冷启动，真假害虫难判

项目背景

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基于对现有用户分析，多数用户有明显的偏好，而偏好出版类用户占比近25%，而在此之前我们习惯认为我们的用户群依旧是那部分网文类用户；所以希望能给出版类用户一个更纯净的阅读体验；通过分渠道发放问卷、个别访谈，验证了我们的观点；网文类用户与出版类用户在第一时间决定读（付费）的触动点都不一样；所以有必要做不一样的阅读体验。so我们需要知道用户的喜好。。冷启动也就应运而生了！

项目方案

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我们更精细化的抓取用户偏好兴趣，从数据中看出，看女生频道的图书的用户，也有近一半是看出版频道的。所以用户的喜好并非说1就是1，他们会穿插看书；所以简单的将非此即彼的方案肯定不适合，所以对于男生女生出版三类我们做了可多选方案。目的很单纯，然而在第一版上线后，关注数据如下：用户流失了41.58%；

流失用户占比43.58%

优化方案

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很快我们进入第一轮优化，自己总结问题点，并找用户验证：

1.三个分类可选择性太弱，用户不知该如何操作，从而退出；

2.用户困惑，不想选，而没有提供跳过处理，（并不是所有用户都清楚自己需要什么）

简单视觉调整降低了30%的跳出率

其实接下来应该还可以优化的点:比如抓取这11%的用户做个简单的分析，分析来源渠道、通过推送挽回等等，但是在6.0一开始，我们没有过多分析就因为11%的流失，匆忙的将冷启动去掉，希望直接跳跃这一步 能提高新用户的着陆率。最后从现有的数据看也并未提高新用户的转化率;

项目总结

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1.永远不要忽略自己所设计按钮的可操作性，给用户留下该如何操作的线索；交互要对视觉负责；

2.为用户提供可逆操作；非不可以，不要强迫用户做某种操作；

3.决定一个版本与推翻一个版本不要过于仓促，比如6.0要去掉冷启动是否应该做下A/B test呢，是否在上线之前做好二手准备呢，如果数据还不如以前好怎么办呢？是否上线前已经做好数据预埋等等

4.当我们觉得某个方案表现不好时，没有更深入的去挖掘数据，数据背后产生的原因，当然这需要庞大的数据支撑。。。