可觀測性

數位體驗分析

根據工程與產品層面的真實使用者影響,優先制定決策。

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運作方式

深入洞察跨各項數位產品的使用者行為

洞察真實使用者行為,推動數位成長

追蹤功能使用情況、視覺化使用者歷程、監控轉換,並找出影響業務成果的阻礙。

透過工作階段重播 (Session Replay) 深入瞭解使用者行為背後的原因。

將量化數據與實際情境結合,即時重播摩擦時刻,清楚看到使用者點擊、滑動、猶豫或放棄的情況。

專注於對使用者與業務影響最大的工作

將使用者行為與系統效能關聯分析,以消除阻礙、優先處理高影響事項,並降低繁瑣作業,且只需最少的儀表設定。

深入探索更多功能

探索文件

轉換漏斗

提升關鍵使用者歷程的轉換率

建立多步驟漏斗,定義理想轉換路徑(例如:導入 → 啟用 → 升級),並監控各步驟的轉換率。資訊可追溯分析。

pd-s-dea-correlation-rum

工作階段重播

記錄並視覺化重現使用者會話,完整還原實際發生的情況

當出現阻礙或漏斗流失時,可從使用者視角直接進入該時刻的會話重播,查看其點擊、捲動、停頓或放棄的行為。

工作階段重播

使用者旅程地圖

分析並繪製最常見的使用者歷程

深入瞭解使用者在應用程式中的常見路徑,包括通往或離開特定事件的路徑。

分析並繪製最常見的使用者歷程

事件分析

追蹤並推動關鍵產品功能的採用

透過時間序列分析追蹤所有使用者行為(例如按鈕點擊與頁面瀏覽),以瞭解功能採用情況。可使用元素選擇器直接從 UI 建立事件,無需撰寫程式碼。

追蹤並推動關鍵產品功能的採用

使用者族群

依據行為或屬性分群使用者,制定更精準的策略。

依行為(如首次或回訪)或屬性(如國家或瀏覽器)細分使用者,以比較不同群體體驗並找出優化機會。可在轉換漏斗、使用者歷程地圖與事件分析中一致套用分群。

使用者區段

阻礙訊號

偵測並排除使用者互動中的阻礙

自動偵測憤怒點擊、死點擊及其他摩擦信號,然後透過會話重播調查根本原因。

pd-s-dea-feat-挫折信號

開箱即用的關聯分析

將真實使用者監測與數位體驗分析進行關聯,以更有效地設定優先順序並加速故障排除

將關鍵漏斗流失與底層效能問題關聯,協助優先安排工程資源並加速排除問題,例如將結帳放棄與「訂購」按鈕緩慢的程式碼問題連結。

pd-s-dea-feat-correlation-rum
資源
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完整的實施細節和最佳實踐

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