Pulse news stream Beta版用户使用调研报告

Pulse news stream Beta版已完成核心功能开发并上线试用，为精准掌握用户对产品的使用体验、验证核心功能的实用性与易用性，明确产品优化方向，团队开展了本次用户使用调研工作。本报告将详细呈现调研全流程及核心结论，为后续产品迭代优化提供数据支撑与决策依据。

一、调研背景

Pulse news stream定位为“个性化新闻流推送与交互平台”，Beta版核心功能涵盖个性化新闻推荐、多分类新闻筛选、新闻详情查看、用户登录注册等。本次调研基于Beta版试用场景，核心背景如下：

• 验证产品核心功能是否匹配用户需求，判断个性化推荐、分类筛选等核心功能的实际使用价值；

• 挖掘用户在使用过程中遇到的痛点问题，如操作便捷性、功能完整性、性能稳定性等方面的不足；

• 收集用户对产品的改进建议，为下一阶段优化迭代明确方向，提升产品用户体验与核心竞争力。

二、调研对象

本次调研聚焦Pulse news stream的目标用户群体，即18-35岁经常通过移动设备获取新闻资讯的用户，涵盖学生、职场新人、白领等不同身份群体。调研采用随机抽样方式选取调研对象，共回收有效样本50份，样本构成如下：

三、调研方法

为确保调研结果的全面性、真实性与可靠性，本次调研采用“线上问卷调查+深度访谈+用户行为数据分析”三种方法相结合的方式开展，具体实施细节如下：

线上问卷调查：通过设计调研问卷，围绕产品功能满意度、使用痛点、改进建议等核心问题设置20道题目（含15道客观题、5道主观题），推送给Beta版试用用户及目标用户群体，回收问卷后剔除无效样本（如答题时间过短、答案重复等），最终获取有效样本50份。

深度访谈：从有效问卷样本中选取10名具有代表性的用户（学生4名、职场人士4名、企业管理层2名）开展一对一深度访谈，每轮访谈时长15-20分钟，聚焦用户使用过程中的具体场景、核心痛点及潜在需求，形成详细访谈纪要。

用户行为数据分析：通过产品后台埋点数据，统计核心功能的使用频次、用户停留时长、操作路径等数据，如个性化推荐新闻的点击量、分类筛选功能的使用率、新闻详情页的平均停留时间等，为调研结论提供客观数据支撑。

四、调研结果分析

本次调研从产品功能满意度、使用痛点、改进建议三个核心维度展开分析，结合问卷数据、访谈记录及后台行为数据，形成以下分析结果：

4.1 产品功能满意度分析

针对Beta版核心功能（个性化推荐、新闻加载速度、分类筛选、详情页体验、登录注册流程），采用“非常满意（5分）、满意（4分）、一般（3分）、不满意（2分）、非常不满意（1分）”五级评分制收集用户满意度，统计结果如下表及图表所示：

核心功能满意度分布图表：分析结论：从平均得分来看，登录注册流程满意度最高（4.02分），说明该功能操作便捷、逻辑清晰，符合用户使用习惯；详情页体验（3.86分）、新闻加载速度（3.78分）、分类筛选（3.70分）满意度处于中等偏上水平，用户整体认可；个性化推荐功能满意度最低（3.52分），虽超过及格线（3分），但仍有较大优化空间，需重点关注。

4.2 使用痛点分析

结合问卷主观题反馈、深度访谈记录及后台行为数据，梳理出用户使用过程中的三大核心痛点，各痛点占比如下：

个性化推荐精准度不足（35%）：这是用户反馈最集中的痛点。35%的用户表示推荐的新闻与自身兴趣匹配度较低，如“经常推送过时新闻”“关注科技类新闻，却频繁推送娱乐八卦”。后台数据显示，个性化推荐新闻的平均点击量仅为分类筛选新闻的62%，进一步验证了该痛点的真实性。

新闻加载偶发卡顿（28%）：28%的用户反馈在网络环境一般（如4G、弱WiFi）时，新闻列表下拉加载或详情页打开会出现卡顿现象，平均加载时长超过3秒，影响使用体验。后台数据显示，弱网络环境下，新闻加载失败率达8.3%，高于正常网络环境（1.2%）。

分类标签单一，无法满足细分需求（22%）：当前产品仅提供“热点、科技、娱乐”三类标签，22%的用户表示无法满足自身细分需求，如学生群体希望增加“教育、考研”标签，职场新人希望增加“行业资讯、职场技巧”标签，白领群体希望增加“财经、政策解读”标签。

4.3 改进建议分析

基于用户痛点反馈，收集到的改进建议主要集中在以下四个方面，按提及频次排序如下：

• 优化个性化推荐算法（提及32次）：用户建议“增加兴趣标签自定义功能，让用户自主选择关注领域”“基于用户浏览历史精准推送，减少重复推送”“增加‘不感兴趣’按钮，优化推荐逻辑”。

• 提升加载性能，优化弱网络体验（提及25次）：建议“优化图片加载策略，减少卡顿”“增加离线缓存功能，支持无网络时查看已加载新闻”“优化代码，提升弱网络环境下的加载速度”。

• 丰富分类标签，增加细分领域（提及21次）：建议“按用户群体细分标签，如学生、职场、财经等”“支持自定义分类标签，打造个性化标签体系”“增加新闻搜索功能，快速查找特定内容”。

• 完善细节功能（提及18次）：建议“优化详情页排版，增加字体大小调节功能”“新增新闻分享功能，支持分享至微信、微博等平台”“增加新闻收藏功能，方便后续查看”。

五、调研结论

综合本次调研结果，得出以下核心结论：

产品核心功能整体获得用户认可：登录注册流程、详情页体验等基础功能满意度较高，说明产品基础体验符合用户预期，核心定位与用户需求匹配。

核心痛点聚焦于个性化推荐与性能优化：个性化推荐精准度不足、弱网络环境下加载卡顿是影响用户体验的关键问题，需优先解决。

用户需求呈现细分趋势：不同身份用户对分类标签的细分需求明确，需通过丰富标签体系、支持自定义设置等方式满足差异化需求。

细节功能完善可提升产品竞争力：用户对收藏、分享、字体调节等细节功能需求强烈，完善这些功能可进一步提升用户粘性。

六、后续优化方向

基于调研结论与用户建议，明确下一阶段产品优化的三大核心方向，按优先级排序如下：

6.1 优先优化

• 迭代个性化推荐算法：新增“兴趣标签自定义”功能，用户可自主选择1-5个核心关注领域；优化算法逻辑，基于用户浏览历史、点击行为、兴趣标签多维度精准推送，减少重复及过时新闻推送。

• 提升加载性能：优化图片懒加载策略，压缩图片尺寸；针对弱网络环境，增加加载状态提示及重试机制；降低加载失败率至3%以下。

6.2 中期优化

• 丰富分类标签体系：新增“教育、考研、职场技巧、财经、政策解读”等细分标签，按用户群体进行标签分类；支持用户自定义添加细分标签，满足差异化需求。

• 完善核心细节功能：新增新闻收藏、分享功能，支持分享至主流社交平台；在详情页增加字体大小调节功能，优化排版布局。

6.3 长期优化

• 新增新闻搜索功能：支持按关键词搜索新闻，提升内容获取效率；

• 增加离线缓存功能：支持用户自主选择缓存新闻，无网络环境下可查看；

• 基于用户行为数据持续迭代算法，定期开展用户调研，动态优化产品功能。

本次调研为产品优化提供了明确的方向和数据支撑，后续团队将严格按照优化计划推进迭代工作，持续提升产品用户体验，打造更符合用户需求的个性化新闻流平台。