报表|新功能的埋点报表，这些知识点不能错过( 三 ) 不能错过|抖音|页面|用户数量

用户的访问时长能够为我们了解用户的想法提供部分数据支撑，让我们更明确用户进入页面的意图。通过分析该意图，我们可以找到让用户更快达成意图的路径，提升用户体验，达成我们提升用户留存等意图。
访问间隔天数是指用户两次访问某个页面之间间隔的天数。通常是对用户每天首次访问页面进行埋点记录，在用户每天首次访问时由客户端向后台发送请求，记录该用户本次的访问时间。再对比两次跨天的访问之间的时间，由后一次的日期减去前一次的日期，得出用户访问的间隔天数。
例如淘宝的双十一活动，我们希望用户从活动开始到活动结束，能够每天访问活动页面。
通过监控用户的访问间隔天数，我们发现某用户已经有一天时间没有访问活动页面，则可以对该用户进行促活短信推送，“您今天还没有上线撸猫，猫猫在焦急等待您的投食，给猫猫投食再升3级则可获得3.4的红包”等。
通过对用户的访问间隔天数进行监控，我们可以找到未达成我们期望的用户，并对该类型用户投放运营策略，以此推动用户上线，达成功能期望效果。
跳出率是指用户在某个页面离开产品的次数除以该页面用户总访问次数，即跳出率=页面离开行为次数/页面总访问次数。用户的离开行为包含两种，一种是用户依照产品规则，例如点击两次退出按钮，离开产品；另一种是用户通过手机清理后台强制离开产品。
这两种的统计方式有所不同，前一种正常对用户的离开行为进行监控，在用户进行离开操作时，由客户端向后台发送请求，记录用户离开的页面和时间即可。后一种则无法获取到用户的离开行为，只能通过用户进入页面后没有后续行为进行推测用户在该页面离开（后续行为包含离开行为或是进入别的页面等）。
以淘宝类电商平台为例，我们监控到在用户购买完商品后，有很大部分的用户都在这里选择离开产品，即购买成功页面的跳出率非常高。通过该数据，我们可以在购买成功页面增加用户常看的其他商品展示，增加用户继续浏览的意愿，从而留住用户。
对于一款产品而言，用户离开之后会不会有下一次访问是未知的，只有让用户在产品上停留的时间越多，我们能做的事情才越多，也越可能让用户成为我们的留存用户。故而跳出率是一个很重要的指标，它标示出用户离开产品的位置。通过对该位置进行优化，我们可以增加用户在产品的停留时长，促进用户留存。
二、总结在上线一个新功能时，我们为了能够真正达成期望的效果，需要对功能不断进行数据跟踪及迭代优化。
能够真实反映功能效果的则是用户行为。故而我们需要对各类用户行为进行埋点统计。
通常我们会对用户的来源渠道、用户的使用路径、用户的访问情况进行埋点统计。

用户的来源渠道帮助我们合理筛选最优推广渠道。
用户的使用路径帮助我们降低用户流失。
用户的访问情况帮助我们了解用户的行为习惯，优化产品以及定制更好的运营策略。

总之，伴随着每一个功能都应该设计相应的埋点报表。在功能上线后，我们都需要对埋点数据进行跟踪，在出现问题时将多维度的信息进行组合，对功能进行正确迭代，才能让功能发挥最大的效果。
作者：蜂蜜乌龙茶；微信公众号：产品旅程
本文由 @蜂蜜乌龙茶原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议