Maintenant disponible | Découvrez le véritable comportement de vos utilisateurs grâce à la dernière mise à jour des analyses utilisateurs

💡 Nous comprenons vos défis et fournissons des solutions axées sur les données pour chaque point sensible.

De l’insight aux revenus, la plateforme d’ analyse de données de jeux mobiles FoxData intègre l’intelligence concurrentielle, l’acquisition intelligente d’utilisateurs, les prévisions de marché et l’optimisation de la valeur des joueurs.

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Comprenez-vous vraiment vos utilisateurs ?

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 ?

• Quelles sont les principales caractéristiques démographiques des utilisateurs de mon application, notamment le sexe, la tranche d’âge et la situation géographique ?
• À quelle fréquence les utilisateurs ouvrent-ils l'application quotidiennement et quelle est la durée moyenne de leur session ?
• Au cours de chaque session, combien d’interactions ont-ils et quelles actions spécifiques effectuent-ils ?

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 :

1. Démographie
2. Temps passé
3. Nombre de sessions

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.

Points forts des fonctionnalités clés : trois fonctions principales, toutes visibles sur une seule page

🔍 Démographie

• Démographie par sexe : Graphique à secteurs illustrant la répartition des utilisateurs par sexe.
• Segmentation par âge : graphique à barres présentant la proportion d'utilisateurs dans chaque tranche d'âge.
• Répartition régionale : Carte du monde visualisant la proportion de « téléchargements + utilisateurs actifs » par région.
• Notes des utilisateurs : Évaluation de la satisfaction des utilisateurs basée sur les notes d'évaluation de l'App Store.

⏱️ Temps passé

• Durée moyenne quotidienne des sessions utilisateur (y compris les changements de tendance)
• Temps d'utilisation quotidien total
• Durée moyenne d'une séance

💬 Nombre de sessions

• Fréquence des sessions d'utilisateurs actifs quotidiens (DAU)
• Tendance totale de la session
• Tendance de changement de fréquence d'utilisation (adapté à la surveillance de l'activité)

Guide d'activation des fonctionnalités : activation du backend étape par étape

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.

Principaux enseignements : Quelle est la valeur dérivée des données ?

Notre objectif est d’aller au-delà de la collecte de données, en permettant des informations exploitables :

📊 Module 1 : Démographie

Répartition de la valeur :

• Répartition par sexe et par âge : segmentez les données démographiques des utilisateurs pour identifier les publics cibles, optimisant ainsi le contenu des produits et les campagnes publicitaires.
• Carte de distribution régionale : identifiez les principales opportunités de marché ; par exemple, la croissance rapide du nombre d'utilisateurs en Asie du Sud-Est pourrait éclairer les stratégies de localisation.
• Analyse de notation : évaluez les tendances de notation régionales pour identifier les problèmes potentiels d'expérience produit liés aux différences culturelles.

✅ 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.

⏱️ Module 2 : Temps passé

Interprétation de la valeur :

• Tendances du temps d'utilisation moyen quotidien + du temps d'utilisation total : une baisse continue indique une réduction de l'engagement des utilisateurs ; corrélée à l'optimisation de l'expérience des fonctionnalités.
• Durée moyenne de la session : mesure la « profondeur de l'expérience », particulièrement pertinente pour les applications éducatives et basées sur le contenu.

✅ 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 ?

Module 3 : Nombre de sessions

Interprétation de la valeur :

• Conversations quotidiennes : reflète la « fréquence d'utilisation » ; une mesure clé pour mesurer les utilisateurs actifs.
• Graphique de fluctuation des tendances : aide à déterminer si les itérations de version ont un impact sur « l'intention ouverte » (par exemple, si les nouvelles fonctionnalités compliquent les processus, réduisant les visites de retour).

✅ 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.

Étude de cas

Prenons maintenant Duolingo (une application d’apprentissage des langues en ligne) comme exemple pour illustrer notre [Fonction d'analyse utilisateur] .

Arrière-plan:

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.

Défis passés :

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.

Application de l'analyse des utilisateurs, l'équipe peut suivre les étapes suivantes :

Étape 1 : Identifier la baisse générale des tendances de comportement des utilisateurs

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.

Étape 2 : Analyser les « groupes d’utilisateurs concernés » et les changements de modèles d’utilisation

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

• Ces utilisateurs privilégient des objectifs pratiques tels que « l’applicabilité des compétences linguistiques » et les « avantages de carrière/d’études à l’étranger ».
• La formation actuelle aux jeux mathématiques manque d’intégration solide avec les résultats d’apprentissage des langues (par exemple, aucune amélioration directe du vocabulaire du TOEFL ou de la grammaire japonaise), ne parvenant pas à fournir un chemin de renforcement pratique.

3️⃣ Régions dominées par les marchés émergents (Inde, Brésil, etc.) ➜ Les jeux mathématiques ne sont pas un besoin primordial

• Les jeux mathématiques ne correspondent pas aux motivations initiales des utilisateurs de ces pays.
• Plus précisément, les utilisateurs en Inde et au Mexique utilisent principalement Duolingo pour améliorer leurs compétences en anglais, et non comme une « plateforme de jeu logique ».

📉 Inférence : La stratégie d’activité ne correspond pas aux besoins réels d’apprentissage des marchés primaires, ce qui entraîne un manque d’enthousiasme régional.

📈 Étape 3 : Comment optimiser les stratégies futures ?

• Rendez le contenu du jeu plus léger et plus mignon : utilisez la mascotte IP Duo pour créer des jeux de puzzle « Sudoku » avec un style proche des préférences originales de l'utilisateur.
• Livraison régionale différenciée : se concentrer sur la promotion dans les pays où l’enseignement des mathématiques est bien perçu, comme la Chine et les États-Unis, afin d’accroître l’acceptation du gameplay.
• Interaction communautaire : guidez les utilisateurs pour relever des défis en jouant à des jeux mathématiques afin d'atteindre les sommets et définissez des médailles communes avec du contenu linguistique pour lier les objectifs d'apprentissage des langues.

FAQ : questions que vous pourriez vouloir poser sur les fonctionnalités

Q1 : Je constate une diminution du temps d'utilisation des utilisateurs sur le graphique de tendance. Cela signifie-t-il que les utilisateurs n'apprécient plus mon produit ? Comment puis-je identifier le problème ?

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 :

• Nombre de sessions (si la fréquence d'ouverture a également diminué)
• Durée d'une session unique (si elle se termine après une courte période)
• Journal de mise à jour des versions (s'il y a des changements majeurs)

Analyser ensemble pour trouver le problème central.

Q2 : Sur quoi se basent les données de « répartition régionale » du portrait utilisateur ? S'agit-il d'IP ? Sont-elles exactes ?

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.

Q3 : Ces données peuvent-elles être intégrées dans mon rapport quotidien/hebdomadaire ?

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.

Q4 : D'où proviennent les données ? Sont-elles exactes ?

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.

Q5 : Existe-t-il un tutoriel sur l'utilisation de la fonction « Analyse utilisateur » ?

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.

Q6 : Quels comptes peuvent utiliser la fonction « Analyse des utilisateurs » ?

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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Connectez les données et la croissance pour comprendre les facteurs déterminants du comportement des utilisateurs

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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