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对一款音乐APP来说，末端用户的着实反应至关进击。

收获于滋长在互联网泥土，先天带稀有字化基因，现在音乐APP的用户反应网罗早已抛弃传统行业的作念法，如调研问卷、电话回拜、线下访谈等，转而继承愈加高效的体式。

2023年9月，火山引擎推出企业数智化升级新形态数据飞轮，该形态落地的系列数智家具，也正在成为多款音乐APP抓续洞悉用户，归纳整理需求的采用。

领先是增长分析DataFinder，通过埋点体式在APP内完成部署，不错匡助运营岗亭职工更好地洞悉用户在APP内的生命旅程，比如哪一个界面最受用户体恤(点击)、哪一类推选最受用户接待(跳转)；此外，DataFinder还能匡助定位用户的寥落情况，比如当音乐APP某一技能段的活跃用户霎时出现相比大的下落，运营职工不错通过DataFinder实时调取在APP里面署的各要害节点数据，以此排查可能会影响用户活跃的问题点——比如，可能是某个Tab的点击跳转失效，也可能是某首音乐播放卡顿。

当找准问题点后，运营东谈主员还不错通过DataFinder抓续深钻问题，实时将包括具体报错信息、用户影响遮掩面等在内的关连数据可视化展现，匡助问题实时处分。

其次，另一款数智家具A/B测试DataTester则概况围绕音乐APP功能升级、界面更新等场景，提供着实用户场景下的小范围AB现实智商。比如针对新上一个功能按钮，当运营东谈主员有两套决策时：

决策一：按钮耕作在音乐APP开屏后第一个界面的左上角「···」内，需点击跳转到第二个界面才略被使用；

决策二：按钮耕作在音乐APP开屏后第一个界面的最下方，为并排三个Tab之一 。

通过DataTester，就不错在着实用户场景中同期小范围上线两个不同版块，由用户我方作念出采用——这么作念的平允在于，不错有用幸免由运营东谈主员“拍脑袋式”的业务决策，告别教养概念，通过数据优选最好决策，从而保险家具和功能优化能着实合适大无数用户的使用俗例，进一步提高用户对音乐APP的粘性。

基于DataFinder和DataTester等数智家具的空洞愚弄，音乐APP不错终了充分洞悉用户需求，并将需求数据反推至业务决策，着实落实“从用户需求登程”的APP升级旅途，从而保险APP在用户群体中的抓续受接待：领略老用户、加多新用户，最终终了长期、健康发展。