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Analyse du temps moyen par écran dans une application

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Analyse du temps moyen par écran dans une application

Je voulais vous dire depuis longtemps comment j’ai effectué l’analyse du temps moyen par écran dans une application et dans quelle mesure cela a aidé le produit. En savoir plus sur le comportement des utilisateurs est l’une des grandes questions pour le marketing et le produit, et nous avons de nombreuses façons de le savoir. Aujourd’hui je viens vous en raconter une, qui peut servir de complément à d’autres analyses (ou pas).Dans mon cas nous savions que nous avions un bon design d’application, la convivialité était bonne et l’utilisateur était content. Cependant, nous voulions en savoir plus, quantifier en quelque sorte le statut de chaque écran, et surtout, éclaircir certains  Royaume-Uni Business Phone List  problèmes qui revenaient depuis longtemps dans les réunions d’équipe.Jeavantages que j’ai trouvés dans l’analyse, et enfin, j’ai expliqué comment cela peut être réalisé.
📊Étude de cas : Analyse du temps moyen par écran dans une application
C’était une époque où l’analyse mobile n’était entièrement dédiée à aucun membre de l’équipe et, par conséquent, il n’y avait pas d’outils d’analyse au-delà de Google Analytics, Firebase. Le flux établi a-t-il un sens ? Les modifications du registre compensent-elles l’augmentation du temps d’enregistrement ? Reste-t-il des étapes/écrans ? Quelles sont les différences entre nouveau et récurrent ? Existe-t-il des différences d’utilisation entre les appareils iOS / Android ?L’analyse du temps moyen par écran nous a permis de lever nombre de ces doutes et surtout de résoudre certaines hypothèses que nous avions sur les écrans inutiles. Quelques exemples:Hypothèse 1 : L’inscription était trop longue et fastidieuse : Nous avons finalement découvert que ce n’était pas le cas. Les utilisateurs qui ont augmenté le temps d’inscription étaient les nouveaux que nous venions de capturer dans une campagne Facebook.

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Hypothèse 2 : L’inscription obligatoire avec vérification SMS a été un obstacle majeur à l’inscription, augmentant ainsi le CAC : Nous avons appris que non, étonnamment le temps et le CAC s’étaient améliorés.Hypothèse 3 :  gulf email list  L’écran « voir la vente » n’était pas nécessaire et les utilisateurs l’utilisaient peu. Il a été constaté que oui, c’était un écran peu utilisé. Au niveau commercial, cela avait du sens mais en réalité, cela n’a pas été utilisé.
Hypothèse 4 : Le chat est la partie la plus importante du produit et où nous devons concentrer l’accent sur l’amélioration et incorporer de nouvelles fonctionnalités. Nous avons pu déterminer que, oui, c’est l’un des écrans les plus utilisés (même en filtrant par les utilisateurs qui nous ont donné le plus de valeur) Avantages de l’analyseLes principaux avantages de l’analyse du temps moyen par écran concernent la compréhension du comportement des utilisateurs lorsqu’ils effectuent un flux d’utilisation dans une application, puis mettent en œuvre des améliorations dans le produit :

Améliorer l’expérience utilisateur
Dans notre cas, il s’agissait d’une application complexe, avec un double rôle et de nombreux écrans différents. Cette analyse était un complément parfait pour mettre en œuvre des améliorations au niveau du produit, simplifier les processus et rendre l’application plus attrayante
Faites une application simple, facile à utiliser et à comprendre. Si, pour une raison quelconque, cela ne peut pas être simplifié davantage, utilisez l’analyse du temps pour examiner les différences entre les nouveaux utilisateurs et les anciens utilisateurs. Concentrez vos efforts d’amélioration sur les écrans les plus utilisés et les plus importants pour les flux d’utilisation courantsValider les hypothèses
Nous avons retenu plusieurs hypothèses comme valables, peut-être la plus importante concernait l’utilisation d’un écran “budgets”, ce que nous pensions être très important, et pourtant l’utilisateur a préféré utiliser le chat pour déterminer le prix du service, etc. . . .Détection d’erreur
Pourquoi cet écran est-il autant utilisé ? Pourquoi cet étrange flux ? Dans mon exemple, cette analyse nous a permis de détecter que sur certains appareils Android, lorsque vous reveniez en arrière, cela vous faisait reculer deux écrans au lieu d’un, générant ainsi un étrange flux d’utilisation.Réduction des coûts d’acquisition (CAC)Très important au niveau marketing. L’analyse du temps moyen passé dans une application (ainsi que d’autres métriques) peut se concentrer sur le registre, en testant différentes versions jusqu’à trouver la meilleure en termes de coûts d’acquisitionComment effectuer une analyse du temps d’écran moye Accès à Firebase ou GA
Accédez à Firebase ou à Google Analytics pour télécharger les données nécessaires.
Firebase : Dans la section « Analytics », vous trouverez une sous-section « événements » oùfrom est l’événement dont nous avons besoin : screen_view

 

REMARQUE : Au moment de la rédaction de cet article (avril 2020), Firebase migre la partie analytique vers Google Analytics et ne permet donc pas encore l’exportation des données au format CSV. Je vous recommande donc de la télécharger à partir de Firebase.Pour effectuer l’analyse, nous utiliserons l’événement automatique screen_view où le temps moyen par écran de l’application et la colonne “interaction utilisateur moyenne” sont collectés. Téléchargez les données au format CSVExemple d’événement Screen_viewREMARQUE : Je recommande d’avoir un document avec les noms des écrans pour pouvoir comprendre lequel est ainsi que s’ils sont réutilisés à divers endroits dans l’application. Si nous ne l’avons pas documenté avant l’analyse, nous aurons besoin que le développeur nous dise un par un ce qu’est chaque écran. S’il y a de grands écrans qui sont représentés dans plusieurs (ces écrans avec des puces) ou qui sont utilisés dans plusieurs sites de l’APP, nous devrons leur donner un nom spécifique. Traitement des donnéesIl effectue les traitements de données nécessaires pour pouvoir utiliser les informations. Dans mon cas j’ai converti le “0.233434” en “23%”, j’ai commandé les écrans en groupes homogènes, par exemple :raitement des données avant analyse. Représenter visuellement les données.
De l’utilisation d’un tableau à un graphique interactif. Dans mon cas c’était pour une présentation ppt donc je l’ai fait avec Google Slides.Temps moyen par analyse d’écran – Android-iOS
N’oubliez pas que le plus important dans cette analyse est d’avoir un objectif clair pour analyser et effectuer la segmentation nécessaire (pays, appareil, intervalle de temps, …) et surtout sur quelles parties de l’application nous voulons nous concentrer : inscription, login, flux d’achat, etc.

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