火山引擎数据飞轮帮助音乐APP充分洞察用户需求,提升用户粘性

对一款音乐APP来说,终端用户的真实反馈至关重要。

得益于生长在互联网土壤,先天带有数字化基因,目前音乐APP的用户反馈收集早已摒弃传统行业的做法,如调研问卷、电话回访、线下访谈等,转而采用更加高效的形式。

2023年9月,火山引擎推出企业数智化升级新模式数据飞轮,该模式落地的系列数智产品,也正在成为多款音乐APP持续洞察用户,归纳整理需求的选择。

首先是增长分析DataFinder,通过埋点形式在APP内完成部署,可以帮助运营岗位员工更好地洞察用户在APP内的生命旅程,比如哪一个界面最受用户关注(点击)、哪一类推荐最受用户欢迎(跳转);此外,DataFinder还能帮助定位用户的异常情况,比如当音乐APP某一时间段的活跃用户突然出现比较大的下跌,运营员工可以通过DataFinder及时调取在APP内部署的各关键节点数据,以此排查可能会影响用户活跃的问题点------比如,可能是某个Tab的点击跳转失效,也可能是某首音乐播放卡顿。

当找准问题点后,运营人员还可以通过DataFinder持续深钻问题,及时将包括具体报错信息、用户影响覆盖面等在内的相关数据可视化展现,帮助问题及时解决。

其次,另一款数智产品A/B测试DataTester则能够围绕音乐APP功能升级、界面更新等场景,提供真实用户场景下的小范围AB实验能力。比如针对新上一个功能按钮,当运营人员有两套方案时:

方案一:按钮设置在音乐APP开屏后第一个界面的左上角「···」内,需点击跳转到第二个界面才能被使用;

方案二:按钮设置在音乐APP开屏后第一个界面的最下方,为并列三个Tab之一 。

通过DataTester,就可以在真实用户场景中同时小规模上线两个不同版本,由用户自己做出选择------这样做的好处在于,可以有效避免由运营人员"拍脑袋式"的业务决策,告别经验主义,通过数据优选最佳方案,从而保障产品和功能优化能真正符合大多数用户的使用习惯,进一步提高用户对音乐APP的粘性。

基于DataFinder和DataTester等数智产品的综合应用,音乐APP可以实现充分洞察用户需求,并将需求数据反推至业务决策,真正落实"从用户需求出发"的APP升级路径,从而保障APP在用户群体中的持续受欢迎:稳固老用户、增加新用户,最终实现长期、健康发展。

相关推荐
AI_56782 小时前
AWS EC2新手入门:6步带你从零启动实例
大数据·数据库·人工智能·机器学习·aws
CRzkHbaXTmHw2 小时前
探索Flyback反激式开关电源的Matlab Simulink仿真之旅
大数据
七夜zippoe3 小时前
CANN Runtime任务描述序列化与持久化源码深度解码
大数据·运维·服务器·cann
盟接之桥3 小时前
盟接之桥说制造:引流品 × 利润品,全球电商平台高效产品组合策略(供讨论)
大数据·linux·服务器·网络·人工智能·制造
忆~遂愿3 小时前
ops-cv 算子库深度解析:面向视觉任务的硬件优化与数据布局(NCHW/NHWC)策略
java·大数据·linux·人工智能
忆~遂愿4 小时前
GE 引擎与算子版本控制:确保前向兼容性与图重写策略的稳定性
大数据·开发语言·docker
米羊1214 小时前
已有安全措施确认(上)
大数据·网络
人道领域5 小时前
AI抢人大战:谁在收割你的红包
大数据·人工智能·算法
qq_12498707536 小时前
基于Hadoop的信贷风险评估的数据可视化分析与预测系统的设计与实现(源码+论文+部署+安装)
大数据·人工智能·hadoop·分布式·信息可视化·毕业设计·计算机毕业设计
Hello.Reader6 小时前
Flink 使用 Amazon S3 读写、Checkpoint、插件选择与性能优化
大数据·flink