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为什么测试UX和保持很重要
强大的产品不仅是"fichi"，而且主要是可以理解的经验和可返回性。UX负责用户实现价值（aha-moment）的速度，保留它是否会再次恢复到价值。系统的UX和约束测试将猜测转化为可验证的假设，并直接影响ARPU/LTV。下面-实用的海德：测量什么，如何测试以及绕过哪些陷阱。
1）基数： 什么是"好UX"和"保留"
UX（用户eXperience）：时间和摩擦达到价值：清晰的导航、清晰的文本、可用性、缺乏"黑暗模式"。
保留（Retention）-返回D1/D7/D30（或每周）的用户比例以及"主动保留"-带有目标动作（例如,投注、游戏会话、购买）的返回。
为什么重要：1.UX降低了onbording阶段的CAC损失。
2.保留将使LTV融化，而无需预算"挤压"。
3.这两个指标都是针对"美容"发行版的保险，这些发行版没有商业影响。
2）框架指标
North Star Metric （NSM）：一种价值度量（例如"已完成的目标会话/帐户/周"）。
HEART： Happiness （CSAT/NPS）, Engagement（频率/持续时间）,Adoption（新活动）,Retention（返回）,Task Success（错误/时间/转换）。
AARRR: Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral.
Guardrails：碰撞/ANR，抱怨，速度，RG/道德（没有"黑暗模式"），可用性（WCAG）。
3）遥测： 默认情况下编写的内容
Boarding：查看问候屏幕,完成tutorial, KUS/profile,第一个关键动作（FTUE/FTB/FTD）。
导航/搜索：按菜单点击、空白结果、返回、到所需屏幕的时间。
关键路径：设计师（Bet Builder/购物车装配）,设计,现金/付款。
会议：长度，频率，白天窗口，"夜间"会议。
错误/潜伏期：p95/99关于关键API, taymouts,重复点击（摩擦特征）。
RG/道德：包括限制，"现实支票"，opt-out促销。
4）UX研究： 定性方法
可用性测试（每个脚本有5-8名受访者）：我们大声思考，捕获"模型失败"（一个人不知道接下来该怎么做）。
点击图/热图/滚动图：忽略了"盲点"的位置。
JTBD日记研究/访谈： "用户雇用产品做什么工作？"
Serevei：CES（简单），CSAT（满意），NPS（推荐）。
可用性：检查对比度、字体大小、焦点、无鼠标/声音导航。
5）实验： 如何检验假设
A/B测试：一个变量-一个比较。最小功率（power ≥ 0。8），预定的持续时间和度量。
多元和因子测试：当需要比较多个变体（图标，文本，步骤顺序）时。
金丝雀发布/shadow：tehriks的流量小比例运行。
队列测试：长期还原评估（W1/W4/W8），CUPED以减少方差。
Ficheflagi：即时关闭/打开,无需发布。
统计（简短）：≈抽样大小（z_{ α/2}+z_{ β}^2\cdot 2 σ^2/\Delta^2）,其中（Δ）是最小意义效应。对于分数-使用二项式估计/威尔逊，对于时间-非参数测试（Mann-Whitney）。
6）队列分析： 正确阅读
Retention curve：目标是"下降和稳定架子"而不是"滑向零"。
粘性因子：DAU/MAU（完美0.2–0.6取决于域）。
Activation→Retention：D1的生长没有D7/D30增长-"糖"的迹象（错误的动机，太激进的奖金）。
细分：流量来源、平台、国家/地区、登录时间-不同的保留配置文件需要不同的UX解决方桉。
7）典型的UX障碍和快速小说
通往价值的漫长道路：减少步骤，滑动屏幕，给予"默认智能"。
难以理解的文本：带有示例的缩影（"这意味着什么？"），线索。
拥堵：进入次要，增加空白，大CTA。
弱反馈："加载/成功/错误"状态，skeleton屏幕，本地敬酒。
长速度：图像/缓存优化、删除、查询队列。
不良搜索/过滤器：自动增量、最新查询、保存的过滤器。
8）保留： 真正提高可返回性的原因
"回归"（re-entry）脚本：摘要"什么是你的新事物"，提醒未完成的行动（没有压力）。
进步和个性化："从现场继续"，关于过去行为的建议。
事件日历：返回的理由（活动/季节/live事件）+可见计划。
现场培训：动作中的微图托里亚尔，"突出显示"未使用的功能。
通讯：e-mail/push/messengers with champ频率,相关性>频率,轻量级opt-out。
诚实的机制：没有"黑暗模式"和侵入性的计时器--它会在短期内提高集团，但会杀死NPS和长期保留。
9）Guardrails： 如何不伤害
这些：crash/ANR, p95 latency,支付错误。
道德/RG：不刺激"种族"，保持时间/金钱限制，尊重夜间的沉默。
客户体验：投诉/退出/低分是停止实验的红线。
10）实用案例（简化）
"Ånbording缩短了2个步骤"：−第一个关键动作之前25%的时间，D1 ↑ 4个百分点，D7没有变化，→添加了"第二天"线索而不是长的tutorial。
"空搜索结果"案例：添加了"类似查询"和"最新发现"→从搜索转换为+12％，投诉− 30％。
Case "Pushi按计划"：根据事件和兴趣用"每天晚上"代替→ D7保留+2个百分点，回收− 40％。
11）UX/Retention程序启动支票清单
指导方针
- 事件图：爬行，关键路径，错误，速度。
- Dashbords：FTUE，阶段转换，D1/D7/D30，DAU/WAU/MAU，粘性因素。
- 归属/片段：频道，平台，国家，版本。
研究报告
- 3个关键设想方桉的可用性会议。
- JTBD访谈；CES/CSAT/NPS定期民意调查。
- 可用性审核（对比度，tab导航，备用文本）。
实验
- 假设注册表（ICE/PIE优先级）。
- Ficheflagi,金丝雀,模板A/B,容量计划。
- Guardrails和停止标准。
业务活动
- 关于队列和UX职责的"每周复古"仪式。
- 与SLA背包UX债务。
- 通信政策（频率/安静时钟/opt-out）。
12）最常见的错误
计算集团而不是价值。虚荣度量标准≠产品的好处。
立即改变十几件事。目前尚不清楚是什么起作用。
忽略轻微的摩擦。第二秒-现在已经−了10％的转换。
赢得"p-value"。看看效果和保留，而不仅仅是统计意义。
追逐促销股票。D1生长，D30下降-你"甜味"而不是改善UX。
13）Mini Spargalka公式
T日队列保持： （R_t =\frac {\text {active in day} t} {\text {install in day 0}}。
DAU/MAU：粘性≈ DAU/MAU。
p： （n\approx\frac {2 p （1-p） （z_{α/2}+z_{β}）^2} {\Delta^2}的A/B样本大小。
CUPED校正：（Y^=Y -\theta（X -\bar {X}）），其中（X）是测试前的协方差。
UX和保留测试是连接研究，分析和实验的学科。获胜的团队是：
1.明确地表达价值（NSM）并进行遥测，2。定期测试人体场景,3.与guardrails, 4.阅读队列而不是"平均"，5。通过避免"黑暗模式"来尊重用户。
所以你提高了转换，融化了长期保留，因此，LTV不牺牲对产品的信任。