数据已成为推动企业创新和增长的核心动力。在数字化时代，能否有效利用数据已成为企业能否保持竞争力的分水岭。

当用户量基础较大后，精细化运营变得必不可少。一个微小的改版就能促进APP用户活跃和转化。为了更好的促进促进用户在首页的点击和活跃，当我们以App首页迭代为例，利用埋点数据化进行改版测试：

一、App首页改版前后的界面

下图A是改版前的界面，B是改版后的界面，主要有以下三处改动的地方：

APP优化前后AB界面对照，主要存在以下改动：

• 第一处，6个icon（图标）改为8个icon按钮，icon按钮由圆形改为正方形（由于截图长度限制，无法显示完整的下拉页面）。
• 第二处，平铺式广告Banner改为轮播式广告Banner。
• 第三处，新增了一个简单的千人千面首页推荐。

改版大概于9月初上线，因为iOS系统和安卓系统需要发版，发版后用户逐渐更新版本。所以，我们需要等待一段时间，等更新到最新版的用户数量达到一定水平后才能进行改版分析。

我们分别对iOS系统和安卓系统应用的版本进行检测，iOS系统发版3天后就有超过80%的用户更新至最新版本，安卓系统也有60%的用户更新至最新版本。无论是从数量还是从比率的角度来看，分析的样本量都已符合改版分析的要求。

二、APP迭代前后数据展示

1）App首页改版后iOS系统与安卓系统的用户更新情况

监测绝对的用户量趋势，看他们是不是处于稳定的水平，最好是在没有强烈市场活动的前提下进行产品改版。

例如，当“6.18”即将到来时，很多平时不会来的用户会因为促销活动涌入产品，产品访问量可能会有100%、200%，甚至是更多的增长。这时候，外部活动和产品改版叠加在一起，就很难分清楚到底是产品改版还是由外部活动造成的相关指标的提升。

根据数据显示，无论是iOS系统还是安卓系统的用户数量都处于稳定的水平。

2）iOS与安卓系统用户比例趋势图

监测新老用户的比例

图中蓝色部分代表老用户、黄色部分代表新用户。可以看到，iOS系统和安卓系统的新老用户比例也都处于比较稳定的水平。

综上，无论是iOS系统还是安卓系统，新用户样本量都符合要求、总体用户数量稳定、新老用户比例稳定。排除了外部干扰因素后，我们就可以开始进行首页改版分析了。

三、首页改版分析

具体分析什么呢？首先，我们增加了icon入口，还新增了推荐，可对首页吸引力是否增强进行分析；其次，新增加了更多的流量入口，我们还可以对首页导流能力是否增强进行分析。

那么，如何分析首页吸引力是否增强呢？

我们可以通过页面停留时长、人均启动次数、次日留存、活跃天数、访问时长、跳出率等指标来衡量，把这些指标对比一遍，看看改版效果。

1) 我们先分析人均启动次数

通过数据展示了iOS系统和安卓系统的人均启动次数。9月初改版，可以看出改版前后没有太大的变化。

2）iOS系统与安卓系统的人均启动次数

分析新登录用户的次日留存，改版前后也没有太大的变化。而留存是一个长期指标，需要我们长期监测。目前的分析结果还不能说明改版对次日留存有提升。

3） iOS系统与安卓系统的新登录用户的次日留存率

以安卓系统为例，9月5日～9月6日虽然首页平均停留时长略有增加，但是增幅太小。这个数据也无法显著证明改版提升了停留时长。

4）安卓系统首页平均停留时长

我们再来分析一下看完首页的用户比例，通过这张图我们不难发现，新版本3.7.0看完首页的用户比例显著高于老版本3.6.30。

这说明我们做的首页推荐功能是有效的，提升首页的吸引力，更多的用户拉到页面底部看完首页。

四、首页导流能力是否增强

分析完新版首页的吸引力后，我们再来看看新版首页的导流能力有何变化。前面我们说到，icon按钮从6个增加到8个。那么，首页的导流转化效果如何？

1）导航栏点击率变化

以安卓系统为例，分析导航栏点击率的变化，第一个表是3.70版本的导航栏点击率，第二个表是3.60版本的导航栏点击率。对比之后会发现，新版本的导航栏点击率有两段提升了，有两段下降了。

那么，我们新增的icon是增加了用户的点击兴趣还是分散用户的点击兴趣呢？蓝色曲线是新版8个icon汇总的点击率，黄色曲线是旧版6个icon汇总的点击率。不难发现，新版首页的点击率大幅度提升，导流能力增强了

2） icon点击率变化

前面我们提到，新版首页采用轮播式广告Banner替换之前的平铺式广告Banner。

但是从整个数据上看，新版的Banner点击率明显不如旧版。

所以可以得出新版轮播式广告导流能力下降的结论，进而做出数据决策，建议回滚这个功能。产品迭代后，我们还要长期监测各个功能的留存率。

3）监测产品功能留存曲线

评估一个产品或者功能是否有价值，主要是看产品黏性。

评估产品黏性最核心的工具是留存曲线。如果新功能的留存曲线非常好，超过了老功能的留存率，那么我们就把新功能保留下来，推荐到更靠前的位置，让更多的人感受到产品的价值。

数据驱动的用户体验设计可以帮助设计师更好地理解用户行为和需求，并根据数据结果开展设计工作，从而提升用户体验. 希望大家利用数据发现更多神奇数字，推动版本迭代和用户增长。