统计网导读
数据分析的领域从 PC 转移到了移动端，这期间发生了诸多变化。时代在不断发展，我们的工具和方法也随之有了很多改变。那么，怎样正确使用工具呢？怎样做好用户体验呢？让我们一起来看看作者的经验之谈吧。
数据分析日新月异。
大多数变化是由从 PC 端计算向移动端计算的过渡引起的。移动端对于数据分析来说还是一个新的领域。变化的速度非常快，所有人都在努力寻找更先进、更优良、更快捷的解决方案。
四年来，我们持续在分析数据，从未有过间断。在协助企业进行数据分析之际，我们得出了四个经验教训，期望能与大家一同分享并相互勉励。这些经验教训关乎重要方面，然而有时会在追求新事物和追求快速的过程中被忽略。它们极为关键，倘若你想要成功地发挥出数据的全部潜力，就一定要将这四个经验教训牢记在脑海之中。
你的工具现在不一样了
人们以为，他们日常进行网站分析的工具适用于移动端。但实际并非如此。网站和移动端并非是体验产品的两种方式，它们是不同的媒介，有着各自的结构、组织、动机和指标。
身份识别方面：移动应用不存在 Cookies。当用户首次进行下载以及注册操作时，会生成一个独一无二的 ID，此 ID 便是用户的身份识别码。
用户并非一直在线使用移动应用，所以不能仅仅依靠在线追踪。
手势操作方面，追踪一次点击是很简单的，一次点击仅仅就是一次点击。然而，用户与移动应用的互动方式有着诸多不同，其中包括单击、长按、滑动、摇晃以及其他许多种手势操作。
群组分析方面，用户使用移动应用的时间起始于安装，终止于不再活跃使用。所以，你能够对某些群体的行为方式以及他们对变化的反应展开深入分析。
赚钱方式方面，一般来讲，网站主要是通过广告来获取收益，所以他们的分析是为了达成那个赚钱的目标。而移动应用则往往不是如此，它们通常试图通过让用户额外安装，直接从终端用户那里获取钱财。
经验教训：重视移动端
用户在移动端体验产品的方式与其他方式不同。所以，用于分析这些用户的工具需要进行调整。移动分析不是可做可不做的事情，而是对打造出色的移动产品非常关键。
移动分析是非常强大的工具之一，不能被忽视。普通的分析工具与之相比，移动分析能让你对用户行为有全新的认知。你所了解到的这些东西有助于改善用户满意度，提升用户留存率，从而打造出更具粘性且更强大的产品。你的公司也会因此而更加壮大。
数据可获取性现在变得更加重要
移动优先的约会应用 Tinder 开始走红后，他们之前有效的分析平台承受不住压力了。原本几分钟就能搞定的查询请求，却花费了几个小时。这是不能接受的，尤其考虑到我们希望几乎每个决定都能有数据作为支撑。
以前，所有的数据请求都是经由机构内部的一个中心节点来进行处理的。倘若产品经理需要获取有关用户行为或者转化漏斗的相关信息，那么他们就会向数据科学部门提出请求，之后便能够得到回复。
现在，移动设备的屏幕变得更小了，菜单也更加精简了，互动方式更具多样性了，这些都产生了大量的日常用户信息。每家公司都对获得数据充满渴望。
要是没有办法使数据对所有人可用，机构的决策机制将陷入瘫痪。
经验教训：打破陈规
要确保你的工具能服务于整个机构的数据需求。Instacart 公司的法里德·莫萨瓦特（Fareed Mosavat）表示：如果自称是数据驱动的，然而每件事情都必须经由一位分析师来处理，那就说明不是真正的数据驱动。
你的公司开始扩大规模后，这一点会变得愈发重要。数据请求量急剧增加，这会极大地减缓公司的决策速度。所以，你必须选用一种突破常规的分析解决方案。
如果只有你和你的联合创始人，自制的工具或许就能够满足需求。然而，其他人对数据可获取性的问题进行了仔细思考。你应当把精力集中在发展公司上，而非去寻找最为理想的分析解决方案。
请不要搞砸用户体验
几年前，初创公司的“增长黑客”对 Facebook 以及 Zynga 等公司取得的巨大成功极为着迷。他们开始借助技术手段，以实现自身应用的增长。
实现增长的技术手段会被人们相互传递。一家公司制造出了一个好的东西，接着这个东西就像滚雪球一样，一个传十个，十个传百个，其他的人开始对其进行模仿。然而，他们在模仿的时候总是会稍微差那么一些。并且，同样的招数不能被重复使用两次。
有些应用为追求短期指标而过度优化，最终变得几乎毫无用处。社交分享按钮、黑暗模式、全屏接管以及烦人的通知推送，在短期内或许能提高用户转化率，但从长远看，它们几乎总会让你遭受损失。
Facebook 等公司实现增长，不是因为发现了某些低层次的转化率指标需要去解决。它们在发展初期如果采取了现在某些应用的做法，那么基本上如今就会像 MySpace 一样的下场。
以前的公司和现在继续靠数据致胜的公司，都总是将用户体验置于首位。每次进行更新时，即便对用户的负面影响非常小，也需要认真地对利弊进行权衡。从长远的角度来看，能够留住用户的正是一直保持良好体验的这种做法。
经验教训：倾听用户的声音
大多数程序员在编写软件时会编写单元测试。这些单元测试会向程序输入数据，并且模仿实际用户的行为。开发人员通过监督这些单元测试的运行结果，就能够知道他们的应用是否达到了预期效果。
你在进行试验时，不要仅仅做出更新，然后怀揣着最大的希望。要懂得改变思维方式。倘若更新的幅度较大，就先让团队成员进行试用。要是没有任何问题，接着让数量有限的一群用户去试用。
不要仅仅为了进行更新而进行更新。首先要分析使用者的反应，接着对是否想大规模推出这个更新进行评估。
分析用户行为，不要盲目行动
在数据分析领域，最大的转变表现为从原始数据以及高级数据过渡到更为全面的行为分析。
四年前，想要理解应用的使用情况，你基本上有三个选择：
1、分析个人用户如何浏览和使用应用的原始数据。
分析包含转化漏斗和留存率图表的高级数据可视化仪表板。
聘请一支数据科学家团队，这支团队很出色。他们要收集各个群体使用你的应用的情况，还要处理这些情况，并且分析他们为什么这样使用你的应用。
前两点是有用的，但还不够。第三点花费较多。然而，现在的一些工具比四年前的工具更便宜且更易于使用，这使得“如何和为什么”的分析成为可能。
基本原则是进行分组。不要只关注个别用户或者整个用户群，而是要对用户群组的行为模式进行分析。找到那些你认为能够提高应用长期留存率的行为模式，接着再进行更深入的分析。
重点不是把某个按钮做成绿色，也不是让用户转化率提高微不足道的 0.04%。关键在于找到用户体验中的那个拐点，从而让用户一次次地回头使用。
经验教训：保持简洁
有很多种方法可以用来分析应用所产生的数据。不要眼光狭隘，不要觉得成功的最佳办法就是为了某些你认为重要的随机转化变量而进行优化。
以前、现在以及未来，重要的事情仅有一件，那就是用户体验。你的分析应当服务于用户体验，而不能与之相反。要找到能让你的应用与众不同的用户行为，接着在这些行为上增加投入。
为某些变量进行优化，短期内你会受益，然而从长远角度看会毁掉你的公司。为用户体验进行优化，虽需花费更长时间才能见到成效，但方向是正确的。
结论
向移动端转移在很大程度上对数据分析进行了改变。它使得可追踪事件的数量大幅增加，也改变了我们分析那些事件的方式，并且让用户体验变得极为重要。
移动分析的新奇性让很多人针对移动分析该如何进行提出了各自的想法与框架，学习新的策略并非坏事。然而在寻找解决办法时，需一直将大局铭记于心：
1、让你的团队拥有合适的工具
2、让你的团队可以获取数据
3、不要损害用户体验
4、分析人们如何使用你的应用
组织你的试验和分析要围绕着这四点，这样你就能为长期的成功做好准备，不要只把眼光局限于眼前的好东西。
译者：车品觉
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希望本篇文章《从PC到移动端的数据分析：工具与方法的变化及用户体验优化》能对你有所帮助！
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