会议记录和行为分析

1）导言

会话记录是与屏幕视频跟踪和事件控制台同步的用户界面交互（点击、移动、滚动、输入、错误、UI状态）的重建。行为分析将事件的原始流程转化为洞察力：人们迷失，生气，放弃任务以及为什么。

目标：更快地找到摩擦点，减少时间价值，并提高关键动作（注册，存款，游戏启动，参加锦标赛）的转换。

2）当它特别有用时（iGaming脚本）

Onbording和KYC：了解用户在确认步骤上的卡住位置。
现金（存款/退款）：验证错误，佣金/限额难以理解，最后一步取消。
游戏目录/搜索：非突出的过滤器、卡片上的"虚假点击"、演示与真实运行之间的溷淆。
比赛和促销活动：阅读规则，点击奖品，不了解条件。
移动场景：命中区域，浮动元素重叠，网络不良行为。

3）确切记录什么

UI事件：点击、点击、滚动、制导（桌面）、焦点/blur。
组件状态为："disabled"，"loading"，"error"，"success"，sticky和浮动块。
错误和例外：前验证，API响应，计时器，网络故障。
过境和故障：改变路线，关闭调制解调器，回滚到前一步。
技术背景：设备、操作系统、浏览器、惠波特大小、泻湖（CLS/LCP/INP）。

4）行为分析度量

任务成功率（用户是否达到了目标活动）。
Task/TTV上的时间-步骤价值/完成的时间。
FMC（First Meaningful Click）是第一个重要的目标点击。
Rage Click Rate-单点点击≥3 1-2秒。
Dead Click Share-无后果点击（无过渡/活动）。
错误率-错误率（验证/NTTR/异常）。
Backtrack Rate-上一步高潮的回报率。
Abandonment@Step-在特定步骤（在收银机、KYC、onbording）中离开。
Scroll Depth p50/p90-高达STA/规则/表格的查看深度。

将它们与业务指标联系起来：转换为注册/存款，保留，LTV代理。

5）Sampling和代表性

基本采样：关键屏幕上流量的10-30％；100%来自关键错误和罕见情况。
细分：新/返回,VIP, geo,通道（有机/派德/推荐）,设备。

噪声过滤器： 机器人,极限滚动速度,背景标签,无交互播放.

时间：最后7/28天+发布前/之后窗口。

6）注释和工作流程

• 问题："Dead Clicks在游戏的"Megaways"卡片上占22％。"
• 原因假设："徽章在视觉上类似于过滤器按钮。"
• 解决方案："使徽章成为非循环样式或添加过滤操作。"
• 预期效果是："− 50％的死点击率，+8-12％的FMC运行游戏。"
• 优先级：P1 （锁定关键路径）/P2/P3。
• 验收标准：明确的指标阈值。

7）隐私和合规性

掩盖输入：电子邮件字段，地图，文档，聊天-我们完全隐藏字符和选择器。
PII/财务：不写值；令牌化标识符；匿名IP。
Cookie/Consent：我们尊重"DNT"，我们显示同意横幅（opt-in/opt-out），记录的单独策略/热卡。
访问和审计：谁观看记录以及为什么；浏览记录；保质期（例如30-90天）。
删除权限：我们按需清除用户会话（DSAR）。
安全性：存储和传输加密；限制出口。

8）技术化（建议）

Слой данных (data layer): `ui_click`, `ui_error`, `ui_state_change`, `route_change`, `network_error`, `experiment_variant`.

稳定的选择器："数据会议区"，"数据组件id"；避免"脆弱"CSS链。
A/B：保留"session_id"和"variant"（没有PII）-以进行分支比较。
性能：比赛事件,限制FPS记录,降级时使用自适应采样。
移动功能：考虑虚拟键盘，vewport重新设计，手势（swipe，pull to refresh）。
网络诊断：编写RTT、定时、取消-通常是网络"打破"UX。

9）分析模式（要寻找什么）

入门/横幅后的早期离开-P1不可见/不可见。
两个步骤之间的周期性回报（A↔B）-内容/验证是不可理解的。
一系列的形状错误是微鸦片，坏例子，严格的面具。
专注于非目标区域（光标的长停止帧）-分层结构和对比度受损。
在热门地区的失误是太小的目标，重叠（粘性/浮动）。
"前/之后"失败的版本是Error Rate/Abandonment@Step的激增。

10）行为分析（最低）

Session Overview： Sample音量、移动/桌面份额、跨渠道分裂。
Funnel Playback：flow步骤，点击每个差距"观看会议示例"。
Rage/Dead Trends：按页面类型和段划分的动态。
错误热：参考记录的顶级错误地图（验证/API）。
时间价值：关键任务中位数/分位数。
Release Compare（前/后）：代表性条目的delta度量尺和跳线。

11）与热卡和质量方法的集成

三角化：记录会话（为什么）+热卡（其中）+漏斗度量（多少）。

采访/调查： 使用录音片段作为提问"为什么这么做？».

Sapport/Tikets：将Session ID与Tikets联系起来,以便快速诊断。

12） A/B和因果分析

对于每个假设，捕获目标UX度量（Rage/Dead/Backtrack）和业务度量（转换，TTV）。
比较A/B分支上的记录：注意力轨迹发生变化的地方，错误和故障的数量减少。
避免"观看几个剪辑→得出结论"：使用代表性样本和置信区间。

13）角色和过程

UX研究员：提出问题，计划采样，注释模式。
产品/分析师：链接到业务KPI,优先考虑任务。
设计师/Frontend：实施编辑,监控组件状态。
QA/Support：将桉例添加到回归中，将用户投诉转移到backlog。
每周分析：30-60分钟，5-10个剪辑，3-5个具有P1优先级的任务。

14）反模式

观看没有目标和计划的记录→倦怠、缺乏结果。
就"明亮"的单一桉例得出结论。
忽略隐私和掩饰。
将Mobile/Desktop溷合到一个输出中。
在/之后或A/B之前进行无检查的诊断。
"剪辑崇拜"：剪辑作为演示的装饰而不是假设的证明。

15）接受Criteria的任务"查看记录后"

描述了问题，假设，解决方案，预期效果和度量标准。
设置阈值（例如,Rage Click Rate ↓低至<1.5%）。
已在发布窗口（前/之后）中启用检查+选择性修订记录。
根据层次结构更新了海德（如果优先级/对比度中的原因）。
通过了可用性检查表（焦点样式，热门区域，对比）。

16）入门前的短支票清单

1.有目标和关键场景列表吗?

2.已配置掩码、用户同意和存储?

3.是否定义了样本和细分?

4.区域标记和一致性选择器准备好了吗？

5.带有A/B和漏斗的韧带-是否启用?

6.是否定义了注释和优先级格式?

7.准备了带有Rage/Dead/Error/TTV趋势的行车记录板?

17) TL;DR

会话记录是UX的"显微镜"：显示真实的摩擦和行为模式。这样做是安全的（掩蔽、同意）、系统的（样本、段、注释）、因果的（A/B、之前/之后）和以生产为导向的（指标→任务→效果）。结果-噪音更少，价值更快，转换更高。