笔者在对Keep进行改进的思考和设计过程中，借助新版友盟+的数据分析，总结出一套完整产品重新定位功能、新功能设计到上线分析、运营全流程的的经验方法。
题图来自Unsplash，基于CC0协议
运动的热浪已经覆盖了多个年龄层，成为大众生活的高频词语。而引领这一浪潮的幕后推手则是以Keep为代表的运动APP。从产业特征来看，作为辅助用户减脂、健身的功能性平台，目前主流的运动App能提供的功能中分析行业同质化特征凸显，需要寻求新的增长点。
在对Keep进行改进的思考和设计过程中，借助新版友盟+的数据分析，我们总结出一套完整产品重新定位功能、新功能设计到上线分析、运营全流程的的经验方法。
一、可行性验证
为了打破这一同质化趋势，产品设计组提出产品破局点：针对女性用户运动习惯被身体周期破坏，将运动课程推荐与女性生理周期特点结合让女性更了解自己的身体状态，持续发掘运动潜能，特提出Smart Keep这一解决方案，借由这一功能有望将“西柚”用户中有运动习惯需求的用户引导成为新的忠实用户。
Smart Keep这一业务线基于Keep现有运动课程库，结合女性生理特征以及运动习惯，用户人群专注于成年女性，预设在Keep已有的女性用户人群之中去推广新上线功能——提供记录女性月经周期功能，同时调整课程推荐算法，保留过去运动数据、体测数据和新加入的生理周期数据从而获得专业的运动课程表推荐。Smart Keep将提供为女性定制化的运动健康生活管理专业App功能，首创让女性更加全面地了解身体状况，养成可持续的健身习惯的健康理念。
为验证新业务线，首先将用户分群集中为女性用户群进行分析。进一步分析女性用户中的用户生命周期分类情况，设定：
新用户为新注册时间不超过3个月的用户；
成长阶段用户为注册超过3个月且周使用时间>6小时的用户；
沉默阶段用户为注册超过3个月且周使用时间<2小时的用户；
流失用户为注册超过6个月且月使用时间<2小时的用户；
根据用户周期定义分析发现在Keep现有的女性用户中：新手用户占比10%，成长阶段用户占比46%，沉默阶段的用户占比20%，流失用户占比24%。
将女性用户分群
分析现有女性用户的生命周期分布情况
分析高沉默率及流失率产生的原因，分析沉默用户由成长用户转变的时间点流失用户流失的时间节点，在挑选出来的典型用户中，发现每月为期一周的停滞期是造成女性用户运动习惯未能持续的重要原因。
女性流失用户1月份运动情况统计
（4月15日新功能上线Bate版）
（4月15日新功能上线Bate版）
针对因月经周期而导致的高沉默率以及高流失率，需要有针对性的进行引导与唤回，考虑添加以下3个主要功能并与运营部门配合借助外界媒体进行新功能推广：
添加月经记录功能，提醒用户主动输入每月月经信息（月经周期、持续时间、症状等）；
改变运动指导推荐算法，根据每个用户的身体数据进行智能调整和推荐。
提高体测提醒力度与频度，同时将体测数据展示在首页。
二、A/B测试
上线前，对于新功能在现有产品中触达路径团队内部举棋不定，最终决定在Smart Keep业务线上线后第一批3000位女性用户中随机进行月经记录触达路径的A/B测试，分别设定两种方案设计方案：
A方案：女性用户首页功能区前提供“是否在经期”开关，点击“是”进一步填写经期症状、周期时间、持续时间等信息；完成填写后接收系统经期课程推荐；
B方案：女性用户打开Keep即弹出“是否在经期”提问框，填写“是”则进一步填写经期症状；填写“否”则下一次打开App依旧提醒直到完成第一次经期记录填写，其后系统会根据所填写周期信息在预计近期开始前3天开始弹出填写框。完成填写后接收系统经期课程推荐。
分别分析两种方案各1500用户使用中用户对于记录经期信息的接受度及信息填写完备程度。
新建A/B两个方案为新的自定义事件
自定义事件的统计图表
此外，填写月经信息完整度也是一个重要指标，然而在自定义事件中无法体现这一指标，因此，重新指定之定义指标，根据A/B测试的用户分组对个人经期信息完成度进行补充分析。结果表明，个人经期信息完整度与持续时长成正比，故将二者合并为“持续时长”一个指标进行表达。
A方案设定路径的检测
2019年3月23日A/B测试数据
数据指标定义：
事件消息数：“记录月经数据”事件被触发的次数；
消息数/启动次数：平均每次启动“记录月经数据”被触发的次数；
独立用户数：每日触发“记录月经数据”事件的独立用户数（以设备为判断标准）；
持续时长：“记录月经数据”事件持续的时间长度；
根据分析结果，确定将B方案作为最终在产品中推荐用户填写月经经期信息的方案。在确定月经信息的填写有较高保证之后，需要根据每一位用户的具体情况进行专业的经期个性化运动训练推荐；在积累了用户更多身体数据（较长时间的生理期数据、已有的阶段性体测数据、智能手环数据、医疗数据等）后对用户整体运动规划提出更加可靠的建议。
那么，用户是否会欣然接受SmartKeep的课程推荐呢？又有多少用户会按照推荐完成训练呢？
三、用户漏斗分析
新功能定位除了提升挖掘商业突破点和增加用户黏度之外，对于女性运动习惯的形成助力是我们的本次改版的主要愿景。因此，在产品完善完以上两个主要功能点在第一批女性用户中上线后，对于用户的实际运动习惯的改变的影响是产品组最为关心的。
对于用户习惯的影响主要通过漏斗分析来观测用户在路径中留存的情况，并对流失用户多的环节进行优化。从漏斗分析来看，在新功能上线初期，女性填写经期情况的人数较少，仅为18.75%，这部分流失可以从女性生理特点上来考虑，初步估计仅有25%女性同期提供经期记录源，因此流失情况比较符合预期。其次我们发现，只要是完成经期信息填写的88.27%女性都有意愿接受系统推荐的经期课程，但是在为其5天的经期持续时间里，坚持完成训练的用户人数下降到15.29%。由此，我们需要思考的是如何在获得用户信息后鼓励在经期中女性去坚持锻炼。目前可从运营角度及推荐算法两个方面进行优化。
新建“记录经期数据”漏斗模型
漏斗数据分析——转化率的分析
从记录经期到完成训练的路径漏斗分析
另一方面，女性运动习惯的养成不仅仅表现在过程的坚持上，更重要的是需要让用户看到真切实际的身体机能、健康状况的改善。为此，我们进一步提倡用户进行阶段性的健康看板的信息完善与更新，进一步跟踪用户记录身体状况的习惯，根据这一行为的留存分析来引导用户，达到真正的实时健康监管。
四、新旧版本对比
4.1新旧App日活量对比
针对于女性用户的Smart Keep业务线已经上线，对比同期旧版Keep App日活率增长15%，我们有理由相信这部分的增长中，以往处于经期中的女性贡献了绝大多数。
整体情况分析与对比
新增用户的分析与对比
4.2新旧App持续训练情况对比
重点关注女性用户在以月为单位的周期内持续训练情况的与旧版本对比的改变，观测每日高峰时间（下班晚8点及周末）的实时在线运动数据并形成趋势统计分析；同时需要分析的数据指标有：本月累计训练天数、累计训练时长、经期训练次数、经期训练时长以及体测数据的更新情况。我们希望看到的，是通过降低经期对女性的影响，使得女性运动习惯更加持续、体测数据更加良好；进而形成完整的身体健康调节闭环。
对于用户使用App的情况进行实时监督
对于用户经期运动这一特定事件的分析
特定事件分析结果
4.3新旧App用户生命周期比重对比
在查看与分析用户训练持续情况以及体测数据的衡量后，对于App这一新功能带来的用户生命周期分类情况的改变对于Smart Keep同样重要。因此阶段性查看目标用户生命周期转化改变情况，与改版前相比较，女性用户在各个生命周期的分布变化情况如下：
新旧两版用户生命周期分类对比
4.4新旧App排名对比
在友盟+通过行业数据的功能分析得到“记录经期数据”新功能直接影响的“西柚”女性用户的黏性改变，从“西柚”抢夺本身就有运动习惯用户，使其身体各项数据统一管理。
根据七麦网数据，Keep和“西柚”是“健康健美”模块中位列第一和第二的两款App。添加Smart Keep业务线后，两个App在分类排行上未出现变化，但Keep在应用总榜排名上升11位，相比之下，“西柚”则微微下降，应用总榜排名下降2位。
“健康健美”分类下App数据分析
七麦数据-“健康健美”App排行榜
七麦数据-近一个月健康健美榜榜单TOP3竞争趋势
展望
尽管Smart Keep上线时间并不久，但从目前积累的女性用户良好的试用反馈数据中，我们了解到跟多关于目标用户人群对于实现路径和课程智能推荐方面的需求，不断地调整和优化产品，借助迭代过程中的大数据进行用户信息分析，这一分析结果会使得在用户引导及运营方面的工作更加具有针对性，形成产品设计与运用的良好正向循环。
“健康大数据”用户信息分析
例如，计划在之后的产品运营中，针对于重点关注的“沉默用户”“流失用户”，进行有的放矢的策略跟进：友盟＋提供用户画像功能，为我们的分析提供了思路。通过以往的Keep用户数据和现在的Smart Keep数据，分析得到3种典型流失/待流失女性用户类型。
用户画像表明三种典型流失女性用户群体
被动执行型：用户懒于调整训练，但一旦为其规划合理的训练课程，便较好地完成训练，有效改善自我形体；精进算法推荐将更有利于稳固此类用户。
社交驱动型：积极发布Keep圈，健身训练的另一方面是社交属性；借助社交分享的模式打开此类用户；
缺乏反馈型：坚持一段时间后，由于没有清楚看见身体改变，故而放弃；需要加强鼓励机制，以身体数据面板的形式放大身体改变。
接下来的工作，需要持续敏锐地观测用户对于新功能的反馈，更需要转准用户各个不同类型群体的需求，定向改善产品体验及运营效果；并且充分利用已经初显规模的“健康大数据”的红利，借助数据分析工具来实现最优化方案的设计、实施与迭代。
作者：王雨
本文为「人人都是产品经理」社区和友盟＋联合举办的“2019「友盟杯」数据分析大赛”中获奖作品，未经作者及平台许可，禁止转载
本文部分数据有脱敏处理，非全部真实数据
有关产品测评大赛合作事宜，请联系邮箱：denis@woshipm.com
网友评论