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為什麼測試UX和保持很重要
強大的產品不僅是「fichi」，而且主要是可以理解的經驗和可返回性。UX負責用戶實現價值（aha-moment）的速度，保留它是否會再次恢復到價值。系統的UX和約束測試將猜測轉化為可驗證的假設，並直接影響ARPU/LTV。下面-實用的海德：測量什麼，如何測試以及繞過哪些陷阱。
1）基數： 什麼是「好UX」和「保留」
UX（用戶eXperience）：時間和摩擦達到價值：清晰的導航、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）的用戶比例以及「主動保留」-帶有目標動作（例如,投註、遊戲會話、購買）的返回。
為什麼重要：1.UX降低了onbording階段的CAC損失。
2.保留將使LTV融化，而無需預算「擠壓」。
3.這兩個指標都是針對「美容」發行版的保險，這些發行版沒有商業影響。
2）框架指標
North Star Metric （NSM）：一種價值度量（例如「已完成的目標會話/帳戶/周」）。
HEART： Happiness （CSAT/NPS）, Engagement（頻率/持續時間）,Adoption（新活動）,Retention（返回）,Task Success（錯誤/時間/轉換）。
AARRR: Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral.
Guardrails：碰撞/ANR，抱怨，速度，RG/道德（沒有「黑暗模式」），可用性（WCAG）。
3）遙測： 默認情況下編寫的內容
Boarding：查看問候屏幕,完成tutorial, KUS/profile,第一個關鍵動作（FTUE/FTB/FTD）。
導航/搜索：按菜單點擊、空白結果、返回、到所需屏幕的時間。
關鍵路徑：設計師（Bet Builder/購物車裝配）,設計,現金/付款。
會議：長度，頻率，白天窗口，「夜間」會議。
錯誤/潛伏期：p95/99關於關鍵API, taymouts,重復點擊（摩擦特征）。
RG/道德：包括限制，「現實支票」，opt-out促銷。
4）UX研究： 定性方法
可用性測試（每個腳本有5-8名受訪者）：我們大聲思考，捕獲「模型失敗」（一個人不知道接下來該怎麼做）。
點擊圖/熱圖/滾動圖：忽略了「盲點」的位置。
JTBD日記研究/訪談： 「用戶雇用產品做什麼工作？」
Serevei：CES（簡單），CSAT（滿意），NPS（推薦）。
可用性：檢查對比度、字體大小、焦點、無鼠標/聲音導航。
5）實驗： 如何檢驗假設
A/B測試：一個變量-一個比較。最小功率（power ≥ 0。8），預定的持續時間和度量。
多元和因子測試：當需要比較多個變體（圖標，文本，步驟順序）時。
金絲雀發布/shadow：tehriks的流量小比例運行。
隊列測試：長期還原評估（W1/W4/W8），CUPED以減少方差。
Ficheflagi：即時關閉/打開,無需發布。
統計（簡短）：≈抽樣大小（z_{ α/2}+z_{ β}^2\cdot 2 σ^2/\Delta^2）,其中（Δ）是最小意義效應。對於分數-使用二項式估計/威爾遜，對於時間-非參數測試（Mann-Whitney）。
6）隊列分析： 正確閱讀
Retention curve：目標是「下降和穩定架子」而不是「滑向零」。
粘性因子：DAU/MAU（完美0.2–0.6取決於域）。
Activation→Retention：D1的生長沒有D7/D30增長-「糖」的跡象（錯誤的動機，太激進的獎金）。
細分：流量來源、平臺、國家/地區、登錄時間-不同的保留配置文件需要不同的UX解決方案。
7）典型的UX障礙和快速小說
通往價值的漫長道路：減少步驟，滑動屏幕，給予「默認智能」。
難以理解的文本：帶有示例的縮影（"這意味著什麼？"），線索。
擁堵：進入次要，增加空白，大CTA。
弱反饋：「加載/成功/錯誤」狀態，skeleton屏幕，本地敬酒。
長速度：圖像/緩存優化、刪除、查詢隊列。
不良搜索/過濾器：自動增量、最新查詢、保存的過濾器。
8）保留： 真正提高可返回性的原因
「回歸」（re-entry）腳本：摘要「什麼是你的新事物」，提醒未完成的行動（沒有壓力）。
進步和個性化：「從現場繼續」，關於過去行為的建議。
事件日歷：返回的理由（活動/季節/live事件）+可見計劃。
現場培訓：動作中的微圖托裏亞爾，「突出顯示」未使用的功能。
通訊：e-mail/push/messengers with champ頻率,相關性>頻率,輕量級opt-out。
誠實的機制：沒有「黑暗模式」和侵入性的計時器--它會在短期內提高集團，但會殺死NPS和長期保留。
9）Guardrails： 如何不傷害
這些：crash/ANR, p95 latency,支付錯誤。
道德/RG：不刺激「種族」，保持時間/金錢限制，尊重夜間的沈默。
客戶體驗：投訴/退出/低分是停止實驗的紅線。
10）實用案例（簡化）
「Ånbording縮短了2個步驟」：−第一個關鍵動作之前25%的時間，D1 ↑ 4個百分點，D7沒有變化，→添加了「第二天」線索而不是長的tutorial。
「空搜索結果」案例：添加了「類似查詢」和「最新發現」→從搜索轉換為+12％，投訴− 30％。
Case 「Pushi按計劃」：根據事件和興趣用「每天晚上」代替→ D7保留+2個百分點，回收− 40％。
11）UX/Retention程序啟動支票清單
指導方針
- 事件圖：爬行，關鍵路徑，錯誤，速度。
- Dashbords：FTUE，階段轉換，D1/D7/D30，DAU/WAU/MAU，粘性因素。
- 歸屬/片段：頻道，平臺，國家，版本。
研究報告
- 3個關鍵設想方案的可用性會議。
- JTBD訪談；CES/CSAT/NPS定期民意調查。
- 可用性審核（對比度，tab導航，備用文本）。
實驗
- 假設註冊表（ICE/PIE優先級）。
- Ficheflagi,金絲雀,模板A/B,容量計劃。
- Guardrails和停止標準。
業務活動
- 關於隊列和UX職責的「每周復古」儀式。
- 與SLA背包UX債務。
- 通信政策（頻率/安靜時鐘/opt-out）。
12）最常見的錯誤
計算集團而不是價值。虛榮度量標準≠產品的好處。
立即改變十幾件事。目前尚不清楚是什麼起作用。
忽略輕微的摩擦。第二秒-現在已經−了10％的轉換。
贏得「p-value」。看看效果和保留，而不僅僅是統計意義。
追逐促銷股票。D1生長，D30下降-你「甜味」而不是改善UX。
13）Mini Spargalka公式
T日隊列保持： （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樣本大小。
CUPED校正：（Y^=Y -\theta（X -\bar {X}）），其中（X）是測試前的協方差。
UX和保留測試是連接研究，分析和實驗的學科。獲勝的團隊是：
1.明確地表達價值（NSM）並進行遙測，2。定期測試人體場景,3.與guardrails, 4.閱讀隊列而不是「平均」，5。通過避免「黑暗模式」來尊重用戶。
所以你提高了轉換，融化了長期保留，因此，LTV不犧牲對產品的信任。