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（3）用户的安全感（留存）

张小龙曾提出一个产品观叫“用完即走”，与我们常常提到的“留存”“粘性”的原则是背道而驰的，其实我理解的用完即走便是产品其实不想让用户离开，我们的产品能给用户一个确定性的答案，无论是在产品的易用性还是在产品体验层面，都可以保持，让用户在使用过程中有愉悦感，让用户迁移成本提升，便是用完即走后的恋恋不忘、

例如早期的打车软件和团购软件，那时候用户在网上打车和线上支付习惯还没养成，对产品的模式的认同度还不够，所以，那时候打车软件和团购软件给予人的确定的心理印象便是，你在我这里支付购买会便宜。培养用户的使用习惯，给用户一个用了该软件确实会便宜的心理安全感，从而实现了用户的留存。

我们平时准备出门或者去一些陌生的地方，我们都会使用高德地图或者百度地图看下路上是否堵车，我们这次出行走哪条路需要用时多久，以方便我们去选择合适自己的出行方式。

我们设计师在做设计的时候也是一样的，我们通过之前的数据，也可以分析出产品一些不一样的改版点，我们能把一些抽象的问题具体化，能更好的去度量我们的设计，所以设计师在学习如何增长设计前，我们需要了解一些关于产品的数据知识，我们分析一款产品的时候，通过比较关注的点是用户、需求和数据。

当我们的产品上线或者上新某一个功能的时候，往往用户的意见反馈代表的是个体的声音，而数据是用户对于产品的客观反馈，数据的变化能代表用户对产品的态度，所以，设计师要是能读一些数据报表，那么我们可以从体验设计师角度去给产品迭代的时候能提出不一样的观点，辅助我们所服务企业的app的成长。

3.10数据是如何产生的

数据如如何产生的，比较深的知识是不需要我们去深挖的，我们日常接触到数据反馈都是来自产品的“埋点”，而埋点数据的获取通常通过第三方的工具进行获取，比较常见的数据分析企业有友盟、七麦、GrowingIO等，这些工具可以在我们想要的页面或者功能按钮上添加监听功能，当条件被满足的时候，便会完成一次数据的统计，埋点需要提供两个关键的信息：一是需要埋点的内容，二是埋点的名称，这可以方便我们以后的找到相关的数据，当埋点完成后，产品上线就会检测用户的行为动作，当用户进入我们的“埋点”界面或者功能的时候，后台系统就会上报数据，我们就会收到数据反馈，但是在现实工作的场景可能比这个要复杂的多，我们可以根据具体的场景在灵活应变。

3.20设计师为什么要了解数据

我们对一款的产品的优化可能有很多层面的思考，但是我们去对用户数据的分析则是对当前产品较有价值的参考点，数据的采集与分析无论是对产品的规划还是对设计师下一步的工作开展都是比较重要的指标，因为用户可能会因为一些客观的原因可能不会说出自己内心的真心话。

例如我们去面试的时候，在一番精心的准备和问答之后，我们在面试结束之后，如果去问面试官“您觉得我这样面试表现怎样”，有的面试官可能会就你这次的变现去做出比较切合实际的点评或者建议，但是有可能你那场面试因为外部的原因会失常发挥，但有的面试官可能会照顾你的面子，可能会说表现的还可以之类的话来安慰你，但是面试官较后会不会录用你这点他肯定不会作假，所以有时候我们在分析用户行为及操作路径的时候，一些用户的数据表现便是我们对产品优化的关键因素。

我们通常将数据的指标分为类：

1.用户相关指标

2.用户行为指标

3.业务数据指标

3.30用户相关指标

我们常见的与用户相关的指数有像DAU、MAU、新增人数等，我们需要了解的数据为1.用户的活跃指数，2.用户的留存率，3.人均使用时长。

3.31用户的活跃指数

在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站/App的人就称为留存。

在一段时间内，对某个网站/App等有过任意行为的用户，称之为这个网站/App这段时间的活跃用户，这个任意行为可以是访问网站、打开App等等。

我们常见的用户指标有「日活」即日活跃用户量，缩写为DAU，，缩「周活」即周活跃用户量，缩写为WAU，「月活」即月活跃用户量，缩写为MAU。

3.32用户的留存率

留存率是较能反映一个产品是否对用户有吸引力的指标，一般的留存率是基于某个时间段而得出的结论，例如我们常常听说的次日留存和七日留存率。

次日的留存率计算公式为：当天拉新的用户中，次日留存率＝在注册的第二天继续登录/天拉新用户的总数量

七日留存率的计算公式为：在天拉进的用户中，七日留存率＝在注册七天后还有登录的用户数/天拉新的用户总数。

3.33人均使用时长

人均使用时长通常是对内容和游戏类的参考价值的很大，它可衡量我们产品是否做的比较，能不能留住用户的注意力。如果我们做的是工具类的产品，例如计算机之类的，这个时候的人均使用比较长，说明我们的产品可能出现了问题，无法让用户在短时间内得到他想要结果。

人均使用时长的计算公式为：人均使用时长＝总活跃时长/总活跃用户数。

3.40用户行为指标

用户行为相关常见的指数有用户的页面访问量率、转化率等指标。

3.41页面访问量率

我们对页面的访问流量的定义分为两种，一种是PV（page View）即页面浏览量，另外一UV(UniqueVisitor):独立访客数。

PV（page View）也就是页面浏览量，即你每观看一次就会涨一个PV，类似于B站的播放量，我们每个账户只要点开观看一次视频，播放量就会增长一次，关闭在打开，也会在增长一次，所以我们每播放一次，便会涨一个PV值。

UV(UniqueVisitor):也就是独立访客数，类似于腾讯视频和优酷的播放量，每个账户点进去播放只会增长一个播放量，你再关闭再点进去也只涨一个VU值。在正常情况下是依靠浏览器的cookies来确定访客是否为独立访客之前是否访问过该页面。

(1)UV的类别

在统计数据的过程中，我们会将不同的点击率来划分，从而更好的可以来统计数据来分析。我们将UV分为：1.

曝光UV，2.点击UV,3.意向UV。

·曝光UV

曝光UV即曝光在视野内的用户数，例如我们在京东或者天猫去搜索某个产品进入了搜索的feed列表页的时候，当我在当前的列表停留2-3秒的时候，都可以算一次曝光UV。

·点击UV

点击UV即有点击行为的用户数，例如我们在京东或者天猫去搜索某个产品进入了搜索的feed列表页的时候，我点击某个商品进去了详情页，那么就可以算一个有效的点击UV。

·意向UV

意向UV即进入意向页面的用户数，例如我现在想去买一个Macbookpro,我在B站看完关于Macbookpro,的评测视频，在百度看完Macbookpro的参数后，我在去天猫和京东去搜索进行比价的时候这个时候我就属于意向UV，在举个我们比价常见的例子，当我们在百度搜索宝马的时候，排在前面的经常是各种五花八门的关于车的广告，在百度看来，我们便是想去买车的意向UV，是有机会促成交易的。

所以我们看用户对我们的产品或者活动是否感兴趣，便可以看看PV和VU的数据如何。

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