企业必须根据技术发展更新

Uber首席执行官达拉·科斯罗萨西 (Dara Khosrowshahi) 周二透露，公司正在对其平台进行改进，增加新的可持续发展功能，其中包括“电动汽车偏好”，让消费者在任何时候叫车时都可以默认选择全电动汽车。 要点： Uber 正在为其平台引入新的环保功能，例如“电动汽车偏好”功能，该功能允许用户在乘车时随时选择 100% 电动汽车。 在美国两个重要市场纽约市和洛杉矶，该公司正在扩大 Uber Eats 的配送选项，将农贸市场食品纳入其中。 Uber 正在为司机推出“EV Mentor”计划，同时推出由 OpenAI 提供支持的人工智能聊天机器人 ChatGPT，以解答网约车网络上司机关于购买和操作电动汽车（而非燃气驱动汽车）的要求的询问。 电动汽车偏好 该公司此前推出了一项“Uber Green”服务，该服务历来包括电动汽车和混合动力汽车。高管们周二在伦敦举行的 Uber 年度 Go Get Zero 可持续发展大会上表示，现在，Uber 可以在全球 40 多个城市提供电动汽车作为唯一的“绿色”选择。 科斯罗萨西在会上表示，该公司推出的以可持续发展为重点的新功能是在 2024 年美国大选之前推出的，并补充说，此时电动汽车话题已经成为一个“政治议题”。 不过，他指出，总体趋势是朝着全电动出行方式发展。 科斯罗萨西在活动上表示：“现实情况是，只有政策制定者和其他企业也尽自己的一份力，我们才能实现净零排放目标。” “我们需要更多价格实惠的电动汽车，我们需要更严格的电动汽车法规，我们需要为驾驶最多的人提供激励措施。我们希望确保每个社区都有充电桩，而不仅仅是最富有的社区。所以我们都需要加把劲，”他说。 为对电动汽车感兴趣的司机提供人工智能聊天机器人 对于司机，Uber 表示正在推出一项“EV Mentor”计划，该计划可帮助司机解答有关电动汽车的任何问题。该公司还推出了一款由 OpenAI 的 ChatGPT 提供支持的人工智能聊天机器人，旨在为网约车网络上的司机解答有关购买和使用电动汽车（而非燃气汽车）需要什么的问题。 据非营利性国际清洁交通委员会估计，交通运输占全球人类活动碳排放的 25% 左右。碳排放和人类活动产生的其他温室气体导致气温和天气的长期变化，同时形成雾霾和空气污染，导致呼吸系统疾病。 根据苏弗拉特·达诺卡 (Suvrat Dhanorkar)、戈登·伯奇 (Gordon Burtch) 等人在同行评议期刊《运输科学》上发表的分析，像 Uber…

用户体验可以度量吗？其实，度量的模型和对应指标有很多，但实际操作中，往往会遇到许多困难，比如：准备成本、数据分析资源不足、追溯周期过长、价值优先级靠后等等，因而我们也很少见到真正实际验证的案例。 去年 作者在一个小型工具产品上进行了一次较为完整的用户行为度量的实践，提炼出一套落地成本更低，对业务价值更加显性的行为度量方式。希望对你有帮助。 前言 关于用户体验是否可以度量的命题，之前看过很多关于体验度量相关的文章和研究，度量的模型和对应指标层出不穷。 管理 WhatsApp 群组的通知有助于减少干扰。在群组设置 WhatsApp 号码数据 中选择“静音通知”即可静音群组聊天。您还可以为特定群组自定义通知音，让重要对话脱颖而出。这样，您就可以优先处理消息并保持专注，同时与群组成员保持联系。 但实际操作中，往往因为涉及较多数据基建的工作，准备成本高，数据分析资源不足，追溯周期过长，价值优先级靠后等原因而中道崩殂，真正实际验证的案例也较少对外分享，一度出现人人都能说出几个模型名称，几个体验指标，但是都对其能对业务起到的价值讳莫如深的现象。 去年我们在一个小型工具产品上进行了一次较为完整的用户行为度量的实践，提炼出一套落地成本更低，对业务价值更加显性的行为度量方式。 本次分享仅做抛转引玉，也是对整个过程的思考推导做一次梳理和记录。 如何进行平价版体验度量实践 1. 奢侈全埋点 v.s. 平价核心路径——节省技术成本 在理想状态，如果用户在产品中的所有行为都有埋点，即有整个产品的全埋点，我们理论上就可以还原出整个用户操作路径的流向，然后从全局中可以一目了然判断出不符预期或有问题的行为数据流向。 但现实产品中 尤其是工具产品，用户的操作集中在非线性的自由画布上，因数据成本极高和开发资源消耗大，全埋点的实施过于奢侈。 如何进行平价版体验度量实践 退而求相对平价做法，比起全埋点，我们选择对「核心路径」进行定向埋点。定义重点关注的关键路径，以缩小数据范围。 打个比方，就像是在一摊磁粉中，放一根磁条，靠近（相关）的会被更紧密的吸附（筛选）。 减少了遍历用户所有行为数据的计算量，从而降低成本。 如何进行平价版体验度量实践 那么需要达成共识的前提是核心路径的定义： 用户在使用后可以理解到产品的定位和价值的功能点的串联。 我们可以简单理解为，在产品定位没有大偏差的前提下，能够体验完产品预设的核心路径的用户可以更容易理解到产品的定位和价值，即更容易转化成活跃留存用户。 而有很大一部分的用户流失，正是来自于没有能够成功体验完核心路径，即没能够充分感知到产品价值。 没有体验完的原因可能来自于没有发现该功能，也可能因为功能可用性太差以至于放弃完成等等。 故通过对核心路径架设监控的指标，监测用户的实际行为数据表现，来识别核心路径和路径上各个触点功能的健康度和问题点，作为对整体用户留存提高的贡献指标的重要一环。 如何进行平价版体验度量实践 2. 理论侧：体验指标转译业务结论——节省沟通成本 2.1 单指标模型的困局 本次使用到的核心体验指标：（此处为白话释意便于快速理解，若感兴趣请关注系列续篇，将会阐明每个指标背后的数据采集和定义。 触达率: 用户是否能注意到并使用功能 任务完成率 用户是否能顺利完成任务 跳出率：该步骤作为用户在完成任务时最后一步的可能性 任务完成步骤：用户完成步骤的分布 任务完成时间：用户完成任务的时间分布 根据每个指标单独看的话，报告的结论可能会是例如“全量用户在核心路径A的任务完成率为67%”，而这并不算是一个有效反馈，因为不足以启发业务侧产生深入的机会点发散，同时也会产生大量的沟通解释成本。 故仅是描述单个指标的数据表现是不够的，需要得到更深入的结论并转译成业务指导意见。我们归纳了两种方法，进行进一步的指标数据分析，同时能让业务能够自助解读指标数据含义。 方法一：分层对比 单个指标的数据的绝 便利性和灵活性至关重 对高低没有意义，例如“数据A功能入口触达率43%”，是无法独立得出有效结论的，需要通过比对才能看出相对高低。 分层对比指的就是在比较指标的时候借助参照进行比较，常用的如新老用户对比、达到同一个目标的相似路径对比，或者借助标杆如活跃用户来进行比对，从而得出结论。 下表为一些通用型的结论方向 如何进行平价版体验度量实践…