第九十二课：HarmonyOS Next 的用户忠诚度研究 原创

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。

2. 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。