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<b>網站“泡上”用戶的三步法 習慣測試幫你了解用戶想法</b>

作者: 來源:未知 2012-05-08 19:17:36 閱讀 我要評論 直達商品

  文/Nir Eyal (TechCrunch)

  在過去25年里,真正偉大的消費技術類公司都有一個共同的特點,他們創造消費習慣。這是將改變世界的商業企業與其他企業區別的關鍵。蘋果、Facebook、亞馬遜、Google、微軟以及Twitter都是用戶日常使用率很高的產品,而這些公司的產品都具有足夠的吸引人,這樣我們許多人很難想像沒有他們的生活是怎么樣的。

  不過,創造習慣是說易行難之事。雖然已經有眾多有著行為工程以及行為對網絡的未來重要性的文章了,不過,關于創業者所需要的設計和測算用戶行為的工具資源仍然不足。并不是這些技術不存在——事實上,對于在企業里工作的來說,這些技術非常熟悉。不過,對于新創業者來說,這些工具很是神秘。

  所謂的“習慣測試”是一些行業內最優秀的公司采用的方法,并由一些消費網絡公司用于打造用戶愛不釋手的產品。

  習慣測試

  習慣測試完全適合于創建、測算、學習方法論,并得到了精益創業運動的支持,而且它提供了一種新的方式,讓數據可用于采取的措施之中。習慣測試能明確三個問題:1)你所服務的人是誰?2)如果可能的話,你的產品中的哪一部分能變成習慣?3)這些部分為什么能轉變成習慣?

  習慣測試的一個前提條件是有一種產品出現并運營。當然,在推出一款最簡化可實行產品之前,一個好的辦法是:嘗試一下你的商業模式設想,并找到你的產品創造出用戶期望的方式。

  如果你有一個網站或應用上線,你可以開始收集數據。習慣測試并不要求收集所有東西的數據——只要是合適的,因此,關鍵是要設定適當的分析方式。為了讓習慣測試達到目的,需要在用戶使用你的網站的時候標記出用戶路徑的時間點。

  

 

  步驟一:分辨用戶

  在有必要的網站和統計方法的前提下,你需要回答習慣測試的第一個問題是:“哪些用戶擁有習慣性的動作?”首先,明確這對于要服務的用戶的意義何在。問問自己,一個用戶要多久“才”會使用網站。這也就是說,假設有一天,所有的bug都清理了,產品也很完美地“隨時待命”,你希望有習慣性用戶多久來訪問網站?

  要著眼現實和忠于自己。如果你的公司開發了一個移動社交網絡應用,如Foursquare或Instagram,你希望習慣性用日元每天多次登陸應用。不過,如果你在開發一個電影推薦網站,如la Flixster,你不會希望用戶一周訪問超過一至兩次。不要對于通過計算過度依賴性的性而得到過于樂觀的預期;你只要找到一個符合實際的想法,計算出用戶要多處才與你的網站互動。

  一個簡單有效的辦法也許是:發現你和你的同事平均多久會使用你的產品。當然,越多越好。Twitter網站來是Odeo的一個內部產品,后者Biz Stone和Jack Dorsey最初創建的公司,因為工程師們一直都在使用這個網站。

  需要注意一件事:你的產品使用的頻率越高,用戶習慣就越有可能形成。不過,這并不是說幾乎不使用的網絡產品就不是好的企業,他們只是沒有形成習慣,因而特別也各不相同。要有可行性,即使非習慣形成的公司有可能傾向于更具有交易性的,要求經常性地與客戶交流,讓用戶常記于心。

  例如,旅游行業殘酷的斗爭讓我們不斷地訪問不同的網站。Expedia、Travelocity等等都頻頻被普通用戶訪問,形成了一種習慣,因此,他們經常性地為爭奪用戶的注意力。這些是可行,甚至是盈利的企業,不過,由于這些網站是非習慣形成產品,他們總是面臨更多的競爭威脅。日常使用的產品自然而然地會對于市場進入創造障礙。

  誰會養成習慣?

  既然你已然了解用戶“必須”訪問網站的頻率,就要對數據進行分析,了解有多少用戶真正地做到了。這時使用一個統計工具就能表明這些數據超有幫助。不用將工程師讓放下他們核心的產品開發工作,或者甚至是讓商務的人來做這事,而是可以考慮招一個擅長做數據統計的畢業生來做,計算有多少用戶喜歡你的網站。最好的辦法是創造一批分析數據,設置一個底線,并以此來衡量未來的產品迭代開發。

  步驟二:規范化

  你至少會有一些用戶會經常性的與你的網站互動,成為你眼中的“愛好者”。不過,多少愛好者才算足夠多呢?我的制訂的規則是5%。即使活躍用戶率需要更高才能維系你的業務,不過,5%會是開始習慣測試的合適基數。

  不過,如果連5%的用戶都沒有發現產品擁有你所設想擁有的使用價值,那就是你的問題了。這時,重要開始設計,重塑你的設想。不過,假如你的用戶人數超過了這個底線,那么你就找到習慣用于,下一步就是整理出他們使用你的產品的步驟,這樣你就能了解讓他們迷戀你的網站的東西。

  每個用戶與你的產品互動的方式略有不同。即使有一個標準的用戶流程,用戶對你的網站的參與程度會創造一種獨特的數據軌跡,這能用于分析并發現模型。從數據轉化到決定是否會出現類似的行為。你可能會希望發現一種“習慣路徑”,即一系列大多數忠實用戶共有的類似行為。

  例如,在Twitter的早期,發現一旦新的用戶關注足夠多的其他用戶,這些新用遍及不會達到一個爆發點,他們使用網站的機率就會急劇增多。對每一家公司而言,忠實用戶所使用的行為各有不同;發現“習慣路徑”的目標是用于決定哪里些步驟是創造忠實用戶的關鍵。

  了解用戶的想法

  在了解了“習慣路徑”之后,一下步就是假設如何通過這個路徑讓“路過”的用戶變成忠實用戶。盡管如此,這一步看上去有點象是從相關性找出原因;不過,在新產品發布前夕,這是我們能做到的事。

  在這一階段,很合適親自與用戶交流,了解他們使用產品的原因以及方式。習慣測試可用于證明這些“道聽途說者”的特別之處,發現可以對其他的用戶進行總結的東西。

  步驟三:調整

  將這些新的假設放在心上,回到開發、測算、了解各個環節,將新用戶引向忠實用戶采用的相同的“習慣路徑”。例如,Twitter現在的流程利用用戶的“習慣路徑”,引導新用戶在一開始就立即關注其他用戶。


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