参与度可用于衡量用户行为,包括直接和间接行为。直接参与包括查看仪表板并与之交互,连接到数据源以及进行 Web 制作。间接参与包括发送给用户的订阅和通知。Tableau Server 部署实例将使用 Tableau Server Insights,基于 Tableau Server 存储库来创建自定义视图。Tableau Online 站点管理员可以访问一组称作在线管理见解的精选数据源。

 

登录频率

用户登录了多少次?(每月)- 要衡量用户参与度,您应该首先量化登录次数、登录一次但未返回的用户数,以及从未登录的用户数。如果有十二个用户登录了一次但没有返回,您应该确定原因。在 Tableau Server Insights 和 Tableau Online 在线管理见解中,都请使用“TS 事件”。

上次登录后的天数

内容的使用是否在成为习惯?(每月)- 量化从上次登录至今经过的天数可以很好地反映出用户是否在使用 Tableau。举例来说,如果 4,065 位用户在 0-49 天前登录了 Tableau,则说明 Tableau 的使用率很高。如果能够添加 HR 数据来查看部门或团队内的参与度,这将非常有用。  在 Tableau Server Insights 和 Tableau Online 在线管理见解中,都请使用“TS 用户”。

订阅和通知

当前是否在向用户发送订阅内容和通知?(每月)- 一定要考虑 Tableau 上的直接活动(发布、查看和交互)与间接活动(订阅和通知)。即使用户当前未直接与内容交互,他们也可能在接收订阅和通知电子邮件,这一点可以通过按“发送订阅...”和“发送数据驱动型通知...”事件进行筛选来加以量化。  在 Tableau Server Insights 和 Tableau Online 在线管理见解中,都请使用“TS 事件”。

社区参与度

用户是否获得了所需的支持?对内部 Tableau 社区的用户参与度数据进行量化,可用于帮助发现反复出现的问题和整体采用难题。在这个例子中,我们将深入到内部社区中,衡量“数据医生”计划带来的影响。

热门的指标包括一段时间内“数据医生”预约的数量和结束后同行中提问人数的百分比,两个数值共同为您分析用户问题的数量和症结所在提供了基础。其他指标可包括“数据医生”或 Tableau 推动者团队的增长,或 Tableau Day 参与者的人数。

Community Engagement Metrics

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