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今天，我想跟大家聊聊短劇行業(yè)里一個特別重要的現象，那就是短劇用戶中 31 - 50 歲的群體占比過半啦，這背后可是藏著好多對產品設計的啟示呢！

作為產品經理或者交互設計師，咱們每天都在琢磨著怎么讓產品更符合用戶的需求，怎么讓用戶在使用產品的時候能有超棒的體驗。

不知道大家有沒有過這樣的經歷，當我們辛辛苦苦地完成一個產品的功能設計，滿心歡喜地拉著團隊一起進行設計評審的時候，卻常常會被開發(fā)人員問得啞口無言?！罢垎柲愕脑O計依據是什么？為什么 A 功能放在前面，B 功能放在后面？這個功能的用戶場景確定是這樣的嗎？你是否有明確的用戶數據分析？”這些問題就像一盆冷水，常常讓我們精心準備的方案被質疑，甚至可能被推翻或擱置。就像在黑暗中摸索一樣，沒有用戶數據的支持，我們根本沒辦法準確判斷設計方案的可行性和有效性。所以啊，用戶數據對于我們來說實在是太重要啦！

在短劇行業(yè)里，有數據顯示 31 – 50 歲的用戶占到了 55.2%。這可是一個相當大的比例呢，說明這個年齡段的群體已經成為了短劇的主要用戶。那這對我們的產品設計有什么啟示呢？我們不妨從數據的角度來好好分析一下。

一、深入理解數據背后的意義——數據埋點在短劇產品中的應用

就像經營一家超市，我們想要了解顧客的購物習慣和喜好，會安裝攝像頭和傳感器來觀察、記錄他們的行為一樣，在短劇產品中，我們也需要通過數據埋點來了解用戶的行為。數據埋點，簡單來說，就是開發(fā)根據我們的數據埋點方案，在系統中植入統計信息代碼。當用戶與系統進行交互時，系統會捕捉用戶行為數據。

以短劇產品為例，用戶在觀看短劇的過程中，他們從哪個頁面進入，在哪個短劇上停留的時間長，是否點贊、評論、分享，這些行為都是數據的來源。當用戶觸發(fā)這些行為時，埋點代碼會將這些行為數據收集起來提供給我們進行分析。

數據埋點的方式大致分為兩種，第三方數據埋點與自研埋點。第三方埋點就是使用第三方提供的標準化的 SDK 或 API，快速集成到應用程序或網站中，實現快速部署和數據采集。它的好處是可以快速利用第三方技術實現數據埋點，提供穩(wěn)定的技術支持和更新服務，減少自身的開發(fā)成本。不過呢，使用第三方埋點工具需要向第三方提供數據隱私和敏感信息，存在數據泄漏的風險。所以，第三方埋點一般適用于用戶數據敏感性較低，且節(jié)約開發(fā)成本的中小型短劇產品。常見的第三方埋點平臺有神策數據或百度統計等。而自研埋點則是企業(yè)自己開發(fā)埋點系統，雖然開發(fā)成本高，但是對數據的掌控度更高，安全性也更有保障。

假設我們有一款短劇產品，通過數據埋點發(fā)現，31 – 50 歲的用戶中有 70%的人會在晚上 8 點到 11 點之間觀看短劇，而且他們更傾向于觀看劇情緊湊、有深度的短劇。這個數據就非常有價值啦，它可以指導我們在這個時間段進行精準的內容推薦，把符合他們口味的短劇推送給他們。

二、基于數據優(yōu)化內容推薦

既然 31 – 50 歲的用戶在短劇用戶中占比過半，那我們的產品在內容推薦上就要好好考慮這個群體的喜好。通過數據分析，我們可以了解到這個年齡段的用戶喜歡什么樣的劇情、演員、題材等。

比如說，這個年齡段的用戶可能更喜歡家庭、職場、歷史等題材的短劇。我們可以根據這個數據，多推薦一些這類題材的短劇給他們。國內有一款知名的短劇 APP，在發(fā)現了 31 – 50 歲用戶的這個喜好后，專門推出了一個“中年專屬”的內容推薦板塊，里面全是家庭、職場題材的短劇。結果這個板塊上線后，該年齡段用戶的活躍度提高了 30%，觀看時長也增加了 20%。

再從數據的角度來看，我們可以通過分析用戶的觀看歷史和收藏記錄，為每個用戶建立個性化的內容推薦模型。這樣，當用戶打開短劇 APP 時，看到的都是他們可能感興趣的短劇，大大提高了用戶的觀看體驗。如果用戶 A 經常觀看歷史題材的短劇，并且收藏了很多關于唐朝歷史的短劇，那么我們就可以給他推薦更多唐朝歷史相關的短劇，或者是其他歷史時期的優(yōu)質短劇。

三、改善交互設計

除了內容推薦，交互設計對于這個年齡段的用戶也非常重要。31 – 50 歲的用戶可能不像年輕人那樣對新事物接受得那么快，所以我們的交互設計要盡量簡單易懂。

從數據方面來看，如果我們通過埋點發(fā)現用戶在某個操作上的失敗率很高，比如說在搜索短劇時經常輸入錯誤，或者在切換劇集時操作不流暢，那我們就要對這個交互環(huán)節(jié)進行優(yōu)化。

簡化操作流程是關鍵。我們可以減少不必要的步驟，讓用戶能夠更快捷地找到他們想要觀看的短劇。就像一款短劇 APP，原來用戶想要觀看一部短劇，需要經過注冊、登錄、搜索、選擇等多個步驟，很多用戶覺得太麻煩就放棄了。后來，這款 APP 進行了優(yōu)化，用戶可以直接通過微信快速登錄，并且搜索頁面更加智能，能夠根據用戶輸入的關鍵詞快速聯想出相關的短劇。優(yōu)化后，新用戶的留存率提高了 15%。

放大字體也是一個很重要的點。這個年齡段的用戶可能眼睛不像年輕人那么好，小字體可能會讓他們看得很吃力。我們通過數據調查發(fā)現，當 APP 把字體放大后，31 – 50 歲用戶的滿意度提高了 25%。所以，在設計界面時，要充分考慮這個因素，讓用戶能夠輕松地看清界面上的文字和信息。

四、撰寫數據埋點方案助力產品設計

為了更好地獲取用戶數據，我們需要撰寫詳細的數據埋點方案。這個方案可以用 Excel 或者 word 撰寫，我一般習慣使用 Excel。

一個完整的數據埋點方案通常應包含以下字段和要素：

埋點模塊與區(qū)域

模塊名稱：明確埋點所在的模塊或功能區(qū)域，如首頁、短劇詳情頁、觀看記錄頁等。

區(qū)域描述：具體描述埋點所在的位置，如頁面頂部、中部、底部或某個按鈕、卡片等。比如說，在首頁的搜索按鈕上進行埋點，記錄用戶點擊搜索按鈕的次數和時間。

操作行為

事件類型：定義需要跟蹤的用戶行為事件，如點擊、滑動、頁面瀏覽等。

事件描述：詳細描述事件的具體內容，如“用戶點擊觀看按鈕”、“用戶滑動到短劇列表底部”等。

統計標準

統計方式：明確事件的統計方式，如點擊次數、曝光次數、停留時長等。

觸發(fā)條件：定義事件觸發(fā)的具體條件，如“用戶點擊按鈕后觸發(fā)”、“頁面加載完成后觸發(fā)”等。

通過這個數據埋點方案，我們可以更準確地獲取用戶的行為數據，從而為產品設計提供有力的支持。

五、數據分析是產品設計的關鍵

回到文章開頭提到的問題，當我們的設計方案受到質疑時，我們可以通過用戶數據進行回應。比如說，在設計短劇 APP 的導航欄時，我們可以通過數據分析得知，31 – 50 歲的用戶中有 60%的人更習慣將“我的收藏”功能放在導航欄的第二位，而不是第三位。那么我們就可以依據這個數據，將“我的收藏”功能調整到第二位，這樣的設計就更有說服力啦。

學會數據分析后，我們可以通過用戶行為數據支撐我們的設計方案，提升設計方案的可靠性。對于短劇產品來說，通過對 31 – 50 歲用戶數據的分析，我們可以讓產品更符合他們的需求，提高用戶的滿意度和忠誠度。

親愛的朋友們，在短劇行業(yè)這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的領域里，我們作為產品經理和交互設計師，要善于利用數據，深入了解用戶的需求。從 31 – 50 歲用戶占比過半這個現象中，我們看到了產品優(yōu)化的方向，無論是內容推薦還是交互設計，都要圍繞著這個核心群體來進行。相信只要我們不斷地學習和探索，運用好數據分析這個有力的工具，就一定能設計出更受歡迎的短劇產品。好啦，希望今天的分享能對大家有所啟發(fā)。