项目描述

项目背景

本项目针对某大型电商平台，旨在通过系统性用户研究分析用户行为模式，以优化产品推荐系统和提升整体用户体验。研究基于电商行业的竞争需求，识别用户购买决策的关键因素，支持产品战略调整。

研究方法

• 用户访谈：组织并主持了20场深度访谈，覆盖不同用户群体，收集其购物习惯、偏好和痛点。
• 数据分析：利用Python和SQL工具，对用户点击流数据进行挖掘和分析，处理PB级数据集，识别行为模式。
• 用户测试：设计并执行了5轮可用性测试，评估新功能的易用性和用户满意度，使用眼动仪辅助数据收集。

技术难点

• 大数据处理：面对海量用户数据，采用Hadoop框架进行分布式计算，确保数据处理效率和准确性。
• 用户画像构建：运用机器学习算法（如K-means聚类）创建精准用户画像，整合多源数据（包括 demographics 和行为数据），克服数据异构性问题。

项目成果

• 推荐系统准确率提升12%，直接导致用户复购率增加8%。
• 输出了详细的用户旅程地图和研究报告，被公司高层采纳，指导了产品迭代和市场策略优化。

项目描述

项目背景

针对一款快速增长的移动应用，本项目聚焦于用户研究，旨在通过可用性测试和数据分析，优化应用界面设计和功能，提升用户参与度和留存率。研究响应了产品团队对数据驱动决策的需求，解决用户流失问题。

研究方法

• 用户调研：设计并实施了在线问卷调查，覆盖1000名活跃用户，收集反馈和满意度数据。
• 原型测试：使用Figma工具进行多轮原型测试，包括A/B测试，比较不同设计版本的性能。
• 数据分析：整合定量数据（如点击率）和定性反馈，使用R语言进行统计分析，识别关键性能指标。

技术难点

• 跨平台测试：管理iOS和Android平台的测试流程，使用Jira工具跟踪bug报告和用户反馈，确保测试覆盖率。
• 数据整合：将用户访谈转录数据与行为数据结合，采用文本挖掘技术（如情感分析）提取洞察，克服数据格式不一致的挑战。

项目成果

• 应用留存率提升10%，用户满意度调查得分提高15%。
• 提供了具体改进建议，被开发团队采纳，应用于新版本发布，显著减少了用户操作路径中的障碍。

研究内容

本研究旨在深入分析移动应用用户的使用行为模式，通过结合定量和定性方法，识别用户偏好、痛点及潜在改进机会，以提升整体用户体验和产品满意度。

方法

• 定量分析：运用数据挖掘技术，处理和分析用户点击流数据、会话时长及留存率等指标，构建用户行为模型。

• 定性访谈：进行20次半结构化用户访谈，采用主题分析法提取关键见解，并结合用户体验地图进行可视化。

成果

• 提出了一份详细的用户行为报告，包含数据可视化图表，被公司产品团队采纳用于迭代优化，显著提升了用户满意度指标。

• 研究成果发表于《中国用户体验研究年刊》，并获得行业奖项。

研究内容

本研究聚焦于在线教育平台的用户参与度问题，通过系统分析用户互动数据和反馈，开发创新策略以增强用户粘性和学习效果。

方法

• A/B测试：设计并执行了四项A/B测试实验，比较不同界面设计对用户参与度的影响，使用统计分析工具评估结果。

• 用户反馈分析：采用自然语言处理技术，分析用户评论和问卷数据，识别常见问题和改进机会，并通过情感分析量化用户满意度。

成果

• 构建了一套完整的用户参与度提升框架，包括优化建议和实施指南，应用于实际平台后，用户活跃度指标提升了20%。

• 研究论文被收录于国际会议论文集，并在行业峰会上进行了展示，获得了广泛认可。