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　　接下来我们看看这些指标该怎么计算。首先是曝光次数，统计推荐模块曝光量的方式有2种，一种是通过数据埋点，当用户在推荐模块拉取商品时由前端工程师异步上传数据到埋点日志服务器，再通过解析埋点日志的方式统计曝光次数。有一种是通过后端埋点的方式，当用户调用拉取推荐商品的接口时由后端工程师记录当时的推荐场景、算法、用户，商品ID的集合这些关键信息，保存到日志文件，再通过解析日志文件的方式统计曝光次数。由于前端埋点有5%的丢失率，计算的指标包括交易额，需要比较准确的数据。采用后端埋点的方式统计曝光量会更加准确一些。
　　推荐位商品的PV/UV可以通过对推荐位进行常规埋点埋点，由前端工程师开发，当用户每点击一次推荐位的商品，就会通过埋点的方式记录当前的推荐场景，算法ID、商品ID等主要信息。

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　　涉及到交易额的指标包括支付人数、支付金额、支付件数，也需要通过后端埋点的方式采集，在前文已经讲过，因为电商产品的交易流程有一个断层，用户一般都是先加购再下单，这个断层就会增加前端埋点和数据解析的难度。

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简单的做法是在订单中增加下单来源字段，记录商品的推荐场景，算法ID等信息到购物谁有一分一块的胡乐麻将群五角麻将群违法吗也可以是定量的。
　　卡片分类（Card Sorting）：一种定量或定性的方法，要求用户将项目组织成组并为每个组分配类别。此方法通过暴露用户的思维模型来帮助创建或完善站点的信息体系结构。

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　　点击流分析（Clickstream Analysis）：分析用户在使用站点或软件产品时点屏幕或页面的记录数据；它要求对该站点进行正确的检测，或者要求该应用程序启用遥测数据收集。
　　A / B测试：一种通过随机分配用户组以与不同的设计进行交互的形式来科学地测试这些不同设计对用户行为的影响。
　　真实意图研究（True-Intent Studies）：通过询问随机的站点访问者进入站点时其目标或意图，来衡量用户用户的态度。
　　拦截调查（Intercept Surveys）：在使用网站或应用程序期间触发的即时调查。

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　　电子邮件调查（Email Surveys）：从电子邮件中招募参与者的调查。
　　在不久的将来，我们会有越来越多的老年人与数字技术互动。正如我们现在已经看到的，老一辈很难跟上新的硬件和软件。相当一部分老年人在尝试之前就放弃了，另一些老年人还在尝试和努力，却很少成功。
　　
　　作为
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