Sur le marché extrêmement concurrentiel des applications, l’un des principaux défis pour les développeurs est d’obtenir des informations précises sur le comportement et les profils des utilisateurs afin d’éclairer les itérations de produits et les stratégies opérationnelles.
Vous êtes-vous déjà posé ces questions à plusieurs reprises ?
Pour aider les développeurs à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, nous lançons officiellement la « Fonctionnalité d'analyse des utilisateurs », qui comprend trois modules principaux :
En exploitant des données comportementales multidimensionnelles et des graphiques de tendances visualisés, cette fonctionnalité fournira des informations plus approfondies pour vos décisions d'exploitation de produits.
Pour localiser et activer rapidement la fonctionnalité « Analyse des utilisateurs », procédez comme suit :
【Analyse】 > 【Utilisation】>【Données démographiques】ou 【Temps passé】ou 【Nombre de sessions】
Dans la section d'analyse utilisateur, vous pouvez naviguer entre les vues grâce à trois sous-modules, en appliquant des filtres par heure, région et autres critères. Les fonctionnalités incluent la visualisation de graphiques de tendance, l'exportation de rapports et la comparaison de versions et de canaux pour répondre à différents besoins.
Notre objectif est d’aller au-delà de la collecte de données, en permettant des informations exploitables :
Répartition de la valeur :
✅ Conseil de croissance : donnez la priorité aux efforts opérationnels dans les régions à forte notation et à forte activité pour stimuler la croissance virale régionale.
Interprétation de la valeur :
✅ Conseil de croissance : la diminution du temps d'utilisation n'est pas le problème ; identifiez la cause, par exemple une fréquence de mise à jour du contenu insuffisante, des vitesses de chargement lentes ?
Interprétation de la valeur :
✅ Conseil de croissance : si une baisse significative des conversations quotidiennes est observée, effectuez une comparaison avec la chronologie du 【Journal de mise à jour】 pour identifier rapidement les problèmes.
Prenons maintenant Duolingo (une application d’apprentissage des langues en ligne) comme exemple pour illustrer notre [Fonction d'analyse utilisateur] .
Duolingo a lancé un nouvel événement, « Gardez l'esprit vif avec les jeux de mathématiques ! », le 10 mars 2025. L'équipe anticipait que cette fonctionnalité stimulerait l'engagement des utilisateurs et la durée d'apprentissage. Cependant, deux semaines après le lancement, l'équipe a constaté une baisse significative de l'activité globale des utilisateurs et du nombre de sessions, entraînant une stagnation de la croissance du nombre d'utilisateurs.
L'équipe opérationnelle a identifié un problème, mais a eu du mal à identifier le « quoi » et le « qui » du problème. Auparavant, elle devait analyser plusieurs indicateurs de suivi simultanément, ce qui prenait du temps et ne garantissait pas une solution.
Accédez au backend sous [Utilisation] > [Temps passé], et sélectionnez la période « Comparer une semaine avant et après le lancement » :
Après le lancement de la fonctionnalité le 10 mars, la durée moyenne des sessions a augmenté de 9,12 %, puis a diminué au fil du temps.
Le nombre total de séances a augmenté de 8,73 %. Après une période de stabilisation de trois jours (du 10 au 12 mars 2025), le nombre total de séances a progressivement diminué.
Dans les [Données démographiques], le filtrage par dimensions telles que le sexe, l'âge et le pays/région révèle :
* La base d'utilisateurs de Duolingo est majoritairement féminine , représentant environ 67,63 % du total des utilisateurs.
* La tranche d'âge principale des utilisateurs est concentrée dans la tranche d'âge 25-35 ans (la plus importante), suivie de la tranche d'âge 18-25 ans.
* Les 5 principales régions d’utilisation sont l’Inde, les États-Unis, le Brésil, la Russie et le Mexique.
Cela indique :
1️⃣ Genre plutôt féminin ➜ Problèmes potentiels d'affinité de contenu
Les principaux utilisateurs de Duolingo sont souvent des apprenants occasionnels, privilégiant les contenus linguistiques, culturels et liés aux voyages. Les défis mathématiques peuvent être perçus comme « scientifiques », « logiquement exigeants » et « sérieux », ce qui peut entrer en conflit avec la préférence des utilisatrices pour des contenus ludiques et contextualisés, axés sur les connaissances légères.
2️⃣ Tranche d'âge principale : 18-35 ans ➜ Accent sur l'efficacité et les résultats, réticence à s'écarter des objectifs principaux
3️⃣ Régions dominées par les marchés émergents (Inde, Brésil, etc.) ➜ Les jeux mathématiques ne sont pas un besoin primordial
📉 Inférence : La stratégie d’activité ne correspond pas aux besoins réels d’apprentissage des marchés primaires, ce qui entraîne un manque d’enthousiasme régional.
R : Pas nécessairement. La diminution du temps d'utilisation peut être due à plusieurs facteurs, tels que des changements fonctionnels, une fréquence de mise à jour du contenu plus faible, des fluctuations saisonnières pendant les vacances, ou encore un comportement utilisateur plus fluide conduisant à une meilleure efficacité d'exécution des tâches.
Nous vous suggérons de combiner :
Analyser ensemble pour trouver le problème central.
R : Oui, les données de distribution régionale sont principalement basées sur l'emplacement IP de l'utilisateur et sont combinées avec la langue du système de l'appareil, le fuseau horaire et d'autres jugements complets multidimensionnels pour garantir que l'affichage est relativement précis et représentatif de l'origine de l'utilisateur.
⚠️ Il convient de noter que la répartition des appareils dans certaines régions peut être biaisée en raison d'un VPN, d'un proxy cloud ou d'un environnement réseau spécifique (comme une ROM universelle). Il est recommandé de se baser sur les données comportementales des utilisateurs.
R : Actuellement, nous prenons en charge l’exportation en un clic vers Excel , afin que votre équipe puisse saisir la dynamique de l’utilisateur dès la première fois sans vérifier manuellement les données.
R : Toutes les données proviennent d'outils SDK tiers, de données d'utilisateurs autorisés et d'estimations de modèles à grande échelle. Elles sont agrégées et calculées par le back-end et font l'objet de plusieurs étapes de nettoyage pour garantir leur exactitude et leur rapidité.
R : Oui, FoxData propose des tutoriels complets et des documents d'assistance pour vous aider à exploiter pleinement la fonction « Analyse utilisateur». Vous les trouverez sur les blogs FoxData ou dans le centre d'aide.
R : Actuellement, la fonction [Analyse utilisateur] est une fonction exclusive de FoxData Enterprise Edition. Des modules optionnels peuvent être achetés en fonction de différents besoins.
Si votre produit traverse une phase d'itération rapide ou si vous souhaitez effectuer des jugements de marché, regrouper des utilisateurs et optimiser les canaux avec une sensibilité de données plus élevée, l'édition Enterprise vous fournira une solution d'analyse complète et systématique du comportement des utilisateurs.
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Les utilisateurs ne vous diront pas directement où se situe le problème, mais leur temps de présence, leur courbe d'activité et leur fréquence d'utilisation le feront.
Le module FoxData [Analyse des utilisateurs] aide les équipes produit à interpréter les motivations du comportement, à améliorer l'efficacité de la prise de décision produit et le niveau de conversion des utilisateurs.
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