"用戶(hù)行為"相關(guān)的文章
告別追逐熱點(diǎn)，消費(fèi)者行為的深層解讀

告別追逐熱點(diǎn)，消費(fèi)者行為的深層解讀

在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中，追逐瞬息萬(wàn)變的熱點(diǎn)似乎成了常態(tài)，但真正的洞察力來(lái)自于對(duì)消費(fèi)者行為深層動(dòng)機(jī)的理解。本文將帶你深入探索消費(fèi)趨勢(shì)背后的用戶(hù)需求變化，揭示消費(fèi)者行為的真正驅(qū)動(dòng)力。
用戶(hù)研究
非理性的用戶(hù)行為：設(shè)計(jì)心理學(xué)中的認(rèn)知偏差

非理性的用戶(hù)行為：設(shè)計(jì)心理學(xué)中的認(rèn)知偏差

用戶(hù)的行為模式，無(wú)論是顯性的點(diǎn)擊和購(gòu)買(mǎi)，還是隱性的停留時(shí)間和瀏覽路徑，都是我們優(yōu)化產(chǎn)品的關(guān)鍵線(xiàn)索。本文深入探討了設(shè)計(jì)心理學(xué)中的認(rèn)知偏差如何影響用戶(hù)行為，并提供了實(shí)用的策略來(lái)引導(dǎo)用戶(hù)決策。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
用戶(hù)行為洞察，讓推薦算法精準(zhǔn)到爆！

用戶(hù)行為洞察，讓推薦算法精準(zhǔn)到爆！

推薦算法”是目前比較火的個(gè)性化推薦，常用于互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)、社交媒體、在線(xiàn)視頻和音樂(lè)服務(wù)等領(lǐng)域。這些算法通過(guò)分析用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)（如購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽記錄、評(píng)分和搜索習(xí)慣等），來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)可能感興趣的產(chǎn)品或內(nèi)容，并據(jù)此提供個(gè)性化推薦。
用戶(hù)研究
設(shè)計(jì)視角下用戶(hù)習(xí)慣的養(yǎng)成和遷移

設(shè)計(jì)視角下用戶(hù)習(xí)慣的養(yǎng)成和遷移

在用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，理解并塑造用戶(hù)習(xí)慣是提升產(chǎn)品粘性和用戶(hù)滿(mǎn)意度的關(guān)鍵。本文從設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，深入探討了用戶(hù)習(xí)慣的形成機(jī)制以及如何通過(guò)設(shè)計(jì)策略來(lái)培養(yǎng)和遷移用戶(hù)習(xí)慣。
客戶(hù)體驗(yàn)：一定要知道的138種客戶(hù)認(rèn)知偏差

客戶(hù)體驗(yàn)：一定要知道的138種客戶(hù)認(rèn)知偏差

在客戶(hù)體驗(yàn)的領(lǐng)域中，理解客戶(hù)的認(rèn)知偏差對(duì)于設(shè)計(jì)更符合用戶(hù)需求的產(chǎn)品至關(guān)重要。這些偏差揭示了人類(lèi)決策過(guò)程中的非理性因素，影響著客戶(hù)的感知、行為和品牌互動(dòng)。本文詳細(xì)介紹了138種客戶(hù)認(rèn)知偏差，從信息過(guò)載到記憶管理，這些認(rèn)知偏差不僅為我們提供了洞察客戶(hù)行為的窗口，也為提升客戶(hù)體驗(yàn)提供了實(shí)用的策略。
中國(guó)3-6歲兒童人群需求與行為洞察

中國(guó)3-6歲兒童人群需求與行為洞察

隨著生活成本和教育費(fèi)用的上升，現(xiàn)代家庭在生育決策上更加謹(jǐn)慎和規(guī)劃化。晚婚晚育、家庭結(jié)構(gòu)變化以及對(duì)優(yōu)生優(yōu)育的重視，形成了當(dāng)前的生育觀(guān)念。成分黨、技術(shù)黨、規(guī)劃型媽媽成為育兒主流，他們追求科學(xué)、系統(tǒng)和前瞻性的育兒方式。AI輔助工具和APP為家長(zhǎng)提供個(gè)性化育兒方案及智能數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持，提升育兒效率。
用戶(hù)研究
3個(gè)步驟構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像

3個(gè)步驟構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像

在騰訊的產(chǎn)品能力模型中，用戶(hù)畫(huà)像是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)之前的，也就是：需要先理解用戶(hù)，再分析需求，最后才形成產(chǎn)品。這就是所謂的用戶(hù)導(dǎo)向的設(shè)計(jì)。這篇文章，我們來(lái)學(xué)習(xí)一下，如何通過(guò)三個(gè)步驟，理解用戶(hù)的行為。
產(chǎn)品的力量：從理論到實(shí)踐（十八）

產(chǎn)品的力量：從理論到實(shí)踐（十八）

本文深入探討了用戶(hù)體驗(yàn)、轉(zhuǎn)化率、用戶(hù)行為和錯(cuò)誤率優(yōu)化等關(guān)鍵維度，揭示了如何通過(guò)細(xì)致入微的用戶(hù)研究和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)踐，從而提升產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和用戶(hù)滿(mǎn)意度。
新媒體營(yíng)銷(xiāo)全攻略：歸因分析在整合營(yíng)銷(xiāo)中的關(guān)鍵作用

新媒體營(yíng)銷(xiāo)全攻略：歸因分析在整合營(yíng)銷(xiāo)中的關(guān)鍵作用

在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，新媒體營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)成為了品牌與消費(fèi)者溝通的重要橋梁。文章《新媒體營(yíng)銷(xiāo)全攻略：歸因分析在整合營(yíng)銷(xiāo)中的關(guān)鍵作用》為我們揭示了在多渠道、多賬號(hào)的整合營(yíng)銷(xiāo)矩陣中，如何通過(guò)歸因分析來(lái)優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，提升品牌價(jià)值。
產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析入門(mén)（二）-常用指標(biāo)

產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)分析入門(mén)（二）-常用指標(biāo)

本文深入探討了各種數(shù)據(jù)指標(biāo)，從用戶(hù)行為到事件觸發(fā)，再到用戶(hù)屬性和錯(cuò)誤類(lèi)指標(biāo)，為產(chǎn)品人員提供了一份詳盡的參考指南。這些指標(biāo)不僅幫助我們更好地理解用戶(hù)，還能指導(dǎo)我們做出更明智的產(chǎn)品決策。