你的最新更新已经登陆了应用商店——你很高兴你的用户试用你花了几个月时间开发的新功能。你如何衡量你的新功能的影响？有人在用吗？它是否改善了你的用户体验并影响了你公司的利润？要确定某个特性是否产生了预期的影响，您需要查看您的用户数据…但是从哪里开始呢？我们将一个7步框架组合起来，帮助您分析新功能的影响。让我们来看看一个音乐流应用程序的例子，它可以让你的用户浏览、收听音乐并创建播放列表。大约一个月前，你发布了一个新功能，允许你的用户在应用程序中与朋友分享音乐。你希望分享功能能提高你的应用程序的整体参与度，而拥有这个社交组件将鼓励更多的用户长期坚持下去。步骤1：测量新功能的基本用法首先，你需要回答一个最基本的问题：人们在使用这个功能吗？为了获得对该问题的完整答案，您应该查看以下几个关键指标：用户使用此功能的总次数正在使用该功能的唯一用户数正在使用此功能的活动用户总数的百分比用户每天使用此功能的平均次数首先，您可以查看您的分析平台，了解活动共享音乐的总数。在你发布的第一周之后，更多的人开始使用新的共享功能，每天可以分享1000-1700份。但是到底有多少独特的用户在使用共享功能呢？要想弄清楚这一点，您可以查看执行共享事件的唯一用户数：现在你知道每天有多少独特的用户在使用共享功能——这占你每天活跃用户总数的百分之几？检查这一点非常重要，这样您就可以知道共享功能的使用范围有多广。正如您所看到的，只有一小部分，约0.04%的日常活跃用户在使用新功能。它比你希望的要小，但是你知道，通过深入了解这些共享功能的早期用户，你可以学到很多东西。通过了解这些早期采用者是如何分享音乐的，你就可以找出如何改善分享体验或更有效地展示它以获得更广泛的使用。让我们检查一下这些用户每天共享音乐的平均次数：寻找事件更深层次的模式：第二步现在是时候了解人们如何使用新的共享功能了。在你的应用程序中，人们可以共享不同类型的内容：单个曲目、整张专辑或播放列表。您有兴趣查看您的用户共享的内容类型。要进行调查，请按内容类型拆分ShareMusic事件：结果发现，个人曲目被分享最多，其次是专辑。相比之下，共享的播放列表并不多。接下来，您对哪些类型的用户共享音乐感兴趣。您有几个不同的订阅计划：免费、高级、学生和家庭，因此您可以按计划类型划分共享音乐活动：有趣的是，你会发现分享音乐的用户中最大的一部分是学生计划，这是你为大学生制定的特别计划。此外，没有多少免费用户分享音乐。第3步：在使用功能之前，了解用户正在做什么在用户分享音乐之前，跟踪用户在你的应用程序中的路径很有帮助。大多数用户在分享之前做的是什么？这可以让您了解他们使用您的新功能的上下文。一些分析平台（包括振幅）提供事件流，帮助您可视化用户的操作序列。下面，您可以看到用户在共享音乐之前所采取的操作：大约40%的分享音乐的用户先播放一首歌，然后再分享音乐，这意味着他们听了一首自己喜欢的歌，然后立即与朋友分享。另外，30%的用户喜欢一首歌后就分享音乐。应用你学到的东西：到目前为止，你还没有在你的应用程序中做太多的事情来鼓励人们分享音乐，但是这些信息给了你一个想法。如果有人把一首歌标为最喜欢的歌曲，那可能是一个很好的时机来提示他们与朋友分享这首歌，因为他们显然在这首歌中找到了价值。你可以测试是否添加一个小的应用内提示后，有人喜欢一首歌曲说'分享这首歌与你的朋友！'将增加共享用户的数量，以及应用程序中的总份额。第4步：建立一个行为队列，让他们使用这个特性来分析他们与你的总体用户群体的比较行为群组是根据用户在产品中所采取的操作来定义的一组用户（您可以在这里和这里阅读更多）。以下是我们的共享音乐用户群：我们将在步骤5-7中使用这个群组来衡量分享音乐的用户在转换、保留和参与度等关键指标上的差异。第5步：分析新功能对保留的影响用户保留对于任何应用程序的成功都至关重要。你的应用程序对你的用户来说越是根深蒂固的习惯，你就越有时间向他们推销和赚钱。为了衡量共享对保留率的影响，可以比较共享音乐的用户群和不共享音乐的用户群的保留率。一种方法是专门研究新用户的保留率：在体验早期（比如第一天）分享音乐的新用户是否比不共享音乐的新用户保留得更好？上面的保留曲线显示，在应用程序中第一天共享音乐的新用户在第30天的保留率明显高于不共享音乐的新用户。大约40%的分享音乐的人在30天后返回应用程序，而非分享音乐的人只有5%。步骤6：测量新功能对密钥转换漏斗的影响。分享音乐与更高的保留率密切相关，这真是太棒了；分享音乐对公司的收入也有类似的影响吗？当用户购买订阅时，你的应用程序会赚钱。要衡量共享音乐对转换为付费订阅的影响，可以比较共享音乐的用户和不共享音乐的用户的升级漏斗。实际上，分享音乐的用户在升级完成率上有很大的不同：45.2%的转化率与14.1%的转化率相比。这强烈地表明，共享音乐的某些方面正在向用户显示价值，使他们更有可能升级为付费订阅。第七步：衡量你的新功能对参与度的影响现在你已经看到了分享对转化率和保留率的影响，你很想知道分享音乐的用户是否更热衷于你的移动应用程序。可以从一个角度看，每个用户每天的会话数。这些数据似乎表明，分享音乐的用户比不分享音乐的用户更活跃，平均每天完成13个会话，而不共享音乐的用户平均每天完成8个会话。你也可以看看分享的用户的"粘性"。我们将粘性定义为每周至少有天处于活动状态的用户的百分比。分享音乐的用户每周有更多的时间使用你的应用。事实上，45%的共享者一周内每天都在使用你的应用程序，而非共享用户中这一比例为27%。下一步你学到了什么让我们总结一下你目前所学到的：目前只有约0.05%的每日活跃用户在分享音乐个人曲目被分享的最多，超过了专辑和播放列表在分享音乐之前，40%的分享者会播放一首歌，而30%的人喜欢一首歌。分享音乐的用户有更高的转化率到付费计划。与不分享音乐的用户相比，共享音乐的用户保留率更高。分享音乐的用户在你的应用程序上总体上更活跃，每天有更多的会话和更高的粘性。记住：你还没有因果关系基于这些见解，您的新共享功能似乎对您所有的关键指标都有着显著的积极影响。当然，我们不能从这些数据中得出直接的因果关系。但是，您的超级用户可能也是您共享功能的早期采用者，他们已经比其他用户具有更高的参与度和保留率，在这种情况下，鼓励其他用户共享音乐可能不会产生很大的影响。你应该看看你的"共享音乐"群体的历史行为，看看这些用户在10月1日发布该功能之前是否已经有了更高的保留率和转化率。此外，您可以测试鼓励其他用户共享音乐是否对您的指标产生积极影响，这将使我们了解：测试，测量，重复下一步是对共享特性进行实验。鼓励更多用户分享音乐是否会提高你的保留率和转化率KPI？你可能会决定在用户喜欢一首歌之后加入一个应用内提示来分享音乐，就像我们在第4步中建议的那样。也许你会鼓励所有新用户在他们的入职流程中分享音乐。机会是无限的，所以现在是时候集思广益，根据你认为影响最大的测试来划分优先级，并衡量哪些测试对你的核心指标影响最大。