對一款音樂 App 來說，終端用戶的真實反饋至關(guān)重要。

得益于生長在互聯(lián)網(wǎng)土壤，先天帶有數(shù)字化基因，目前音樂 App 的用戶反饋收集早已摒棄傳統(tǒng)行業(yè)的做法，如調(diào)研問卷、電話回訪、線下訪談等，轉(zhuǎn)而采用更加高效的形式。

2023 年 9 月，火山引擎推出企業(yè)數(shù)智化升級新模式數(shù)據(jù)飛輪，該模式落地的系列數(shù)智產(chǎn)品，也正在成為多款音樂 App 持續(xù)洞察用戶，歸納整理需求的選擇。

首先是增長分析 DataFinder，通過埋點形式在 App 內(nèi)完成部署，可以幫助運營崗位員工更好地洞察用戶在 App 內(nèi)的生命旅程，比如哪一個界面最受用戶關(guān)注（點擊）、哪一類推薦最受用戶歡迎（跳轉(zhuǎn)）；此外，DataFinder 還能幫助定位用戶的異常情況，比如當(dāng)音樂 App 某一時間段的活躍用戶突然出現(xiàn)比較大的下跌，運營員工可以通過 DataFinder 及時調(diào)取在 App 內(nèi)部署的各關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù)，以此排查可能會影響用戶活躍的問題點 —— 比如，可能是某個 Tab 的點擊跳轉(zhuǎn)失效，也可能是某首音樂播放卡頓。

當(dāng)找準問題點后，運營人員還可以通過 DataFinder 持續(xù)深鉆問題，及時將包括具體報錯信息、用戶影響覆蓋面等在內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)，幫助問題及時解決。

其次，另一款數(shù)智產(chǎn)品 A / B 測試 DataTester 則能夠圍繞音樂 App 功能升級、界面更新等場景，提供真實用戶場景下的小范圍 AB 實驗?zāi)芰?。比如針對新上一個功能按鈕，當(dāng)運營人員有兩套方案時：

方案一：按鈕設(shè)置在音樂 App 開屏后第一個界面的左上角「???」內(nèi)，需點擊跳轉(zhuǎn)到第二個界面才能被使用；

方案二：按鈕設(shè)置在音樂 App 開屏后第一個界面的最下方，為并列三個 Tab 之一。

通過 DataTester，就可以在真實用戶場景中同時小規(guī)模上線兩個不同版本，由用戶自己做出選擇 —— 這樣做的好處在于，可以有效避免由運營人員“拍腦袋式”的業(yè)務(wù)決策，告別經(jīng)驗主義，通過數(shù)據(jù)優(yōu)選最佳方案，從而保障產(chǎn)品和功能優(yōu)化能真正符合大多數(shù)用戶的使用習(xí)慣，進一步提高用戶對音樂 App 的粘性。

基于 DataFinder 和 DataTester 等數(shù)智產(chǎn)品的綜合應(yīng)用，音樂 App 可以實現(xiàn)充分洞察用戶需求，并將需求數(shù)據(jù)反推至業(yè)務(wù)決策，真正落實“從用戶需求出發(fā)”的 App 升級路徑，從而保障 App 在用戶群體中的持續(xù)受歡迎：穩(wěn)固老用戶、增加新用戶，最終實現(xiàn)長期、健康發(fā)展。

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