第九十二课:HarmonyOS Next 的用户忠诚度研究 原创

小_铁51CTO
发布于 2025-3-11 22:01
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HarmonyOS Next 的用户忠诚度研究

在竞争激烈的操作系统市场中,HarmonyOS Next 要实现持续发展,深入研究用户忠诚度意义重大。这不仅关乎现有用户群体的稳固,更对产品未来的市场拓展有着深远影响。

一、用户忠诚度研究的重要性

(一)稳固市场地位

用户忠诚度是 HarmonyOS Next 在市场中立足的关键因素。高忠诚度意味着大量用户会持续选择使用该操作系统,形成稳定的用户基础。例如,当 HarmonyOS Next 拥有一批对其​​分布式​​协同功能极度依赖的忠实用户时,他们会主动抵制其他操作系统的诱惑,持续使用搭载 HarmonyOS Next 的设备。这种用户粘性能够有效抵御竞争对手的冲击,稳固 HarmonyOS Next 在市场中的份额,为产品长期发展提供坚实保障。

(二)助力业务拓展

忠诚用户不仅自身持续使用产品,还会成为 HarmonyOS Next 的积极推广者。他们基于良好的使用体验,会在社交圈子、工作场合等积极推荐该操作系统。例如,一位职场人士对 HarmonyOS Next 的办公协同功能赞不绝口,可能会向同事、合作伙伴推荐,从而吸引新用户加入。这种口碑传播成本低且效果显著,能够助力华为拓展业务,将 HarmonyOS Next 推广到更广泛的用户群体,进一步扩大市场影响力。

(三)降低运营成本

培养用户忠诚度有助于降低 HarmonyOS Next 的整体运营成本。相比于不断获取新用户,维持现有用户的忠诚度成本更低。忠实用户对产品较为熟悉,对常见问题的咨询和投诉相对较少,这能够减少客服团队的工作量和运营成本。同时,由于他们更愿意尝试新产品功能和新应用,有利于华为更高效地进行产品迭代和推广,提升运营效率。

二、用户忠诚度研究的工具与方法

(一)问卷调查法

  1. 问卷设计
  • 明确目标:确定问卷旨在了解用户对 HarmonyOS Next 的忠诚度影响因素,如系统性能、功能丰富度、应用生态、品牌形象等。
  • 问题类型:采用多种问题类型,如单选题(“您是否会在下次购买设备时继续选择搭载 HarmonyOS Next 的产品?A. 一定会 B. 可能会 C. 不确定 D. 可能不会 E. 一定不会”)、多选题(“以下哪些因素促使您继续使用 HarmonyOS Next?A. 流畅的系统体验 B. 丰富的应用资源 C. 强大的隐私保护功能 D. 华为品牌信任 E. 其他(请注明)______”)、量表题(“请您对 HarmonyOS Next 在满足您需求方面的表现进行评分,1 - 10 分,1 分代表完全不满足,10 分代表完全满足”)等。
  • 问题表述:确保问题清晰、简洁、无诱导性,便于用户理解和回答。
  1. 问卷发放与收集

通过华为官方应用商店、华为社区、设备系统推送等渠道,向 HarmonyOS Next 用户广泛发放问卷。为提高问卷回收率,可以设置一些激励措施,如参与问卷填写的用户有机会获得华为应用市场优惠券、积分等。

  1. 数据分析

使用 Python 的 pandas 库对问卷数据进行分析。假设问卷数据存储在 “loyalty_survey.csv” 文件中,以下代码示例用于统计用户继续选择 HarmonyOS Next 的意愿分布:

​import pandas as pd​

​# 读取问卷数据​

​data = pd.read_csv('loyalty_survey.csv')​

​# 统计用户再次选择意愿分布​

​re_purchase_intention = data['您是否会在下次购买设备时继续选择搭载HarmonyOS Next的产品?'].value_counts()​

​print(re_purchase_intention)​

通过分析,能够直观了解用户忠诚度的现状,为后续研究提供基础数据。

(二)RFM 分析

  1. 数据收集

收集用户在使用 HarmonyOS Next 过程中的相关数据,包括最近一次使用时间(Recency)、使用频率(Frequency)、使用深度(如应用使用时长、操作次数等,可类比消费金额,记为 Monetary)。这些数据可以从设备日志、应用使用记录等渠道获取。

  1. 数据处理与分析

使用 Python 的 pandas 库对数据进行处理和分析。以下是一个简单的 RFM 分析代码示例:

​import pandas as pd​

​from datetime import datetime​

​# 假设我们有用户操作记录数据,包含用户ID、操作时间、操作类型等​

​data = pd.read_csv('user_operation_data.csv')​

​# 将操作时间转换为datetime格式​

​data['operation_time'] = pd.to_datetime(data['operation_time'])​

​# 计算每个用户的最近一次操作时间与当前时间的差值​

​today = datetime.now()​

​data['recency'] = (today - data['operation_time']).dt.days​

​# 计算每个用户的操作频率​

​frequency = data.groupby('user_id').size().reset_index(name='frequency')​

​# 假设我们有应用使用时长数据,计算每个用户的总使用时长(可类比消费金额)​

​usage_time_data = pd.read_csv('app_usage_time.csv')​

​usage_time = usage_time_data.groupby('user_id')['usage_duration'].sum().reset_index(name='monetary')​

​# 合并R、F、M数据​

​rfm = pd.merge(pd.merge(data[['user_id','recency']].drop_duplicates(), frequency, on='user_id'), usage_time, on='user_id')​

​# 对R、F、M值进行分箱处理,划分用户忠诚度等级​

​rfm['recency_score'] = pd.qcut(rfm['recency'], 5, labels=[5, 4, 3, 2, 1])​

​rfm['frequency_score'] = pd.qcut(rfm['frequency'].rank(method='first'), 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])​

​rfm['monetary_score'] = pd.qcut(rfm['monetary'], 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])​

​rfm['rfm_score'] = rfm['recency_score'].astype(str) + rfm['frequency_score'].astype(str) + rfm['monetary_score'].astype(str)​

​# 根据RFM分数判断用户忠诚度等级​

​def get_loyalty_level(score):​

​if score in ['555', '554', '545', '455']:​

​return '高忠诚度用户'​

​elif score in ['444', '445', '454', '544']:​

​return '中高忠诚度用户'​

​elif score in ['333', '334', '343', '433']:​

​return '中等忠诚度用户'​

​elif score in ['222', '223', '232', '322']:​

​return '中低忠诚度用户'​

​else:​

​return '低忠诚度用户'​

​rfm['loyalty_level'] = rfm['rfm_score'].apply(get_loyalty_level)​

​print(rfm[['user_id', 'loyalty_level']])​

通过 RFM 分析,能够将用户按照忠诚度进行细分,针对不同等级的用户制定差异化的营销策略和产品优化方案。

(三)用户流失分析

  1. 数据监测与收集

建立用户流失监测机制,实时跟踪用户的使用行为。当用户出现长时间未使用设备、卸载关键应用等可能流失的行为时,记录相关数据,包括用户基本信息、使用历史、流失前的操作行为等。

  1. 原因分析

使用数据分析方法和用户反馈相结合的方式,探究用户流失的原因。例如,通过对比流失用户和留存用户的行为数据,发现流失用户在应用闪退问题上的反馈明显高于留存用户,可能意味着应用稳定性问题是导致部分用户流失的原因之一。同时,可以通过用户访谈、在线调查等方式,直接收集流失用户的反馈,进一步明确流失原因。

  1. 预防与挽回策略制定

根据流失原因分析结果,制定针对性的预防与挽回策略。如果是应用生态问题导致用户流失,可以加大应用引入和开发者扶持力度;对于因系统更新后出现兼容性问题而流失的用户,及时发布修复补丁,并通过推送消息等方式邀请用户重新体验,尝试挽回流失用户,提高用户忠诚度。

综合运用问卷调查法、RFM 分析、用户流失分析等工具与方法,全面深入地开展 HarmonyOS Next 的用户忠诚度研究,能够为华为提供有价值的决策依据,助力 HarmonyOS Next 提升用户忠诚度,实现可持续发展。

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