الارتباط بين الاثنين، اتخذ مدير المنتج قرارًا بين المعالجة "المحلية" و"الشبكة".
5. اقتراح استراتيجيات التحسين
ماكرو: اقتراح الإستراتيجية الشاملة للتطوير المستقبلي للمنتج؛
مايكرو: تقديم اقتراحات لتحسين مشكلات الخبرة التفصيلية؛
يجب أن تكون أي اقتراحات بناءة ويجب أن تكون مرتبطة بشكل مباشر بأهداف فريق المشروع ومؤشرات الأداء الرئيسية لأعضاء فريق المشروع.
هذا هو أكثر ما يهتم به فريق المشروع، وهو أيضًا دليل على العمل الجاد في المرحلة المبكرة، ويجب علينا بذل المزيد من الجهد. يقال أن دقيقة واحدة على خشبة المسرح، وعشر سنوات من العمل الشاق خارج المسرح، إذا لم يتم تنفيذ هذا الجزء من المحتوى بشكل رائع، فإن "عشر سنوات من العمل الشاق خارج المسرح" سوف تذهب سدى.
3. إجراءات التشغيل العامة
وفقا لأفكار البحث، يتم تلخيص عملية التشغيل المحددة على النحو التالي:
التعدين النوعي ← تحليل البيانات ← التحقق الكمي ← تحليل البيانات ← تقرير المخرجات ← المراجعة ← متابعة تحسينات المنتج.
بأخذ البحث عن المستخدمين المفقودين لمشغل موسيقى QQ المحمول كمثال، فإن عملية التشغيل التي قمت بصياغتها هي كما يلي:
أخيرًا، أكبر فكرة اكتسبتها خلال هذه الفترة من العمل هي: استخدام عقلية مدير المنتج لإجراء بحث حول المستخدم. يتطلب العمل تفكيرًا مستمرًا وتلخيصًا وتسوية ومشاركة. هذه عملية دورية مستمرة تتطلب المثابرة. مقاومة الوحدة، والوقت يحتاج إلى أن يُعتز به كالذهب..