对一款音乐APP来说，末端用户的确凿响应至关遑急。

收成于孕育在互联网泥土，先天带稀有字化基因，当今音乐APP的用户响应网罗早已摈弃传统行业的作念法，如调研问卷、电话回拜、线下访谈等，转而选定愈加高效的体式。

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

最初是增长分析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内的人命旅程，比如哪一个界面最受用户和蔼(点击)、哪一类推选最受用户宽宥(跳转)；此外，DataFinder还能匡助定位用户的止境情况，比如当音乐APP某一本事段的活跃用户一霎出现相比大的着落，运营职工不错通过DataFinder实时调取在APP里面署的各要津节点数据，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捏续深钻问题，实时将包括具体报错信息、用户影响笼罩面等在内的联统共据可视化展现，匡助问题实时责罚。

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，提供确凿用户场景下的小范围AB践诺智力。比如针对新上一个功能按钮，当运营东谈主员有两套有联想时：

有联想一：按钮建设在音乐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能被使用；

有联想二：按钮建设在音乐APP开屏后第一个界面的最下方，为并排三个Tab之一 。

通过DataTester，就不错在确凿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，告别训戒观点，通过数据优选最好有联想，从而保险家具和功能优化能着实稳妥大无边用户的使用风气，进一步提高用户对音乐APP的粘性。

基于DataFinder和DataTester等数智家具的笼统诳骗，音乐APP不错兑现充分洞悉用户需求，并将需求数据反推至业务决策，着实落实“从用户需求开拔”的APP升级旅途，从而保险APP在用户群体中的捏续受宽宥：巩固老用户、加多新用户，最终兑现恒久、健康发展。