今天，我想跟大家聊聊短剧行业里一个特别重要的现象，那就是短剧用户中 31 - 50 岁的群体占比过半啦，这背后可是藏着好多对产品设计的启示呢！

作为产品经理或者交互设计师，咱们每天都在琢磨着怎么让产品更符合用户的需求，怎么让用户在使用产品的时候能有超棒的体验。

不知道大家有没有过这样的经历，当我们辛辛苦苦地完成一个产品的功能设计，满心欢喜地拉着团队一起进行设计评审的时候，却常常会被开发人员问得哑口无言。“请问你的设计依据是什么？为什么 A 功能放在前面，B 功能放在后面？这个功能的用户场景确定是这样的吗？你是否有明确的用户数据分析？”这些问题就像一盆冷水，常常让我们精心准备的方案被质疑，甚至可能被推翻或搁置。就像在黑暗中摸索一样，没有用户数据的支持，我们根本没办法准确判断设计方案的可行性和有效性。所以啊，用户数据对于我们来说实在是太重要啦！

在短剧行业里，有数据显示 31 – 50 岁的用户占到了 55.2%。这可是一个相当大的比例呢，说明这个年龄段的群体已经成为了短剧的主要用户。那这对我们的产品设计有什么启示呢？我们不妨从数据的角度来好好分析一下。

一、深入理解数据背后的意义——数据埋点在短剧产品中的应用

就像经营一家超市，我们想要了解顾客的购物习惯和喜好，会安装摄像头和传感器来观察、记录他们的行为一样，在短剧产品中，我们也需要通过数据埋点来了解用户的行为。数据埋点，简单来说，就是开发根据我们的数据埋点方案，在系统中植入统计信息代码。当用户与系统进行交互时，系统会捕捉用户行为数据。

B 端产品经理如何快速成长？

产品与业务架构主要是将整个业务工作流进行分层，梳理，然后抽象出一个个需求，将业务需求与产品合情合理的映射起来，最终使业务数据在产品中流动，执行，记录，使用。

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以短剧产品为例，用户在观看短剧的过程中，他们从哪个页面进入，在哪个短剧上停留的时间长，是否点赞、评论、分享，这些行为都是数据的来源。当用户触发这些行为时，埋点代码会将这些行为数据收集起来提供给我们进行分析。

数据埋点的方式大致分为两种，第三方数据埋点与自研埋点。第三方埋点就是使用第三方提供的标准化的 SDK 或 API，快速集成到应用程序或网站中，实现快速部署和数据采集。它的好处是可以快速利用第三方技术实现数据埋点，提供稳定的技术支持和更新服务，减少自身的开发成本。不过呢，使用第三方埋点工具需要向第三方提供数据隐私和敏感信息，存在数据泄漏的风险。所以，第三方埋点一般适用于用户数据敏感性较低，且节约开发成本的中小型短剧产品。常见的第三方埋点平台有神策数据或百度统计等。而自研埋点则是企业自己开发埋点系统，虽然开发成本高，但是对数据的掌控度更高，安全性也更有保障。

假设我们有一款短剧产品，通过数据埋点发现，31 – 50 岁的用户中有 70%的人会在晚上 8 点到 11 点之间观看短剧，而且他们更倾向于观看剧情紧凑、有深度的短剧。这个数据就非常有价值啦，它可以指导我们在这个时间段进行精准的内容推荐，把符合他们口味的短剧推送给他们。

二、基于数据优化内容推荐

既然 31 – 50 岁的用户在短剧用户中占比过半，那我们的产品在内容推荐上就要好好考虑这个群体的喜好。通过数据分析，我们可以了解到这个年龄段的用户喜欢什么样的剧情、演员、题材等。

比如说，这个年龄段的用户可能更喜欢家庭、职场、历史等题材的短剧。我们可以根据这个数据，多推荐一些这类题材的短剧给他们。国内有一款知名的短剧 APP，在发现了 31 – 50 岁用户的这个喜好后，专门推出了一个“中年专属”的内容推荐板块，里面全是家庭、职场题材的短剧。结果这个板块上线后，该年龄段用户的活跃度提高了 30%，观看时长也增加了 20%。

再从数据的角度来看，我们可以通过分析用户的观看历史和收藏记录，为每个用户建立个性化的内容推荐模型。这样，当用户打开短剧 APP 时，看到的都是他们可能感兴趣的短剧，大大提高了用户的观看体验。如果用户 A 经常观看历史题材的短剧，并且收藏了很多关于唐朝历史的短剧，那么我们就可以给他推荐更多唐朝历史相关的短剧，或者是其他历史时期的优质短剧。

三、改善交互设计

除了内容推荐，交互设计对于这个年龄段的用户也非常重要。31 – 50 岁的用户可能不像年轻人那样对新事物接受得那么快，所以我们的交互设计要尽量简单易懂。

从数据方面来看，如果我们通过埋点发现用户在某个操作上的失败率很高，比如说在搜索短剧时经常输入错误，或者在切换剧集时操作不流畅，那我们就要对这个交互环节进行优化。

简化操作流程是关键。我们可以减少不必要的步骤，让用户能够更快捷地找到他们想要观看的短剧。就像一款短剧 APP，原来用户想要观看一部短剧，需要经过注册、登录、搜索、选择等多个步骤，很多用户觉得太麻烦就放弃了。后来，这款 APP 进行了优化，用户可以直接通过微信快速登录，并且搜索页面更加智能，能够根据用户输入的关键词快速联想出相关的短剧。优化后，新用户的留存率提高了 15%。

放大字体也是一个很重要的点。这个年龄段的用户可能眼睛不像年轻人那么好，小字体可能会让他们看得很吃力。我们通过数据调查发现，当 APP 把字体放大后，31 – 50 岁用户的满意度提高了 25%。所以，在设计界面时，要充分考虑这个因素，让用户能够轻松地看清界面上的文字和信息。

四、撰写数据埋点方案助力产品设计

为了更好地获取用户数据，我们需要撰写详细的数据埋点方案。这个方案可以用 Excel 或者 word 撰写，我一般习惯使用 Excel。

一个完整的数据埋点方案通常应包含以下字段和要素：

埋点模块与区域

模块名称：明确埋点所在的模块或功能区域，如首页、短剧详情页、观看记录页等。

区域描述：具体描述埋点所在的位置，如页面顶部、中部、底部或某个按钮、卡片等。比如说，在首页的搜索按钮上进行埋点，记录用户点击搜索按钮的次数和时间。

操作行为

事件类型：定义需要跟踪的用户行为事件，如点击、滑动、页面浏览等。

事件描述：详细描述事件的具体内容，如“用户点击观看按钮”、“用户滑动到短剧列表底部”等。

统计标准

统计方式：明确事件的统计方式，如点击次数、曝光次数、停留时长等。

触发条件：定义事件触发的具体条件，如“用户点击按钮后触发”、“页面加载完成后触发”等。

通过这个数据埋点方案，我们可以更准确地获取用户的行为数据，从而为产品设计提供有力的支持。

五、数据分析是产品设计的关键

回到文章开头提到的问题，当我们的设计方案受到质疑时，我们可以通过用户数据进行回应。比如说，在设计短剧 APP 的导航栏时，我们可以通过数据分析得知，31 – 50 岁的用户中有 60%的人更习惯将“我的收藏”功能放在导航栏的第二位，而不是第三位。那么我们就可以依据这个数据，将“我的收藏”功能调整到第二位，这样的设计就更有说服力啦。

学会数据分析后，我们可以通过用户行为数据支撑我们的设计方案，提升设计方案的可靠性。对于短剧产品来说，通过对 31 – 50 岁用户数据的分析，我们可以让产品更符合他们的需求，提高用户的满意度和忠诚度。

亲爱的朋友们，在短剧行业这个充满机遇和挑战的领域里，我们作为产品经理和交互设计师，要善于利用数据，深入了解用户的需求。从 31 – 50 岁用户占比过半这个现象中，我们看到了产品优化的方向，无论是内容推荐还是交互设计，都要围绕着这个核心群体来进行。相信只要我们不断地学习和探索，运用好数据分析这个有力的工具，就一定能设计出更受欢迎的短剧产品。好啦，希望今天的分享能对大家有所启发。